stringtranslate.com

Полногеномное исследование ассоциаций

В геномике полногеномное исследование ассоциации ( исследование GWA или GWAS ) представляет собой обсервационное исследование полногеномного набора генетических вариантов у разных людей с целью выяснить, связан ли какой-либо вариант с каким-либо признаком. Исследования GWA обычно фокусируются на связях между однонуклеотидными полиморфизмами (SNP) и такими характеристиками, как основные заболевания человека, но могут в равной степени применяться к любым другим генетическим вариантам и любым другим организмам.

Манхэттенский участок GWAS
Иллюстрация манхэттенского графика , изображающего несколько тесно связанных локусов риска. Каждая точка представляет SNP , при этом ось X показывает местоположение в геноме, а ось Y показывает уровень ассоциации . Этот пример взят из исследования GWA по изучению мочекаменной болезни , поэтому пики обозначают генетические варианты, которые чаще встречаются у людей с камнями в почках.

Применительно к человеческим данным исследования GWA сравнивают ДНК участников, имеющих различные фенотипы по определенному признаку или заболеванию. Этими участниками могут быть люди с заболеванием (случаи) и аналогичные люди без заболевания (контрольная группа), или это могут быть люди с разными фенотипами по определенному признаку, например артериальному давлению. Этот подход известен как «сначала фенотип», при котором участники сначала классифицируются по их клиническим проявлениям, а не с « сначала генотип» . Каждый человек дает образец ДНК, из которого с помощью массивов SNP считываются миллионы генетических вариантов . Если имеются существенные статистические данные о том, что один тип варианта (один аллель ) чаще встречается у людей с этим заболеванием, говорят, что этот вариант связан с заболеванием. Затем считается, что связанные SNP отмечают область человеческого генома, которая может влиять на риск заболевания.

Исследования GWA исследуют весь геном, в отличие от методов, которые специально проверяют небольшое количество заранее определенных генетических областей. Следовательно, GWAS представляет собой подход , не ориентированный на кандидатов , в отличие от исследований, ориентированных на конкретных генов . Исследования GWA идентифицируют SNP и другие варианты ДНК, связанные с заболеванием, но они сами по себе не могут определить, какие гены являются причиной заболевания. [1] [2] [3]

Первый успешный GWAS, опубликованный в 2002 году, изучал инфаркт миокарда. [4] Этот дизайн исследования был затем реализован в знаменательном исследовании GWA 2005 года по изучению пациентов с возрастной дегенерацией желтого пятна и обнаружил два SNP со значительно измененной частотой аллелей по сравнению со здоровым контролем. [5] По состоянию на 2017 год в ходе более 3000 исследований GWA на людях было изучено более 1800 заболеваний и признаков, и были обнаружены тысячи ассоциаций SNP. [6] За исключением редких генетических заболеваний , эти ассоциации очень слабы, но хотя каждая отдельная ассоциация не может объяснить большую часть риска, они дают представление о критических генах и путях развития и могут быть важны, если рассматривать их в совокупности .

Фон

Исследования GWA обычно выявляют распространенные варианты с небольшой величиной эффекта ( внизу справа ). [7]

Любые два человеческих генома различаются миллионами разных способов. Существуют небольшие вариации отдельных нуклеотидов генома ( SNP ), а также множество более крупных вариаций, таких как делеции , вставки и вариации числа копий . Любое из них может вызвать изменения в чертах или фенотипе человека , которые могут быть любыми: от риска заболевания до физических свойств, таких как рост. [8] Примерно в 2000 году, до введения исследований GWA, основным методом исследования было изучение наследования генетического сцепления в семьях. Этот подход оказался весьма полезным при лечении заболеваний одного гена . [9] [8] [10] Однако в отношении распространенных и сложных заболеваний результаты исследований генетического сцепления оказалось трудно воспроизвести. [8] [10] Альтернативой исследованиям сцепления было исследование генетических ассоциаций . В этом типе исследования выясняется, обнаруживается ли аллель генетического варианта чаще, чем ожидалось, у лиц с интересующим фенотипом (например, при изучаемом заболевании). Ранние расчеты статистической мощности показали, что этот подход может быть лучше, чем исследования сцепления, при обнаружении слабых генетических эффектов. [11]

Помимо концептуальной основы, исследования GWA позволили провести несколько дополнительных факторов. Одним из них стало появление биобанков , которые представляют собой хранилища генетического материала человека, что значительно снизило стоимость и сложность сбора достаточного количества биологических образцов для изучения. [12] Другим проектом был Международный проект HapMap , который с 2003 года выявил большинство распространенных SNP, опрошенных в исследовании GWA. [13] Структура гаплоблоков , выявленная проектом HapMap, также позволила сосредоточиться на подмножестве SNP, которые описывали бы большую часть вариаций. Также важной предпосылкой была разработка методов генотипирования всех этих SNP с использованием массивов генотипирования . [14]

Методы

Пример расчета, иллюстрирующий методологию исследования GWA «случай-контроль». Оценивается количество аллелей каждого измеренного SNP — в данном случае с помощью теста хи -квадрат — для выявления вариантов , связанных с рассматриваемым признаком. Цифры в этом примере взяты из исследования ишемической болезни сердца (ИБС) 2007 года, которое показало, что люди с G-аллелем SNP1 ( rs1333049 ) были чрезмерно представлены среди пациентов с ИБС. [15]
Иллюстрация смоделированного генотипа с помощью фенотипической регрессии для одного SNP. Каждая точка представляет отдельного человека. GWAS непрерывного признака по существу состоит из повторения этого анализа для каждого SNP.

Наиболее распространенным подходом к исследованиям GWA является схема «случай-контроль» , при которой сравниваются две большие группы людей: одна здоровая контрольная группа и одна группа случаев, затронутых заболеванием. Все люди в каждой группе обычно генотипируются по общеизвестным SNP. Точное количество SNP зависит от технологии генотипирования, но обычно составляет один миллион или более. [7] Для каждого из этих SNP затем исследуется, значительно ли меняется частота аллелей между пациентом и контрольной группой. [16] В таких ситуациях основной единицей измерения размера эффекта является отношение шансов . Отношение шансов — это соотношение двух шансов, которые в контексте исследований GWA представляют собой шансы случая для людей, имеющих конкретный аллель, и шансы случая для людей, у которых нет этого же аллеля.

Пример : предположим, что существуют два аллеля, T и C. Число лиц в группе случаев, имеющих аллель T, обозначается буквой «A», а количество лиц в контрольной группе, имеющих аллель T, обозначается буквой «B». Аналогичным образом, количество людей в группе случаев, имеющих аллель C, обозначается буквой «X», а количество лиц в контрольной группе, имеющих аллель C, обозначается буквой «Y». В этом случае отношение шансов для аллели T равно A:B (что означает «от A к B», в стандартной терминологии шансов), деленное на X:Y, что в математической записи равно просто (A/B)/(X/Y).

