Nat Commun | 毕文健团队开发出分析基因-环境交互作用的GWAS新算法
近年来，全球范围内涌现了很多大型生物样本库（Biobank），为全基因组关联研究（GWAS）提供了重要的研究资源。基于电子健康记录，生物样本库的研究范畴已从传统的数量性状、质量性状拓展到结构更为复杂的数据形式。例如，生存数据表型既可以描述事件是否发生，也可以描
gwas
Nature 报道，他们定位了抑郁症的「藏身之处」
那是一个初夏的夜晚，随后的时间里，他们一步步将设想变为现实——开发了一种新方法，绘制了从疾病到细胞空间分布的导航图，定位了精神分裂症等复杂疾病的相关细胞及其空间分布。
百万欧洲人队列研究揭示血压调控新机制：113 个基因组位点
美国国立卫生研究院（NIH）的研究团队在《Nature Genetics》发表了迄今最大规模的血压全基因组关联研究（GWAS），通过整合 102.8 万欧洲个体的遗传数据，揭示了 2103 个与血压相关的基因位点，其中 113 个为全新发现。该研究突破传统 G
全球协作成果：697个基因关联揭示抑郁症发病机制，助力药物研发
团队对来自29个国家、不同血统和混血的688,808名重度抑郁症（MD）患者和4,364,225名对照者进行了全基因组关联研究（GWAS）荟萃分析，在635个基因位点上发现了697个关联，其中293个是新的关联。
利用罕见基因突变重新审视大脑结构不对称性
大脑左右半球的不对称性作为大脑组织的关键特性，是人类实现诸多高级认知功能的基石，支撑着如流畅语言表达、精准视角采择及快速面部线索识别等复杂行为。过往针对大脑不对称性的遗传学探究大多依赖常见基因变体，然而这些变体对脑相关表型的塑造力通常较为微弱。本研究另辟蹊径，
Cell | 可穿戴设备与AI融合：精神疾病研究的新里程碑
精神疾病的诊断与治疗一直是现代医学领域的难题，其复杂性不仅体现在遗传因素和环境影响的交织上，还由于个体行为和心理特征的高度异质性。传统的诊断方法通常依赖于患者的自我报告或临床医生的观察，这种方式虽然为精神疾病的识别提供了便利，但却难以全面、客观地捕捉疾病的动态
看看她是如何靠个性化分析把GWAS文章发到顶刊的！
群体遗传进化与GWAS项目真不是一般人可以做的，首先是样本的积累；另一方面，得会挖掘数据，你去看一看，哪篇好文章不是满眼个性化分析及漂亮的图表？ 但是遗传进化GWAS分析内容繁多，图表晦涩，初次接触的科研人员对分析结果难以深入理解，极大限制了数据深度解读；另外
原创解读 Curr Opin Plant Biol | GWAS下游分析的新视角：从分子标记到因果基因，以实现更精准的作物育种
全基因组关联研究（GWAS）是一种强大的统计方法，有助于揭示基因组变异与重要表型之间的关联。尽管 GWAS 确定了与性状有统计学关联的相关基因组区域，但这些区域并不总是因果性的。因为 GWAS 中的最高关联 SNP 通常不是因果 SNP，而是与因果遗传特征处于
Cell重磅：揭开人类身高的遗传模式
人类身高是一个非常典型的复杂形状，它不是由单个基因决定，而是被认为由多个基因组成的调控网络所影响，其中每个基因对身高的影响通常只有几毫米，迄今发现的对身高影响最大的基因突变FBN1 E1297G 也只影响了约4厘米。
GWAS解锁遗传密码：Nature Genetics揭示扩张型心肌病新视角
Nature Genetics上的一项突破性研究揭开扩张型心肌病的全基因组关联分析揭示新机制！由Sean L. Zheng、Albert Henry等领衔的国际研究团队完成，于2024年11月21日发表在影响因子高达31.7的《Nature Genetics》
时空日报 | Nucleic Acids Res：连接人类单细胞和 GWAS 特征的综合平台- sc2GWAS
大家好，欢迎观看《时空日报》第345期。本期介绍的时空/细胞组学相关研究文章共计2篇。以下是应用时空云平台STOmics Cloud的Genpilot模块生成的文章概要，并辅以人工审核，供了解参考。