全基因组关联研究的当前热点和未来发展方向

全基因组关联研究的当前热点和未来发展方向

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全基因组关联研究（GWAS）是一种在群体水平上研究基因型与表型之间关联性的分析方法。它利用高通量的基因分型技术，对大量个体的基因组进行扫描，以检测与特定性状或疾病相关的单核苷酸多态性（SNP）或其他遗传变异。全基因组关联研究（GWAS）的主要目的是揭示这些遗传变异与表型之间的关联性，从而为理解疾病的遗传机制、发现新的疾病易感基因以及开发个性化治疗策略提供重要信息。

全基因组关联研究（GWAS）作为探索遗传变异与复杂性状关联的核心工具，其研究热点和未来发展方向可归纳如下：

当前研究热点：

1. 多组学整合与功能注释

• 多组学数据融合：结合基因组、表观组（如DNA甲基化）、转录组（eQTL分析）和蛋白质组数据，解析GWAS显著位点的生物学机制。
• 功能基因组技术：利用染色质互作（Hi-C）、CRISPR筛选和类器官模型，验证非编码变异的功能及其调控靶基因。

2. 多基因风险评分（PRS）的优化与应用

• 通过整合数百万SNP效应构建PRS，用于疾病风险预测和分层医疗；但需解决跨人群泛化性差的问题（如欧洲人群偏差）。

3. 表型精细化与异质性分析

• 利用电子健康记录（EHR）、影像组学和可穿戴设备数据细化表型，解析亚型特异性遗传效应（如乳腺癌分子分型）。

4. 人群多样性扩展

• 推动非欧洲人群（如非洲、亚洲）的GWAS，通过全球联盟（如H3Africa）减少健康差距并提高位点定位精度。

5. 结构变异（SV）的探索

• 借助长读长测序（PacBio、Oxford Nanopore）检测拷贝数变异（CNV）和插入缺失，弥补传统GWAS对SV的遗漏。

未来发展方向：

1. 超大规模样本与跨祖先协作

• 整合百万级样本（如All of Us计划）和跨祖先meta分析，提高统计效力并定位罕见变异。

2. 人工智能与复杂模型

• 应用深度学习解析非加性遗传效应（如基因-基因交互）和表型预测，结合图神经网络整合多模态数据。

3. 单细胞技术与时空动态研究

• 单细胞多组学（scRNA-seq、scATAC-seq）揭示细胞类型特异性遗传效应，结合时间序列数据追踪动态调控。

4. 因果推断与孟德尔随机化（MR）

• 利用MR区分遗传关联中的因果关系，结合工具变量评估环境因素（如饮食）的调控作用。

5. 基因-环境交互（G×E）与表观遗传机制

• 大规模队列（如UK Biobank）整合环境暴露数据，研究G×E对复杂疾病的影响及表观遗传中介效应。

6. 临床转化与精准医学

• GWAS指导药物靶点发现（如PCSK9抑制剂）和个性化用药，结合药物基因组学优化疗效与安全性。

7. 伦理与数据共享框架

• 开发隐私保护技术（如联邦学习），建立全球数据共享标准，关注遗传歧视和知情同意问题。

8. 系统生物学与网络医学

• 构建基因-通路-表型网络，识别枢纽调控节点，推动基于通路的治疗策略。

总结：

全基因组关联研究（GWAS）正从单一SNP关联转向系统性解析复杂遗传架构，未来需融合技术创新、跨学科协作和伦理考量，最终实现从遗传发现到精准健康的转化。

大数据分析

近年来，国际上已经发表了67976篇Medline收录的全基因组关联研究相关文章，其中，2023年发文1193篇，2024年发文7697篇，2025年最新发文1105篇。对其收录的最新文章进行大数据分析，使用DeepSeek进一步了解全基因组关联研究的当前热点和未来发展方向。

全基因组关联研究领域活跃的学术机构

中国四川大学发文140篇，中国中南大学发文113篇，中国首都医科大学发文112篇，中国浙江大学发文75篇，中国南方医科大学发文67篇。

全基因组关联研究领域发文活跃的医院

中国华西医院发文120篇，中国吉林大学第一医院 (59篇)，中国湘雅医院 (51篇)，中国中南大学湘雅第二医院 (42篇)，中国华中科技大学同济医学院附属同济医院 (35篇)。

全基因组关联研究领域作者发文较多的期刊

从发文来看，发表全基因组关联研究领域文章数量较多的期刊有Sci Rep (IF=3.8)、Medicine (Baltimore) (IF=1.3)、Front Endocrinol (Lausanne) (IF=3.9)、Front Immunol (IF=5.7)、Int J Mol Sci (IF=4.9) 等。

全基因组关联研究领域活跃的学者及其关系网

全基因组关联研究领域活跃的专家：美国耶鲁大学医学院的Polimanti, Renato；乌干达病毒研究所的Fatumo, Segun；中国中山大学的Liu, Siyang (刘斯洋教授)；美国斯坦福大学的Albers, Gregory W；中国滨州医学院烟台附属医院的Li, Wei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确，也请各位专家多多指正。