摘要：功能验证与机制解析：通过整合表观基因组（如ATAC-seq、ChIP-seq）、转录组（eQTL、scRNA-seq）、蛋白质组（pQTL）和代谢组数据，定位因果变异并揭示生物学机制。例如，通过CRISPR筛选验证候选基因功能。

引言（来源于DeepSeek）

一、当前研究热点

1. 多组学整合与功能基因组学

功能验证与机制解析：通过整合表观基因组（如ATAC-seq、ChIP-seq）、转录组（eQTL、scRNA-seq）、蛋白质组（pQTL）和代谢组数据，定位因果变异并揭示生物学机制。例如，通过CRISPR筛选验证候选基因功能。

三维基因组技术：利用Hi-C和染色质构象捕获技术，研究非编码变异通过调控远程染色质互作影响基因表达的机制。

2.非欧洲人群的多样性研究

跨人群GWAS：针对非洲、亚洲和拉丁美洲等代表性不足的人群开展研究，解决遗传背景异质性问题（如不同人群间LD结构差异），提高发现新位点的能力（如非洲人群因更高遗传多样性而具有更精细定位潜力）。

人群特异性风险变异：揭示某些疾病（如2型糖尿病、心血管疾病）在不同人群中的遗传结构差异，推动精准医学的公平性。

3.多基因风险评分（Polygenic Risk Score, PRS）的优化与应用

跨群体PRS校正：开发新算法（如PRS-CSx、CT-SLEB）减少人群偏差，提高非欧洲人群的预测准确性。

临床应用探索：评估PRS在疾病早期筛查（如乳腺癌BRCA1/2阴性个体的风险分层）和个性化治疗中的潜力，同时解决伦理问题（如保险歧视）。

4.罕见变异与结构变异的贡献

基于WGS的GWAS：通过全基因组测序（而非芯片）捕获低频变异（MAF 0.1-1%）和结构变异（如CNV、SVs），解析其对复杂性状的贡献（例如APOL1基因罕见变异与肾脏疾病）。