Когда частота аллеля в основной группе намного выше, чем в контрольной группе, отношение шансов выше 1, и наоборот для более низкой частоты аллеля. Кроме того, значение P для значимости отношения шансов обычно рассчитывается с использованием простого теста хи-квадрат . Целью исследования GWA является обнаружение отношений шансов, которые значительно отличаются от 1, поскольку это показывает, что SNP связан с заболеванием. [16] Поскольку тестируется так много вариантов, стандартной практикой является требование, чтобы значение p было ниже, чем5 × 10 −8 , чтобы считать вариант значимым.

Варианты подхода «случай-контроль» . Распространенной альтернативой исследованиям GWA методом «случай-контроль» является анализ количественных фенотипических данных, например, роста или концентрации биомаркеров или даже экспрессии генов . Аналогичным образом можно использовать альтернативную статистику, разработанную для моделей доминирования или рецессивной пенетрантности. [16] Расчеты обычно выполняются с использованием программного обеспечения для биоинформатики, такого как SNPTEST и PLINK, которое также включает поддержку многих из этих альтернативных статистических данных. [15] [17] GWAS фокусируется на влиянии отдельных SNP. Однако также возможно, что сложные взаимодействия между двумя или более SNP ( эпистаз ) могут способствовать развитию сложных заболеваний. Из-за потенциально экспоненциального числа взаимодействий обнаружение статистически значимых взаимодействий в данных GWAS является сложной задачей как с вычислительной, так и со статистической точки зрения. Эта задача решалась в существующих публикациях, в которых используются алгоритмы, основанные на интеллектуальном анализе данных. [18] Более того, исследователи пытаются интегрировать данные GWA с другими биологическими данными, такими как сеть межбелковых взаимодействий, чтобы получить более информативные результаты. [19] [20]

Ключевым шагом в большинстве исследований GWA является вменение генотипов в SNP, а не на генотипическом чипе, используемом в исследовании. [21] Этот процесс значительно увеличивает количество SNP, которые можно проверить на наличие ассоциации, увеличивает мощность исследования и облегчает метаанализ GWAS в отдельных когортах. Вменение генотипа осуществляется статистическими методами, которые вводят генотипические данные в набор эталонной панели гаплотипов, которые обычно тщательно генотипируются с использованием полногеномного секвенирования. Эти методы используют преимущества совместного использования гаплотипов между людьми на коротких участках последовательности для вменения аллелей. Существующие пакеты программного обеспечения для вменения генотипов включают IMPUTE2, [22] Minimac, Beagle [23] и MaCH. [24]

Помимо расчета ассоциации, обычно учитываются любые переменные, которые потенциально могут исказить результаты. Пол, возраст и происхождение являются распространенными примерами вмешивающихся переменных. Более того, также известно, что многие генетические вариации связаны с географическими и историческими популяциями, в которых впервые возникли мутации. [25] Из-за этой связи исследования должны учитывать географическое и этническое происхождение участников, контролируя так называемую стратификацию населения . Если бы они этого не сделали, исследования могли бы дать ложноположительные результаты. [26]

После того, как отношения шансов и P-значения были рассчитаны для всех SNP, обычным подходом является создание манхэттенского графика . В контексте исследований GWA этот график показывает отрицательный логарифм значения P как функцию геномного местоположения. Таким образом, SNP с наиболее значимой ассоциацией выделяются на графике, обычно в виде стопок точек из-за структуры гаплоблока. Важно отметить, что порог значимости P-значения корректируется для нескольких проблем тестирования. Точный порог варьируется в зависимости от исследования [27] , но общепринятый порог общегеномной значимости составляет5 × 10 -8 будет иметь значение для сотен тысяч и миллионов протестированных SNP. [7] [16] [28] Исследования GWA обычно проводят первый анализ в группе открытий, за которым следует проверка наиболее значимых SNP в независимой группе проверки. [29]

Полученные результаты

График региональной ассоциации, показывающий отдельные SNP в области рецептора ЛПНП и их связь с уровнями холестерина ЛПНП . Этот тип графика похож на Манхэттенский график в ведущем разделе, но для более ограниченного участка генома. Структура гаплоблока визуализируется с помощью цветовой шкалы, а уровень ассоциации указан по левой оси Y. Точка, обозначающая SNP rs73015013 (вверху посередине), расположена высоко по оси Y, поскольку этот SNP объясняет некоторые изменения в уровне холестерина ЛПНП. [30]
Связь между частотой минорных аллелей и размером эффекта значимых вариантов по всему геному в GWAS роста.

Были предприняты попытки создания полных каталогов SNP, выявленных в результате исследований GWA. [31] По состоянию на 2009 год количество SNP, связанных с заболеваниями, исчисляется тысячами. [32]

В первом исследовании GWA, проведенном в 2005 году, сравнили 96 пациентов с возрастной макулярной дегенерацией (ВМД) и 50 здоровых людей из контрольной группы. [33] Было идентифицировано два SNP со значительно измененной частотой аллелей между двумя группами. Эти SNP были расположены в гене, кодирующем фактор комплемента H , что стало неожиданным открытием в исследованиях ARMD. Результаты этих первых исследований GWA впоследствии побудили к дальнейшим функциональным исследованиям в области терапевтического воздействия на систему комплемента при ВМД. [34]

Еще одной знаковой публикацией в истории исследований GWA стало исследование Wellcome Trust Case Control Consortium (WTCCC), крупнейшее исследование GWA, когда-либо проводившееся на момент его публикации в 2007 году. WTCCC включало 14 000 случаев семи распространенных заболеваний (около 2000 человек для каждая из ишемической болезни сердца , диабета 1 типа , диабета 2 типа , ревматоидного артрита , болезни Крона , биполярного расстройства и гипертонии ) и 3000 общих контрольных групп. [15] Это исследование успешно выявило множество новых генов, лежащих в основе этих заболеваний. [15] [35]

Со времени этих первых знаковых исследований GWA наблюдались две общие тенденции. [36] Один из них был направлен на увеличение размера выборки. В 2018 году несколько полногеномных ассоциативных исследований достигли общего размера выборки более 1 миллиона участников, в том числе 1,1 миллиона в полногеномном исследовании уровня образования [ 37], за которым последует еще одно в 2022 году с 3 миллионами человек [38] и исследование бессонницы с участием 1,3 миллиона человек. [39] Причиной является стремление к надежному обнаружению SNP риска, которые имеют меньший размер эффекта и более низкую частоту аллелей. Другая тенденция заключалась в использовании более узко определенных фенотипов, таких как липиды крови , проинсулин или подобные биомаркеры. [40] [41] Их называют промежуточными фенотипами , и их анализ может иметь значение для функциональных исследований биомаркеров. [42]

