測(cè)序技術(shù)的發(fā)展促進(jìn)了GWAS技術(shù)的進(jìn)步,大規(guī)模的多種群樣本庫(kù)和疾病表型數(shù)據(jù)庫(kù)也在建設(shè)之中。貝葉斯算法提供了更好的高通量數(shù)據(jù)分析方法,為多中心、大樣本研究結(jié)果的組合分析提供了統(tǒng)計(jì)學(xué)支持。當(dāng)這些相關(guān)性分析的理論完善之后,弱關(guān)聯(lián)易感基因的檢出機(jī)率將會(huì)增加,更容易界定非顯著易感位點(diǎn)的作用。此外異位顯性、擬基因型和外顯率評(píng)價(jià)等也為GWAS在RA臨床應(yīng)用中起到橋梁作用。

總結(jié)

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