常见变异影响常见疾病,罕见变异影响罕见疾病?

探讨常见及罕见变异如何影响常见和罕见疾病,如糖尿病、身高、家族性乳糜微粒血症综合征等,并列举具体基因突变案例,指出科研中可能出现的反常规现象。

一般来说,常见变异影响常见疾病,罕见变异影响罕见疾病。

常见疾病/表型(比如糖尿病、身高),一般都是由许多微效作用位点共同影响的。

罕见疾病(比如家族性乳糜微粒血症综合征),一般由一个或几个效应值极强的罕见变异影响。

比如下面这个图,就很好的说明了这个问题。

Eoyr8A.md.png

但是,世界不是非黑即白,凡事都有个例外。科研也是如此。

1 罕见变异影响罕见疾病案例

SETD1A上的一个缺失变异导致阅读障碍症;

成纤维细胞生长因子受体-3(FGFR3)的点突变导致软骨发育不全;

2 罕见变异影响常见疾病案例

TREM2基因上的rs75932628(位点突变频率0.0063 )影响阿尔兹海默病;

GHR上的rs121909358(位点突变频率0.0087 ) 影响身高;

APOC3上的rs138326449(频率0.001)影响甘油三酯;

3 常见变异影响常见疾病案例

ARSA基因上的rs2071421(频率为0.47)影响二型糖尿病;

SORT1基因上的rs599839(频率为0.3127)影响低密度脂蛋白;

4 常见变异影响罕见疾病案例

EXOC4基因上的rs12538505(频率为0.485)影响孤独症;

后记:

最近经常看到许多反常规的研究结果,比如有很多罕见变异位点影响身高,而且效应值极大;还有很多常见变异影响罕见的神经发育障碍疾病的严重程度。

感兴趣的请搜“Rare and low-frequency coding variants alter human adult height”和“Common genetic variants contribute to risk of rare severe neurodevelopmental disorders”这两篇比较经典的文献。

我相信,未来,随着统计学power不断提升,会有更多的这种反常规的结果出现在我们面前。

也侧面说明了如果GWAS研究结果不理想,可以考虑用罕见变异去寻找可能的结果。

转载于:https://www.cnblogs.com/chenwenyan/p/10876182.html

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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