В одном из вариантов GWAS участвуют участники, являющиеся родственниками первой степени родства людей с заболеванием. Этот тип исследования получил название полногеномного исследования ассоциаций по доверенности ( GWAX ). [43]

Центральным предметом дебатов по исследованиям GWA было то, что большинство вариаций SNP, обнаруженных в исследованиях GWA, связаны лишь с небольшим увеличением риска заболевания и имеют лишь небольшую прогностическую ценность. Медианное отношение шансов составляет 1,33 на риск-SNP, и лишь у некоторых отношение шансов превышает 3,0. [1] [44] Эти величины считаются небольшими, поскольку они не объясняют большую часть наследственных изменений. Эта наследственная вариация оценивается на основе исследований наследственности на монозиготных близнецах. [45] Например, известно, что 40% дисперсии депрессии можно объяснить наследственными различиями, но исследования GWA объясняют лишь незначительную часть этой дисперсии. [45]

Клинические применения и примеры

Задачей будущего успешного исследования GWA является применение результатов таким образом, чтобы ускорить разработку лекарств и диагностических средств, включая лучшую интеграцию генетических исследований в процесс разработки лекарств и сосредоточение внимания на роли генетических вариаций в поддержании здоровья в качестве основы для дальнейшего развития. разработка новых лекарств и средств диагностики . [46] В нескольких исследованиях изучалось использование маркеров риска-SNP как средства прямого повышения точности прогноза . Некоторые обнаружили, что точность прогноза повышается [47] , в то время как другие сообщают лишь о незначительной пользе от такого использования. [48] ​​Как правило, проблема с этим прямым подходом заключается в небольших величинах наблюдаемых эффектов. Небольшой эффект в конечном итоге приводит к плохому разделению случаев и контроля и, таким образом, лишь к небольшому повышению точности прогноза. Таким образом, альтернативным применением является возможность проведения исследований GWA для выяснения патофизиологии . [49]

Лечение гепатита С

Один из таких успехов связан с выявлением генетического варианта, связанного с ответом на лечение вирусом гепатита С. Для гепатита С генотипа 1, получавшего пегилированный интерферон-альфа-2а или пегилированный интерферон-альфа-2b в сочетании с рибавирином , исследование GWA [50] показало, что SNP рядом с геном IL28B человека , кодирующим интерферон лямбда-3, связаны со значительными различиями. в ответ на лечение. Более поздний отчет продемонстрировал, что те же самые генетические варианты также связаны с естественным выведением вируса гепатита С генотипа 1. [51] Эти важные открытия способствовали развитию персонализированной медицины и позволили врачам адаптировать медицинские решения на основе генотипа пациента. [52]

eQTL, ЛПНП и сердечно-сосудистые заболевания

Цель выяснения патофизиологии также привела к повышенному интересу к связи между SNP риска и экспрессией близлежащих генов, исследованиям так называемых локусов количественных признаков экспрессии (eQTL). [53] Причина в том, что исследования GWAS выявляют SNP риска, но не гены риска, а спецификация генов является на один шаг ближе к действенным целям лекарств . В результате крупные исследования GWA к 2011 году обычно включали обширный анализ eQTL. [54] [55] [56] Одним из самых сильных эффектов eQTL, наблюдаемых для SNP риска, выявленного GWA, является локус SORT1. [40] Функциональные последующие исследования этого локуса с использованием малых интерферирующих РНК и мышей с нокаутом генов пролили свет на метаболизм липопротеинов низкой плотности , который имеет важные клинические последствия для сердечно-сосудистых заболеваний . [40] [57] [58]

Мерцательная аритмия

Например, метаанализ , проведенный в 2018 году, выявил открытие 70 новых локусов, связанных с фибрилляцией предсердий . Были идентифицированы различные варианты, связанные с генами, кодирующими транскрипционные факторы , такие как TBX3 и TBX5 , NKX2-5 или PITX2 , которые участвуют в регуляции сердечной проводимости, модуляции ионных каналов и развитии сердца. Также были идентифицированы новые гены, участвующие в тахикардии ( CASQ2 ) или связанные с изменением связи клеток сердечной мышцы ( PKP2 ). [59]

Шизофрения

Исследование с использованием вычислительной модели высокоточного прогнозирования взаимодействия белков (HiPPIP), в ходе которого было обнаружено 504 новых белок-белковых взаимодействия (PPI), связанных с генами, связанными с шизофренией . [60] [61] [62] Хотя доказательства, подтверждающие генетическую основу шизофрении, не являются противоречивыми, одно исследование показало, что 25 генов-кандидатов шизофрении, обнаруженных с помощью GWAS, мало связаны с шизофренией, демонстрируя, что одного GWAS может быть недостаточно для идентификации генов-кандидатов. . [63]

Приложения по сохранению

Исследования GWA на популяционном уровне могут использоваться для выявления адаптивных генов, чтобы помочь оценить способность видов адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды по мере того, как глобальный климат становится теплее . [64] Это может помочь определить риск истребления видов и, следовательно, может стать важным инструментом для планирования сохранения . Использование исследований GWA для определения адаптивных генов может помочь выяснить взаимосвязь между нейтральным и адаптивным генетическим разнообразием .

Сельскохозяйственное применение

Стадии роста растений и компоненты урожая

Исследования GWA служат важным инструментом в селекции растений. Обладая большими данными генотипирования и фенотипирования, GWAS позволяет анализировать сложные способы наследования признаков, которые являются важными компонентами урожайности, таких как количество зерен в колосе, вес каждого зерна и структура растения. В исследовании GWAS на яровой пшенице GWAS выявил сильную корреляцию производства зерна с данными завязывания, биомассой и количеством зерен в колосе. [65] Исследование GWA также является успешным в изучении генетической архитектуры сложных признаков риса. [66]

Фитопатогены

Появление патогенов растений создало серьезную угрозу здоровью растений и биоразнообразию. В связи с этим выявление диких типов, обладающих естественной устойчивостью к определенным патогенам, может иметь жизненно важное значение. Кроме того, нам необходимо предсказать, какие аллели связаны с устойчивостью. Исследования GWA являются мощным инструментом для выявления взаимосвязи определенных вариантов и устойчивости к патогену растений, что полезно для разработки новых сортов, устойчивых к патогенам. [67]

Курица

Первое исследование GWA на курах было проведено Абаштом и Ламонтом [68] в 2007 году. Это GWA было использовано для изучения признака упитанности в популяции F2, обнаруженного ранее. Достоверно родственные SNP были обнаружены на 10 хромосомах (1, 2, 3, 4, 7, 8, 10, 12, 15 и 27).

