162 篇论文
遗传与基因组医学正在重塑我们理解生命与疾病的方式，它通过解读我们的遗传密码来探索健康背后的深层机制。这一领域不仅关乎个人基因特征的差异，更致力于发现疾病根源并开发精准的预防与治疗策略，让医疗从“千人一方”走向“量身定制”。
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本文提出了 S-MiXcan 框架，该工具利用 GWAS 汇总统计数据和批量转录组数据，在不依赖个体水平数据的情况下，通过联合建模多种细胞类型的遗传调控表达并考虑其相关性，实现了可扩展且可解释的细胞类型特异性转录组全关联分析。
该研究通过对 5412 名罕见病患者的血液 RNA 测序数据分析，证明了该方法能有效识别基因表达和剪接异常，从而为缺乏明确遗传诊断的罕见病患者提供新的候选诊断。
该研究利用英国生物样本库的全基因组关联分析数据，首次发现自噬基因 ATG4B 中的遗传变异与哮喘存在显著关联，为未来药物开发提供了新靶点。
这项针对哈萨克族人群的研究通过一项试点全基因组关联分析，首次鉴定出与缺血性心脏病合并动脉高血压显著相关的 UGT1A 和 ACTR3C 基因位点，并确认 CSMD1 为优先候选基因，为后续在更大规模的中亚队列中进行验证奠定了基础。
该研究利用大规模基因组数据，通过基因组结构方程模型确认了人格大五特质存在“稳定性”和“可塑性”两个高阶遗传因子，鉴定出相关基因组位点，并揭示了稳定性遗传倾向与精神病理风险之间存在双向的遗传关联。
该研究利用遗传流行病学流程（包括孟德尔随机化和共定位分析），识别出与氯氮平代谢相关的候选生物标志物，揭示了氯氮平代谢水平与 2 型糖尿病及高血压等代谢风险的因果关系，为从被动监测转向预测性精准医疗以管理氯氮平诱导的代谢功能障碍提供了新途径。
该论文介绍了 TumorLens，这是首个能够利用长读长测序技术在单次检测中统一分析单核苷酸变异、插入缺失、结构变异、拷贝数变异、杂合性缺失及 DNA 甲基化等多组学特征的癌症基因组框架，从而为精准肿瘤学提供了全面且标准化的肿瘤谱系分析新标准。
该研究通过对 837 个非综合征性唇裂（CL）家系进行全基因组测序和精细表型分析，利用基于三联体的全基因组关联扫描发现了四个显著位点，其中 IRF6 和 8q24.21 与整体唇裂相关，而 PLCB1/PLCB4 和 MAFB 则分别特异性地关联于牙槽突受累和唇裂左侧偏侧性，从而证实了精细的亚型分层对于揭示唇裂异质性遗传机制的重要性。
该研究利用聚类孟德尔随机化方法，识别出抑郁症遗传变异可划分为三个具有不同生物学机制的亚群，其中两个亚群通过神经精神相关通路增加 2 型糖尿病及代谢风险，而另一个亚群则通过脂肪酸代谢等途径降低相关风险，揭示了抑郁症遗传异质性对心血管代谢健康的双向影响。
这项基于 FinnGen 队列的研究发现，虽然外源性雌激素（如绝经激素治疗和系统性激素避孕药）的使用与女性卒中及冠心病风险的降低相关，但遗传决定的较晚绝经和较长生殖跨度并未显示出对心血管疾病的保护作用，表明遗传易感性与外源性激素暴露代表了影响女性心血管风险的不同生物学维度。