基因负担分析（Gene-based burden tests）：通过汇总多个罕见变异评估基因整体效应。

5.环境与基因互作（G×E）

大规模环境暴露数据整合：结合生活方式、微生物组、污染物等数据，研究基因-环境交互作用（如吸烟与CHRNA5基因互作影响肺癌风险）。

孟德尔随机化（MR）：利用遗传工具变量推断环境因素（如维生素D水平）与疾病的因果关系。

二、未来发展方向

1. 超大规模样本与多维度数据

百万级队列研究：依托UK Biobank、All of Us、China Kadoorie Biobank等资源，提升统计效力以发现微弱效应变异（OR

纵向数据整合：结合时间维度分析遗传因素在疾病进展中的作用（如阿尔茨海默病的多阶段遗传风险）。

2.人工智能与计算模型革新

深度学习驱动的位点优先排序：利用图神经网络（GNN）整合多组学数据，预测功能性变异。

生成式模型应用：通过生成对抗网络（GAN）模拟基因组数据，解决小样本群体的统计效力问题。

3.单细胞分辨率与时空动态分析

单细胞GWAS（scGWAS）：解析遗传变异在特定细胞类型（如小胶质细胞、肠上皮细胞）中的效应，揭示细胞异质性对疾病的影响。

发育阶段特异性效应：研究遗传变异在胚胎发育、全基因组关联研究等不同生命阶段的作用差异。

4.复杂性状的“因果链”解析

多层级孟德尔随机化：从遗传变异→分子表型（如蛋白质表达）→临床表型的因果推断链条中识别干预靶点。

基因-表型网络建模：构建动态网络模型（如贝叶斯网络）揭示遗传效应传递路径。

5.临床转化与治疗开发

药物靶点发现：通过共定位分析（如COLOC）和反向GWAS（从药物靶点基因到疾病表型）指导新药研发（例如PCSK9抑制剂与心血管疾病）。

基因编辑疗法：基于GWAS发现的保护性变异（如APOE ε2对抗阿尔茨海默病）设计CRISPR干预策略。

6.伦理与数据共享机制

隐私保护技术：开发联邦学习框架实现跨数据库安全分析（如GDPR合规下的跨国合作）。

研究成果普惠化：推动低收入国家参与GWAS并共享收益（如疟疾耐药基因研究的全球协作）。

三、挑战与突破点

遗传力缺失问题：尽管GWAS已鉴定大量位点，但对复杂性状的遗传解释度仍有限，需结合表观遗传、非加性效应（显性、上位性）进一步探索。

计算资源瓶颈：超大规模数据分析（如PB级WGS数据）对算法效率提出更高要求，需开发分布式计算框架（如Spark+GWAS）。

生物学意义转化：从统计关联到机制理解的鸿沟仍需通过实验生物学填补，例如类器官模型与动物模型的高通量筛选。

四、中国主要高校与科研院所

(一)、综合性高校

1. 清华大学生命科学学院/医学院

研究方向：基因组学、表观遗传学、单细胞测序技术、癌症与神经退行性疾病遗传机制。

代表性平台：清华大学结构生物学高精尖创新中心、清华-北大生命科学联合中心。

成果：参与国际人类基因组计划（HGP）、开发单细胞转录组测序技术（MALBAC）。

2.北京大学生命科学学院/北京大学第三医院

研究方向：复杂疾病遗传学（如精神分裂症GWAS）、基因编辑（CRISPR-Cas9）、生殖医学基因组学。

代表性平台：北大-清华生命科学联合中心、北京大学生物医学前沿创新中心（BIOPIC）。

成果：中国人群银屑病GWAS研究、亚洲首个胚胎基因编辑研究。

3.复旦大学生命科学学院/人类表型组研究院

研究方向：人类表型组计划、全基因组关联研究与长寿遗传学、代谢性疾病GWAS。

代表性平台：遗传工程国家重点实验室、国家代谢性疾病临床医学研究中心。

成果：解析东亚人群2型糖尿病遗传特征、长寿人群基因组研究。

4.上海交通大学医学院/系统生物医学研究院

研究方向：肿瘤基因组学、心血管疾病遗传学、肠道微生物与宿主互作。

代表性平台：系统医学研究院、转化医学国家重大科技基础设施。

成果：肝癌基因组变异图谱、中国人群高血压GWAS。

5.浙江大学医学院/良渚实验室

研究方向：干细胞与再生医学、感染与免疫基因组学、脑科学。

代表性平台：浙江大学医学中心、国家传染病医学中心。

成果：新冠病毒宿主遗传易感性研究、精神疾病多组学整合分析。

(二)、中国科学院（CAS）下属院所

1. 上海生命科学研究院（SIBS）

下属机构：分子细胞科学卓越创新中心、神经科学研究所、营养与健康研究所。

研究方向：基因编辑、脑疾病遗传机制（如阿尔茨海默病）、营养基因组学。

成果：全球首个体细胞克隆猴、神经退行性疾病靶点发现。

2.北京基因组研究所（BIG）

研究方向：基因组测序技术、癌症基因组学、人群遗传多样性。

代表性项目：国际千人基因组计划（亚洲贡献）、中国人群精准医学研究。

3.生物物理研究所

研究方向：结构基因组学、蛋白质组学、全基因组关联研究相关基因调控网络。

成果：冷冻电镜技术解析新冠病毒蛋白结构、端粒酶机制研究。

4.昆明动物研究所

研究方向：进化基因组学、疾病模型（如非人灵长类）、云南少数民族群体遗传学。

成果：亚洲人群适应性进化研究、精神疾病动物模型构建。

(三)、新型研究机构与转化平台

1. 深圳华大生命科学研究院（BGI Research）