Ограничения

Исследования GWA имеют ряд проблем и ограничений, которые можно решить посредством надлежащего контроля качества и организации исследования. Отсутствие четко определенных групп больных и контрольных групп, недостаточный размер выборки, контроль стратификации населения являются распространенными проблемами. [2] Что касается статистического вопроса множественного тестирования, было отмечено, что «подход GWA может быть проблематичным, поскольку огромное количество проведенных статистических тестов представляет собой беспрецедентный потенциал ложноположительных результатов ». [2] Вот почему все современные GWAS используют очень низкий порог p-значения. В дополнение к легко исправимым проблемам, подобным этим, всплыли некоторые более тонкие, но важные проблемы. Примером этого является громкое исследование GWA, в котором изучались люди с очень большой продолжительностью жизни с целью выявления SNP, связанных с долголетием. [69] Публикация попала под пристальное внимание из-за несоответствия между типом массива генотипирования в основной и контрольной группах, что привело к ошибочному выделению нескольких SNP как связанных с долголетием. [70] Впоследствии исследование было отозвано , [71] но позже была опубликована измененная рукопись. [72] Сейчас многие GWAS контролируют массив генотипирования. Если между группами существуют существенные различия по типу массива генотипирования, как и в случае любого искажающего фактора, исследования GWA могут привести к ложноположительному результату. Другим последствием является то, что такие исследования не могут обнаружить вклад очень редких мутаций, не включенных в массив или не поддающихся вменению. [73]

Кроме того, исследования GWA выявляют возможные варианты риска для популяции, на которой проводится их анализ, а поскольку большинство исследований GWA исторически основаны на европейских базах данных, существует отсутствие перевода выявленных вариантов риска на другие неевропейские популяции. [74] Например, исследования GWA для таких заболеваний, как болезнь Альцгеймера , проводились в основном среди представителей европеоидной расы, что не дает адекватного понимания других этнических групп населения, включая афроамериканцев или выходцев из Восточной Азии . Предлагаемые альтернативные стратегии включают анализ связей . [75] [76] Совсем недавно быстро снижающаяся цена полного секвенирования генома также предоставила реальную альтернативу исследованиям GWA на основе генотипического массива . Высокопроизводительное секвенирование действительно может обойти некоторые недостатки GWA без секвенирования. [77]

Точное картографирование

Массивы генотипирования, разработанные для GWAS, основаны на неравновесии по сцеплению , чтобы обеспечить охват всего генома путем генотипирования подмножества вариантов. Из-за этого сообщаемые связанные варианты вряд ли могут быть фактическими причинными вариантами. Связанные регионы могут содержать сотни вариантов, охватывающих большие регионы и охватывающих множество различных генов, что затрудняет биологическую интерпретацию локусов GWAS. Точное картирование — это процесс уточнения этих списков связанных вариантов до достоверного набора, который с наибольшей вероятностью будет включать причинный вариант.

