121 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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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。
该研究通过整合近期正选择信号与跨性状遗传关联数据，在南亚人群中鉴定出包括 IP6K3 和 MAPT 在内的四个与 2 型糖尿病代谢相关的关键基因位点，并为在代表性不足的人群中开展基因发现建立了一个可扩展的框架。
该研究评估了基于显著性的可解释人工智能（XAI）在遗传综合征面部表型识别中的应用，发现虽然 AI 预测概率能显著提升遗传学家的诊断准确性与信心，但 XAI 解释（如显著性图）并未被有效整合进决策过程，反而因评价较低而未带来额外的准确性或信心增益。
这项针对 30 名 PIK3CA 相关过度生长谱（PROS）患者的多中心研究首次通过影像学描述了该病的自然病程，发现绝大多数患者的病灶体积随时间推移呈持续性增大，且这种进展可持续至成年期。
该研究提出了 SBayesCO 框架，通过联合建模 GWAS 与分子 QTL（如 eQTL 和 pQTL）效应大小，显著提升了复杂疾病的多基因预测精度及关键变异位点的优先排序能力。
该研究通过孟德尔随机化分析证实，模拟抑制血管紧张素原合成的遗传变异与血压降低及冠心病、卒中和心力衰竭等心血管风险显著下降相关，且未出现除高钾血症外的重大安全性信号，从而为开发此类药物提供了强有力的遗传学依据。
该论文介绍了 PanelAppRex，这是一个整合了超过 58,000 个基因 - 疾病面板关联的标准化数据集和交互式搜索工具，它支持自然语言查询并能在所有测试案例中准确检索到致病基因，从而解决了现有资源碎片化且难以编程访问的问题。
本文介绍了一种基于质谱技术的新型固醇组学文库，旨在通过整合 13 种已证实及 8 种预测的胆固醇相关遗传性代谢紊乱数据，解决此类疾病因症状非特异性和缺乏通用诊断测试而导致的诊断延误难题。
该研究表明，相较于仅依赖人类遗传学证据，结合血浆蛋白数量性状位点（pQTL）的蛋白质组学证据能显著提高药物靶点从临床 I 期推进至获批上市的概率（提升 4.7 倍），并在人类遗传学证据不足的蛋白家族中展现出显著富集效应。
该研究在墨西哥人群中证实，FTO 基因 rs9939609-A 变异与 2 型糖尿病患者的血糖控制不佳显著相关，即使在调整了年龄、性别、BMI 及药物治疗等因素后，该变异仍可能增加血糖控制失败的风险。