特点：全球最大基因组测序中心之一，推动低成本测序技术。

成果：水稻基因组计划、亚洲人群精神分裂症GWAS、新冠病毒基因组溯源。

2.北京脑科学与类脑研究中心（CIBR）

研究方向：脑疾病遗传学（如自闭症、帕金森病）、类脑计算与基因调控网络。

合作网络：联合清华、北大、中科院多家单位。

3.上海临床研究中心（筹）

定位：聚焦精准医学与转化研究，整合基因组学、影像组学和临床数据。

方向：肿瘤免疫治疗靶点挖掘、罕见病基因诊断。

(四)、地方重点高校与院所

1. 中山大学（广州）中山医学院/眼科中心

成果：鼻咽癌易感基因GWAS、眼科遗传病（如青光眼）机制解析。

2.四川大学（华西医院）

研究方向：西南地区人群遗传多样性、口腔疾病基因组学。

平台：国家老年疾病临床医学研究中心。

3.中国科学技术大学（合肥）生命科学与医学部

方向：基因编辑技术优化、神经退行性疾病分子机制。

4.南方科技大学（深圳）生命科学学院

方向：合成生物学、单细胞多组学技术开发。

(五)、国家级平台与计划

1. 中国国家基因库（深圳）

功能：存储和管理生物遗传资源，支持全球生物多样性研究。

2.中国精准医学研究计划

目标：建立百万级中国人群基因组数据库，推动疾病风险预测与个体化治疗。

3.国家生物信息中心（CNCB）

数据库：GSA（基因组序列归档）、GVM（基因组变异图谱）。

(六)、挑战与发展方向

跨学科协同：加强生物信息学、临床医学与工程技术的交叉（如AI辅助GWAS分析）。

数据共享机制：推动跨机构基因组数据开放（参考GA4GH标准）。

临床转化瓶颈：从GWAS发现到药物靶点验证的链条仍需缩短（如类器官模型的应用）。

大数据分析

检索数据库：Medline

检索工具：文献鸟/PubMed

检索时间：2025-04-27

检索词：(Genome-wide association study or GWA study) AND China[ad]

1.论文概况

近年来，中国研究者已经发表了9999篇Medline收录的全基因组关联研究相关文章，我们对全部文章进一步分析了解全基因组关联研究的当前热点。其中，中国研究者独立发表了9407篇文章，美国是与中国研究者合作最密切的国家，合作发表了388篇文章；其次是瑞典、澳大利亚和荷兰。

2.全基因组关联研究领域中活跃的中国院校及研究机构：四川大学 (255篇)、中南大学 (229篇)、首都医科大学 (183篇)、浙江大学 (143篇)、复旦大学 (121篇)、中国农业大学 (118篇)、华中农业大学 (111篇)、南方医科大学 (109篇)、西安交通大学 (105篇)，等等。

3.全基因组关联研究领域发文活跃的中国医疗机构：华西医院 (216篇)、湘雅医院 (110篇)、吉林大学第一医院 (95篇)、瑞金医院 (66篇)、中南大学湘雅二医院 (63篇)、广西医科大学第一附属医院 (57篇)、华山医院 (50篇)，等等。

4.全基因组关联研究领域中国作者发文较多的国际期刊：

从发文来看，发表中国来自全基因组关联研究研究领域文章数量较多的国际期刊有Medicine (Baltimore) (IF: 1.3) (314篇)、Sci Rep (IF: 3.8) (311篇)、Front Endocrinol (Lausanne) (IF: 3.9) (296篇)、Front Immunol (IF: 5.7) (276篇)、Front Genet (IF: 2.8) (251篇)、Int J Mol Sci (IF: 4.9) (205篇)、Front Plant Sci (IF: 4.1) (189篇)，等等。

5.全基因组关联研究领域活跃的中国学者及其关系网

全基因组关联研究领域活跃的学者：西安交通大学Zhang, Feng；复旦大学Yu, Jintai；西湖大学Yang, Jian；南京医科大学Zhang, Fuquan；西安交通大学Xu, Peng；浙江大学Li, Xue；东南大学Luo, Xiongjian等等在该研究领域较为活跃。还有更多优秀的研究者，限于篇幅，无法一一列出。

本数据分析的局限性：

A. 本报告为“文献鸟”分析工具基于PubMed数据库，仅以设定检索词的检索结果，在限定的时间和文献数量范围内得出，并由此进行的可视化报告。

B. “文献鸟”分析工具的大数据分析目的是展示该领域近期研究的概况，仅为学术交流用；无任何排名意义。

C. “文献鸟”分析工具的大数据分析中的关于活跃单位、作者等结果的统计排列，只统计第一作者的论文所在单位的论文数量；即，论文检索下载后，每篇论文只保留第一作者的单位，然后统计每个单位的论文数。当同一单位有不同拼写时，PubMed会按照两个不同单位处理。同理作者排列，只统计第一作者和最后一位作者署名发表的论文数。如果作者的名字有不同拼写时，会被PubMed检索平台会按照不同作者处理。

D. 本文结论完全出自“文献鸟”分析工具，因受检索词、检索数据库收录文献范围和检索时间的局限性，不代表本刊的观点，其中数据内容很可能存在不够精准，也请各位专家多多指正。

来源：中国组织工程研究杂志一点号