Для точного картирования требуется, чтобы все варианты в связанном регионе были генотипированы или импутированы (плотный охват), очень строгий контроль качества, приводящий к получению высококачественных генотипов, и большие размеры выборки, достаточные для разделения высококоррелированных сигналов. Существует несколько различных методов точного картирования, и все методы дают апостериорную вероятность того, что вариант в этом локусе является причинным. Поскольку требования часто трудно удовлетворить, примеры более широкого применения этих методов все еще ограничены.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ аб Манолио Т.А. (июль 2010 г.). «Полногеномные исследования ассоциаций и оценка риска заболеваний». Медицинский журнал Новой Англии . 363 (2): 166–76. дои : 10.1056/NEJMra0905980 . ПМИД  20647212.
  2. ^ abc Пирсон Т.А., Манолио Т.А. (март 2008 г.). «Как интерпретировать исследование общегеномных ассоциаций». ДЖАМА . 299 (11): 1335–44. дои : 10.1001/jama.299.11.1335. ПМИД  18349094.
  3. ^ «Общегеномные исследования ассоциаций». Национальный институт исследования генома человека .
  4. ^ Одзаки К., Ониши Ю., Иида А., Секине А., Ямада Р., Цунода Т. и др. (декабрь 2002 г.). «Функциональные SNP в гене лимфотоксина-альфа, которые связаны с предрасположенностью к инфаркту миокарда». Природная генетика . 32 (4): 650–4. дои : 10.1038/ng1047. PMID  12426569. S2CID  21414260.
  5. ^ Кляйн Р.Дж., Цейсс С., Чу Е.Ю., Цай Дж.Ю., Саклер Р.С., Хейнс С. и др. (апрель 2005 г.). «Полиморфизм фактора комплемента H при возрастной дегенерации желтого пятна». Наука . 308 (5720): 385–9. Бибкод : 2005Sci...308..385K. дои : 10.1126/science.1109557. ПМЦ 1512523 . ПМИД  15761122. 
  6. ^ «Каталог GWAS: Каталог NHGRI-EBI опубликованных исследований общегеномных ассоциаций» . Европейская лаборатория молекулярной биологии . Проверено 18 апреля 2017 г. .
  7. ^ abc Буш В.С., Мур Дж.Х. (2012). Левиттер Ф., Канн М. (ред.). «Глава 11: Полногеномные исследования ассоциаций». PLOS Вычислительная биология . 8 (12): e1002822. Бибкод : 2012PLSCB...8E2822B. дои : 10.1371/journal.pcbi.1002822 . ПМЦ 3531285 . ПМИД  23300413. 
  8. ^ abc Strachan T, Read A (2011). Молекулярная генетика человека (4-е изд.). Гирляндная наука. стр. 467–495. ISBN 978-0-8153-4149-9.
  9. ^ "Онлайн-менделевское наследование у человека" . Архивировано из оригинала 5 декабря 2011 года . Проверено 6 декабря 2011 г.
  10. ^ ab Альтмюллер Дж., Палмер Л.Дж., Фишер Г., Шерб Х., Вджст М. (ноябрь 2001 г.). «Полногеномное сканирование сложных заболеваний человека: истинную связь трудно найти». Американский журнал генетики человека . 69 (5): 936–50. дои : 10.1086/324069. ПМЦ 1274370 . ПМИД  11565063. 
  11. ^ Риш Н., Мерикангас К. (сентябрь 1996 г.). «Будущее генетических исследований сложных заболеваний человека». Наука . 273 (5281): 1516–7. Бибкод : 1996Sci...273.1516R. дои : 10.1126/science.273.5281.1516. PMID  8801636. S2CID  5228523.
  12. ^ Грили HT (2007). «Непростая этическая и правовая основа крупномасштабных геномных биобанков». Ежегодный обзор геномики и генетики человека . 8 : 343–64. дои : 10.1146/annurev.genom.7.080505.115721 . ПМИД  17550341.
  13. ^ Международный проект HapMap, Гиббс Р.А., Бельмонт Дж.В., Харденбол П., Уиллис Т.Д., Ю Ф, Ян Х, Чанг Л.И., Хуан В. (декабрь 2003 г.). «Международный проект HapMap» (PDF) . Природа . 426 (6968): 789–96. Бибкод : 2003Natur.426..789G. дои : 10.1038/nature02168. hdl : 2027.42/62838 . PMID  14685227. S2CID  4387110.
  14. ^ Шена М., Шалон Д., Дэвис Р.В., Браун ПО (октябрь 1995 г.). «Количественный мониторинг закономерностей экспрессии генов с помощью комплементарного микрочипа ДНК». Наука . 270 (5235): 467–70. Бибкод : 1995Sci...270..467S. дои : 10.1126/science.270.5235.467. PMID  7569999. S2CID  6720459.
  15. ^ abcd Wellcome Trust Case Control Consortium, Burton PR (июнь 2007 г.). «Полногеномное исследование ассоциаций 14 000 случаев семи распространенных заболеваний и 3 000 общих контролей». Природа . 447 (7145): 661–78. Бибкод : 2007Natur.447..661B. дои : 10.1038/nature05911. ПМК 2719288 . ПМИД  17554300. 
  16. ^ abcd Кларк GM, Андерсон Калифорния, Петтерссон Ф.Х., Кардон Л.Р., Моррис AP, Зондерван КТ (февраль 2011 г.). «Базовый статистический анализ в генетических исследованиях случай-контроль». Протоколы природы . 6 (2): 121–33. дои : 10.1038/nprot.2010.182. ПМК 3154648 . ПМИД  21293453. 
  17. ^ Перселл С., Нил Б., Тодд-Браун К., Томас Л., Феррейра М.А., Бендер Д. и др. (сентябрь 2007 г.). «PLINK: набор инструментов для полногеномного анализа связей и популяционного анализа связей». Американский журнал генетики человека . 81 (3): 559–75. дои : 10.1086/519795. ПМК 1950838 . ПМИД  17701901. 
  18. ^ Ллинарес-Лопес Ф., Гримм Д.Г., Боденхэм Д.А., Гиратс Ю., Сугияма М., Роуэн Б., Боргвардт К. (июнь 2015 г.). «Полногеномное обнаружение интервалов генетической гетерогенности, связанных со сложными признаками». Биоинформатика . 31 (12): i240-9. doi : 10.1093/биоинформатика/btv263. ПМЦ 4559912 . ПМИД  26072488. 
  19. ^ Аяти М., Эртен С., Ченс М.Р., Коютюрк М. (декабрь 2015 г.). «MOBAS: идентификация подсетей белков, связанных с заболеваниями, с использованием оценки на основе модульности». Журнал EURASIP по биоинформатике и системной биологии . 2015 (1): 7. doi : 10.1186/s13637-015-0025-6 . ПМК 5270451 . ПМИД  28194175. 
  20. ↑ Аяти М., Коютюрк М. (1 января 2015 г.). «Оценка ассоциации коллективных заболеваний множественных геномных локусов». Материалы 6-й конференции ACM по биоинформатике, вычислительной биологии и медицинской информатике . БЦБ '15. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: ACM. стр. 376–385. дои : 10.1145/2808719.2808758. ISBN 978-1-4503-3853-0. S2CID  5942777.
