Gene--environment-wide association studies: emerging approaches.
Gene--environment-wide association studies: emerging approaches.
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DOI：
10.1038/nrg2764
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发表时间：
2010-04
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
尽管最近的全基因组关联（GWA）研究取得了成果，但已确定的变异只能解释大多数复杂疾病的一小部分遗传性。这种无法解释的遗传性可能部分是由于基因-环境（G×E）相互作用或涉及多个基因和暴露的更复杂的途径。本文提供了可用的流行病学设计和统计分析方法的教程，用于研究特定的G×E相互作用和选择最合适的方法。我讨论了正在开发的研究整个路径的方法和挖掘GWA数据中相互作用的可用技术。我还探索了将假设驱动的基于路径的方法与“不可知论”的GWA研究结合起来的方法。
Despite the yield of recent genome-wide association (GWA) studies, the identified variants explain only a small proportion of the heritability of most complex diseases. This unexplained heritability could be partly due to gene-environment (G×E) interactions or more complex pathways involving multiple genes and exposures. This article provides a tutorial on the available epidemiological designs and statistical analysis approaches for studying specific G×E interactions and choosing the most appropriate methods. I discuss the approaches that are being developed to study entire pathways and available techniques for mining interactions in GWA data. I also explore approaches to marrying hypothesis-driven pathway-based approaches with “agnostic” GWA studies.
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DOI：
10.1038/nrg2579
发表时间：
2009-06
期刊：
Nature reviews. Genetics
影响因子：
--
作者：
Cordell HJ
通讯作者：
Cordell HJ
影响因子：
10.4
作者：
Clewell, Harvey J 3rd;Andersen, Melvin E;Barton, Hugh A
通讯作者：
Barton, Hugh A
影响因子：
3.7
作者：
Caporaso N;Gu F;Chatterjee N;Sheng-Chih J;Yu K;Yeager M;Chen C;Jacobs K;Wheeler W;Landi MT;Ziegler RG;Hunter DJ;Chanock S;Hankinson S;Kraft P;Bergen AW
通讯作者：
Bergen AW
影响因子：
2.1
作者：
Chasman, Daniel I.
通讯作者：
Chasman, Daniel I.
DOI：
10.1164/rccm.200807-1097oc
发表时间：
2009-04-01
影响因子：
24.7
作者：
Baccarelli, Andrea;Wright, Robert O.;Schwartz, Joel
通讯作者：
Schwartz, Joel