genetic and genomic medicine 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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本研究确定了罕见的 GCH1 p.Ser80Asn 变异是帕金森病的一个重要风险因素，该变异在东亚人群中显著富集，其关联的优势比为 5.1，且临床表型通常包括肌张力障碍。

本研究通过分析 331 名安格曼综合征患者的纵向数据，并利用 Vineland-3 量表进行评估，揭示了尽管适应性功能在整个生命周期内呈非线性改善，但与非缺失亚型相比，缺失亚型的个体在所有领域均表现出持续较低的功能水平。

这项研究表明，虽然在两样本孟德尔随机化中纳入弱工具变量在暴露组 GWAS 样本量较大时通常是可以接受的，但在样本量较小时，这存在导致效应估计值衰减并错误得出无关联结论的风险。

本文介绍了 FunGen-xQTL 多脑（FGMB），这是一个综合性的多上下文全调控组关联图谱，它整合了多样化的分子数据集和先进的预测方法，通过区分调控效应与连锁不平衡，来优先确定阿尔茨海默病等衰老相关大脑疾病的因果基因-性状关联。

这项研究对超过104,000名芬兰男性进行了全表型组关联研究，以调查Y染色体变异与复杂疾病的关系，结果发现单倍群I1与冠心病之间存在显著联系，尽管未发现其他全表型组范围内的显著关联。

本研究整合了全基因组关联分析与单细胞转录组分析，以识别帕金森病与精神分裂症之间的共同遗传位点，揭示了 RAI1 基因通过线粒体功能障碍将这两种疾病联系起来，同时强调了与非运动症状相关的不同遗传通路。

通过将身体脂肪分布的全基因组关联研究数据与皮下脂肪组织表达定量性状位点进行共定位分析，本研究确定了 SNX10、DGKQ 和 CBX3 是导致肥胖相关心血管代谢疾病遗传风险的高置信度因果基因。

本研究建立了首个针对中央凹发育不全的全基因组关联及多组学框架，识别出54个效应基因，通过斑马鱼模型验证了其中6个，并揭示了缪勒胶质细胞的关键作用以及与全身性状的多效性联系。

本研究引入了一种基于反卷积的信息框架，用于分析正常结肠组织中特定细胞类型的 DNA 甲基化和基因表达，旨在识别新的风险位点，利用多组学证据优先筛选候选基因，并揭示结直肠癌的潜在治疗靶点。

为了解决多组学插补模型的碎片化问题，作者开发了 OmicsPred，这是一个集中的平台，它将超过 330 万个遗传预测模型与标准化的元数据和格式统一起来，以促进可发现性、互操作性和系统性的靶点发现。