  21. ^ Марчини Дж., Хоуи Б. (июль 2010 г.). «Вменение генотипа для полногеномных исследований ассоциаций». Обзоры природы Генетика . 11 (7): 499–511. дои : 10.1038/nrg2796. PMID  20517342. S2CID  1465707.
  22. ^ Хоуи Б., Марчини Дж., Стивенс М. (ноябрь 2011 г.). «Вменение генотипа с тысячами геномов». Г3 . 1 (6): 457–70. дои : 10.1534/g3.111.001198. ПМК 3276165 . ПМИД  22384356. 
  23. ^ Браунинг Б.Л., Браунинг С.Р. (февраль 2009 г.). «Единый подход к вменению генотипа и выводу фазы гаплотипа для больших наборов данных о тройках и неродственных индивидуумах». Американский журнал генетики человека . 84 (2): 210–23. дои : 10.1016/j.ajhg.2009.01.005. ПМК 2668004 . ПМИД  19200528. 
  24. ^ Ли Ю, Уиллер С.Дж., Дин Дж., Шит П., Абекасис Г.Р. (декабрь 2010 г.). «MaCH: использование данных о последовательностях и генотипах для оценки гаплотипов и ненаблюдаемых генотипов». Генетическая эпидемиология . 34 (8): 816–34. дои : 10.1002/gepi.20533. ПМК 3175618 . ПМИД  21058334. 
  25. ^ Новембре Дж., Джонсон Т., Брик К., Куталик З., Бойко А.Р., Аутон А., Индап А., Кинг К.С., Бергманн С., Нельсон М.Р., Стивенс М., Бустаманте CD (ноябрь 2008 г.). «Гены отражают географию Европы». Природа . 456 (7218): 98–101. Бибкод : 2008Natur.456...98N. дои : 10.1038/nature07331. ПМК 2735096 . ПМИД  18758442. 
  26. ^ Чарни Э (январь 2017 г.). «Гены, поведение и генетика поведения». Междисциплинарные обзоры Wiley. Когнитивная наука . 8 (1–2): e1405. дои : 10.1002/wcs.1405. hdl : 10161/13337 . ПМИД  27906529.
  27. ^ Витковски К.М., Сонакья В., Биджио Б., Тонн МК, Шик Ф., Аскано М., Наска С., Голд-Фон Симсон Дж. (январь 2014 г.). «Новый подход компьютерной биостатистики предполагает нарушение дефосфорилирования рецепторов факторов роста, связанное с тяжестью аутизма». Трансляционная психиатрия . 4 (1): е354. дои : 10.1038/tp.2013.124. ПМЦ 3905234 . ПМИД  24473445. 
  28. ^ Барш Г.С., Копенхейвер ГП, Гибсон Дж., Уильямс С.М. (июль 2012 г.). «Руководство по полногеномным исследованиям ассоциаций». ПЛОС Генетика . 8 (7): e1002812. дои : 10.1371/journal.pgen.1002812 . ПМК 3390399 . ПМИД  22792080. 
  29. ^ Смит С.М., Дуо Дж., Чен В., Ханайик Т., Альфаро-Альмагро Ф., Шарп К., Эллиотт Л.Т. (2021). «Расширенный набор полногеномных ассоциативных исследований фенотипов визуализации мозга в Биобанке Великобритании». Нат Нейроски . 24 (5): 737–745. дои : 10.1038/s41593-021-00826-4 . ПМЦ 7610742 . ПМИД  33875891. 
  30. ^ Санна С., Ли Б., Мулас А., Сидоре С., Канг Х.М., Джексон А.У. и др. (июль 2011 г.). Гибсон Дж. (ред.). «Точное картирование пяти локусов, связанных с холестерином липопротеинов низкой плотности, обнаруживает варианты, которые удваивают объясненную наследственность». ПЛОС Генетика . 7 (7): e1002198. дои : 10.1371/journal.pgen.1002198 . ПМК 3145627 . ПМИД  21829380. 
  31. ^ Хиндорф Л.А., Сетупати П., Джанкинс Х.А., Рамос Э.М., Мехта Дж.П., Коллинз Ф.С., Манолио Т.А. (июнь 2009 г.). «Потенциальные этиологические и функциональные последствия полногеномных ассоциативных локусов для болезней и черт человека». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 106 (23): 9362–7. Бибкод : 2009PNAS..106.9362H. дои : 10.1073/pnas.0903103106 . ПМЦ 2687147 . ПМИД  19474294. 
  32. ^ Джонсон AD, О'Доннелл CJ (январь 2009 г.). «База данных открытого доступа с результатами общегеномных ассоциаций». BMC Медицинская генетика . 10 :6. дои : 10.1186/1471-2350-10-6 . ПМЦ 2639349 . ПМИД  19161620. 
  33. ^ Хейнс Дж.Л., Хаузер М.А., Шмидт С., Скотт В.К., Олсон Л.М., Галлинз П., Спенсер К.Л., Кван С.Ю., Нуреддин М., Гилберт Дж.Р., Шнец-Буто Н., Агарвал А., Постел Э.А., Перикак-Вэнс М.А. (апрель 2005 г.) . «Вариант фактора комплемента H увеличивает риск возрастной дегенерации желтого пятна». Наука . 308 (5720): 419–21. Бибкод : 2005Sci...308..419H. дои : 10.1126/science.1110359 . PMID  15761120. S2CID  32716116.
  34. ^ Фридкис-Харели М, Сторек М, Мазсаров И, Ризитано А.М., Лундберг А.С., Хорват С.Дж., Холерс В.М. (октябрь 2011 г.). «Проектирование и разработка TT30, нового ингибитора конвертазы C3/C5, нацеленного на C3d, для лечения заболеваний, опосредованных альтернативным путем комплемента человека». Кровь . 118 (17): 4705–13. doi : 10.1182/blood-2011-06-359646. ПМК 3208285 . ПМИД  21860027. 
  35. ^ «Сегодня опубликовано крупнейшее в истории исследование генетики распространенных заболеваний» (пресс-релиз). Консорциум по контролю за случаями Wellcome Trust. 6 июня 2007 г. Проверено 19 июня 2008 г.
  36. ^ Иоаннидис Дж.П., Томас Дж., Дейли М.Дж. (май 2009 г.). «Проверка, увеличение и уточнение сигналов общегеномной ассоциации». Обзоры природы Генетика . 10 (5): 318–29. дои : 10.1038/nrg2544. ПМЦ 7877552 . PMID  19373277. S2CID  6463743. 
  37. ^ Ли Дж.Дж., Ведоу Р., Окбай А., Конг Э., Магзиан О., Захер М., Нгуен-Вьет Т.А., Бауэрс П., Сидоренко Дж., Карлссон Линнер Р. и др. (июль 2018 г.). «Открытие генов и полигенное предсказание на основе полногеномного исследования ассоциации уровня образования у 1,1 миллиона человек». Природная генетика . 50 (8): 1112–1121. дои : 10.1038/s41588-018-0147-3. ПМК 6393768 . ПМИД  30038396. 
  38. ^ Окбай А., Ву Ю, Ван Н., Джаяшанкар Х., Беннетт М., Нехзати С.М. и др. (апрель 2022 г.). «Полигенное предсказание уровня образования внутри семей и между семьями на основе полногеномного анализа ассоциаций у 3 миллионов человек». Природная генетика . 54 (4): 437–449. дои : 10.1038/s41588-022-01016-z. HDL : 11368/3026010 . ПМЦ 9005349 . ПМИД  35361970. 
  39. ^ Янсен П.Р., Ватанабэ К., Стрингер С., Скин Н., Бриуа Дж., Хаммершлаг А.Р. и др. (март 2019 г.). «Полногеномный анализ бессонницы у 1 331 010 человек выявляет новые локусы риска и функциональные пути». Природная генетика . 51 (3): 394–403. bioRxiv 10.1101/214973 . дои : 10.1038/s41588-018-0333-3 . ПМИД  30804565. 
  40. ^ abc Kathiresan S, Willer CJ, Peloso GM, Demissie S, Musunuru K, Schadt EE и др. (январь 2009 г.). «Общие варианты в 30 локусах способствуют полигенной дислипидемии». Природная генетика . 41 (1): 56–65. дои : 10.1038/ng.291. ПМЦ 2881676 . ПМИД  19060906. 
  41. ^ Строубридж Р.Дж., Дюпюи Дж. , Прокопенко И., Баркер А., Алквист Э., Рыбин Д. и др. (октябрь 2011 г.). «Общегеномная ассоциация идентифицирует девять распространенных вариантов, связанных с уровнями проинсулина натощак, и дает новое понимание патофизиологии диабета 2 типа». Диабет . 60 (10): 2624–34. дои : 10.2337/db11-0415. ПМК 3178302 . ПМИД  21873549. 
  42. ^ Данеш Дж., Пепис М.Б. (ноябрь 2009 г.). «С-реактивный белок и ишемическая болезнь сердца: есть ли причинно-следственная связь?». Тираж . 120 (21): 2036–9. doi : 10.1161/CIRCULATIONAHA.109.907212 . ПМИД  19901186.
  43. ^ Лю Дж.З., Эрлих Ю., Пикрелл Дж.К. (март 2017 г.). «Картирование ассоциации случай-контроль по доверенности с использованием семейного анамнеза заболеваний». Природная генетика . 49 (3): 325–331. дои : 10.1038/ng.3766. PMID  28092683. S2CID  5598845.
  44. ^ Ку CS, Лой Э.Ю., Павитан Ю., Чиа К.С. (апрель 2010 г.). «Стремление к полногеномным исследованиям ассоциаций: где мы сейчас?». Журнал генетики человека . 55 (4): 195–206. дои : 10.1038/jhg.2010.19 . ПМИД  20300123.
  45. ^ аб Махер Б (ноябрь 2008 г.). «Личные геномы: случай отсутствия наследственности». Природа . 456 (7218): 18–21. дои : 10.1038/456018а . ПМИД  18987709.
  46. ^ Иадонато СП, Катце М.Г. (сентябрь 2009 г.). «Геномика: вирус гепатита С становится личным». Природа . 461 (7262): 357–8. Бибкод : 2009Natur.461..357I. дои : 10.1038/461357a . PMID  19759611. S2CID  7602652.Значок закрытого доступа
  47. ^ Muehlschlegel JD, Лю К.Ю., Перри Т.Э., Фокс А.А., Коллард CD, Шернан С.К., Body SC (сентябрь 2010 г.). «Вариант хромосомы 9p21 предсказывает смертность после операции аортокоронарного шунтирования». Тираж . 122 (11 Приложение): S60–5. doi : 10.1161/CIRCULATIONAHA.109.924233. ПМЦ 2943860 . ПМИД  20837927. 
  48. ^ Пейнтер Н.П., Чесман Д.И., Паре Дж., Беринг Дж.Э., Кук Н.Р., Милетич Дж.П., Ридкер П.М. (февраль 2010 г.). «Связь между оценкой генетического риска, основанной на литературе, и сердечно-сосудистыми событиями у женщин». ДЖАМА . 303 (7): 631–7. дои : 10.1001/jama.2010.119. ПМЦ 2845522 . ПМИД  20159871. 
  49. ^ Кузен-Франкель Дж. (июнь 2010 г.). «Основные гены сердечно-сосудистых заболеваний оказались неуловимыми». Наука . 328 (5983): 1220–1. Бибкод : 2010Sci...328.1220C. дои : 10.1126/science.328.5983.1220. ПМИД  20522751.Значок закрытого доступа
  50. ^ Ge D, Fellay J, Томпсон AJ, Саймон JS, Шианна КВ, Урбан Т.Дж., Хайнцен Э.Л., Цю П, Бертельсен А.Х., Мьюир А.Дж., Сулковски М., МакХатчисон Дж.Г., Гольдштейн Д.Б. (сентябрь 2009 г.). «Генетическая вариация IL28B предсказывает клиренс вируса, вызванный лечением гепатита С». Природа . 461 (7262): 399–401. Бибкод : 2009Natur.461..399G. дои : 10.1038/nature08309. PMID  19684573. S2CID  1707096.
  51. ^ Томас Д.Л., Тио К.Л., Мартин М.П., ​​Ци Ю, Ге Д., О'Хьюигин С., Кидд Дж., Кидд К., Хаку С.И., Александр Г., Годерт Дж.Дж., Кирк Г.Д., Донфилд С.М., Розен Х.Р., Тоблер Л.Х., Буш М.П. , МакХатчисон Дж.Г., Гольдштейн Д.Б., Кэррингтон М. (октябрь 2009 г.). «Генетическая вариация IL28B и спонтанное клиренс вируса гепатита С». Природа . 461 (7265): 798–801. Бибкод : 2009Natur.461..798T. дои : 10.1038/nature08463. ПМК 3172006 . ПМИД  19759533. 
  52. ^ Лу Ю.Ф., Гольдштейн Д.Б., Ангрист М., Каваллери Г. (июль 2014 г.). «Персонализированная медицина и генетическое разнообразие человека». Перспективы Колд-Спринг-Харбора в медицине . 4 (9): а008581. doi : 10.1101/cshperspect.a008581. ПМК 4143101 . ПМИД  25059740. 
  53. ^ Фолкерсен Л, Вант Хофт Ф, Черногубова Е, Агард Х.Е., Ханссон Г.К., Хедин У, Лиска Дж, Сювенен AC, Паулссон-Берн Г, Паулссон-Берн Г, Франко-Сереседа А, Хамстен А, Габриэльсен А, Эрикссон П (август 2010 г.). «Ассоциация вариантов генетического риска с экспрессией проксимальных генов определяет новые гены предрасположенности к сердечно-сосудистым заболеваниям». Кровообращение: сердечно-сосудистая генетика . 3 (4): 365–73. doi : 10.1161/CIRCGENETICS.110.948935 . ПМИД  20562444.
  54. ^ Баун М.Дж., Джонс Г.Т., Харрисон СК, Райт Б.Дж., Бампстед С., Баас А.Ф. и др. (ноябрь 2011 г.). «Аневризма брюшной аорты связана с вариантом белка 1, связанного с рецептором липопротеинов низкой плотности». Американский журнал генетики человека . 89 (5): 619–27. дои : 10.1016/j.ajhg.2011.10.002. ПМЦ 3213391 . ПМИД  22055160. 
  55. ^ Консорциум генетики ишемической болезни сердца (C4D) (март 2011 г.). «Полногеномное исследование ассоциации среди европейцев и жителей Южной Азии выявило пять новых локусов ишемической болезни сердца». Природная генетика . 43 (4): 339–44. дои : 10.1038/ng.782. PMID  21378988. S2CID  39712343.{{cite journal}}: CS1 maint: числовые имена: список авторов ( ссылка )Значок закрытого доступа
  56. ^ Джонсон Т., Гонт Т.Р., Ньюхаус С.Дж., Падманабхан С., Томашевски М., Кумари М. и др. (декабрь 2011 г.). «Локусы артериального давления, идентифицированные с помощью геноцентрического массива». Американский журнал генетики человека . 89 (6): 688–700. дои : 10.1016/j.ajhg.2011.10.013. ПМЦ 3234370 . ПМИД  22100073. 
  57. ^ Дубе Ж.Б., Йохансен К.Т., Хегеле Р.А. (июнь 2011 г.). «Сортилин: необычный подозреваемый в метаболизме холестерина: от идентификации GWAS до биохимических анализов in vivo, сортилин был идентифицирован как новый медиатор метаболизма липопротеинов человека». Биоэссе . 33 (6): 430–7. doi :10.1002/bies.201100003. ПМИД  21462369.Значок закрытого доступа
  58. ^ Bauer RC, Stylianou IM, Rader DJ (апрель 2011 г.). «Функциональная проверка новых путей метаболизма липопротеинов, выявленных генетикой человека». Современное мнение в липидологии . 22 (2): 123–8. дои : 10.1097/MOL.0b013e32834469b3. PMID  21311327. S2CID  24020035.Значок закрытого доступа
  59. ^ Розелли С., Чафин М., Венг Л. (2018). «Многоэтническое полногеномное исследование ассоциаций фибрилляции предсердий». Природная генетика . 50 (9): 1225–1233. дои : 10.1038/s41588-018-0133-9. ПМК 6136836 . ПМИД  29892015. 
  60. ^ Ганапатираджу М.К., Тахир М., Ханден А., Саркар С.Н., Свит РА, Нимгаонкар В.Л., Лошер CE, Бауэр Э.М., Чапарала С. (27 апреля 2016 г.). «Интерактом шизофрении с 504 новыми белок-белковыми взаимодействиями». НПЖ Шизофрения . 2 : 16012. дои : 10.1038/npjschz.2016.12. ПМЦ 4898894 . ПМИД  27336055. 
  61. ^ «Новое исследование шизофрении сосредоточено на межбелковых взаимодействиях» . psychcentral.com . 3 мая 2016 г. Архивировано из оригинала 11 января 2020 г. . Проверено 22 апреля 2023 г.
  62. ^ Ганапатираджу М, Чапарала С, Ло С (апрель 2018 г.). «F200. Выяснение роли ресничек в нервно-психических заболеваниях посредством интерактомного анализа». Бюллетень шизофрении . 44 (приложение_1): С298-9. doi : 10.1093/schbul/sby017.731. ПМЦ 5887623 . 
  63. ^ Джонсон EC, Бордер Р., Мелрой-Грейф WE, де Леу, Калифорния, Эрингер М.А., Келлер MC (ноябрь 2017 г.). «Нет доказательств того, что гены-кандидаты на шизофрению более связаны с шизофренией, чем гены-некандидаты». Биологическая психиатрия . 82 (10): 702–708. doi :10.1016/j.biopsych.2017.06.033. ПМЦ 5643230 . ПМИД  28823710. 
  64. ^ Вилли Ю., Кристенсен Т.Н., Сгро СМ, Уикс А.Р., Эрстед М., Хоффманн А.А. (январь 2022 г.). «Природоохранная генетика как инструмент управления: пять наиболее поддерживаемых парадигм, помогающих управлять видами, находящимися под угрозой исчезновения». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 119 (1): e2105076119. Бибкод : 2022PNAS..11905076W. дои : 10.1073/pnas.2105076119 . ПМЦ 8740573 . ПМИД  34930821. 
  65. ^ Туруспеков Ю., Байбулатова А., Ермекбаев К., Тохетова Л., Чудинов В., Середа Г. и др. (ноябрь 2017 г.). «GWAS для стадий роста растений и компонентов урожайности яровой пшеницы (Triticum aestivum L.), убранной в трех регионах Казахстана». Биология растений BMC . 17 (Приложение 1): 190. doi : 10.1186/s12870-017-1131-2 . ПМК 5688510 . ПМИД  29143598. 
  66. ^ Чжао К., Тунг К.В., Эйзенга Г.К., Райт М.Х., Али М.Л., Прайс А.Х. и др. (сентябрь 2011 г.). «Полногеномное картирование ассоциаций раскрывает богатую генетическую архитектуру сложных признаков Oryza sativa». Природные коммуникации . 2 (1): 467. Бибкод : 2011NatCo...2..467Z. дои : 10.1038/ncomms1467. ПМК 3195253 . ПМИД  21915109. 
  67. ^ Бартоли С, Ру Ф (2017). «Исследование общегеномных ассоциаций в патосистемах растений: на пути к подходу экологической геномики». Границы в науке о растениях . 8 : 763. дои : 10.3389/fpls.2017.00763 . ПМК 5441063 . ПМИД  28588588. 
  68. ^ Абашт Б., Ламонт С.Дж. (октябрь 2007 г.). «Полногеномный анализ ассоциаций показывает, что загадочные аллели являются важным фактором гетерозиса упитанности в популяции кур F2». Генетика животных . 38 (5): 491–498. дои : 10.1111/j.1365-2052.2007.01642.x. ПМИД  17894563.
  69. ^ Себастьяни П., Соловьев Н., Пука А., Хартли С.В., Мелиста Э., Андерсен С., Дворкис Д.А., Уилк Дж.Б., Майерс Р.Х., Стейнберг М.Х., Монтано М., Болдуин CT, Перлз TT (июль 2010 г.). «Генетические признаки исключительного долголетия человека». Наука . 2010 г. (5987). дои : 10.1126/science.1190532. ПМИД  20595579.(Убрано)Значок закрытого доступа
  70. ^ Макартур Д. (8 июля 2010 г.). «В исследовании «генов долголетия» выявлены серьезные недостатки». Проводной . Проверено 7 декабря 2011 г.
  71. ^ Себастьяни П., Соловьев Н., Пука А., Хартли С.В., Мелиста Э., Андерсен С., Дворкис Д.А., Уилк Дж.Б., Майерс Р.Х., Стейнберг М.Х., Монтано М., Болдуин CT, Перлз TT (июль 2011 г.). «Отказ». Наука . 333 (6041): 404. doi :10.1126/science.333.6041.404-a. ПМИД  21778381.Значок закрытого доступа
  72. ^ Себастьяни П., Соловьев Н., Деван А.Т., Уолш К.М., Пука А., Хартли С.В., Мелиста Е., Андерсен С., Дворкис Д.А., Уилк Дж.Б., Майерс Р.Х., Стейнберг М.Х., Монтано М., Болдуин К.Т., Хох Дж., Перлс Т.Т. (18 январь 2012 г.). «Генетические признаки исключительного долголетия человека». ПЛОС ОДИН . 7 (1): e29848. Бибкод : 2012PLoSO...729848S. дои : 10.1371/journal.pone.0029848 . ПМК 3261167 . ПМИД  22279548. 
  73. ^ Там В., Патель Н., Тюркотт М., Боссе Ю., Паре Г., Мейр Д. (май 2019 г.). «Преимущества и ограничения полногеномных исследований ассоциаций». Обзоры природы Генетика . 20 (8): 467–484. дои : 10.1038/s41576-019-0127-1. ISSN  1471-0056. PMID  31068683. S2CID  148570302.
  74. ^ Розенберг Н.А., Хуанг Л., Джуэтт Э.М., Шпих З.А., Янкович И., Бёнке М. (май 2010 г.). «Полногеномные исследования ассоциаций в различных популяциях». Обзоры природы Генетика . 11 (5): 356–66. дои : 10.1038/nrg2760. ПМК 3079573 . ПМИД  20395969. 
  75. ^ Шам ПК, Черный С.С., Перселл С., Хьюитт Дж.К. (май 2000 г.). «Сила анализа связей и ассоциаций количественных признаков с использованием моделей компонентов дисперсии для данных о родственных группах». Американский журнал генетики человека . 66 (5): 1616–30. дои : 10.1086/302891. ПМК 1378020 . ПМИД  10762547. 
  76. ^ Борецкий И.Б. (2006). «Исследования связей и ассоциаций». Энциклопедия наук о жизни . John Wiley & Sons, Ltd. doi : 10.1038/npg.els.0005483. ISBN 9780470015902. {{cite book}}: |work=игнорируется ( помощь )
  77. ^ Вишер П.М., Годдард М.Э. , Деркс Э.М., Рэй Н.Р. (май 2012 г.). «Доказательная психиатрическая генетика, также известная как ложная дихотомия между частыми и редкими вариантными гипотезами». Молекулярная психиатрия . 17 (5): 474–85. дои : 10.1038/mp.2011.65 . ПМИД  21670730.Значок закрытого доступа

Внешние ссылки

В Wikimedia Commons есть средства массовой информации, связанные с исследованиями общегеномных ассоциаций .