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全基因组关联研究(genome-wide association study,GWAS)是目前复杂性疾病遗传易感性研究最有效的研究设计,其通过高通量的基因分型平台,在基因组范围内根据连锁不平衡(linkage disequilibrium,LD)原理同时选择几十万甚至上百万个标签位点(tagging SNP,tSNP)进行检测,这种设计的特点是没有预设的研究假设(hypothesis free),对基因组常见变异覆盖率较高,要求病例-对照研究样本量较大(1000对以上),并辅以多个独立的研究进行后期的验证. 相似文献
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全基因组关联研究(genome-wide association study,GWAS)是目前复杂性疾病遗传易感性研究最有效的研究设计,其通过高通量的基因分型平台,在基因组范围内根据连锁不平衡(linkage disequilibrium,LD)原理同时选择几十万甚至上百万个标签位点(tagging SNP,tSNP)进行检测,这种设计的特点是没有预设的研究假设(hypothesis free),对基因组常见变异覆盖率较高,要求病例-对照研究样本量较大(1000对以上),并辅以多个独立的研究进行后期的验证. 相似文献
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近年来,高通量组学技术迅速发展,人群队列与样本资源逐渐累积,互联网和信息技术飞速进步,大数据开发工具不断涌现,健康医疗大数据为流行病学研究提供了丰富的数据资源和广阔的科研平台。本文将分析大数据时代流行病学研究的机遇和挑战,展望未来学科的发展方向。流行病学应抓住机遇,开辟新方向、发展新方法,推动医学基础研究成果向公共卫生... 相似文献
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全基因组关联研究(genome-wide association study,GWAS)是目前复杂性疾病遗传易感性研究最有效的研究设计,其通过高通量的基因分型平台,在基因组范围内根据连锁不平衡(linkage disequilibrium,LD)原理同时选择几十万甚至上百万个标签位点(tagging SNP,tSNP)进行检测,这种设计的特点是没有预设的研究假设(hypothesis free),对基因组常见变异覆盖率较高,要求病例-对照研究样本量较大(1000对以上),并辅以多个独立的研究进行后期的验证. 相似文献
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全基因组关联研究(genome-wide association study,GWAS)是目前复杂性疾病遗传易感性研究最有效的研究设计,其通过高通量的基因分型平台,在基因组范围内根据连锁不平衡(linkage disequilibrium,LD)原理同时选择几十万甚至上百万个标签位点(tagging SNP,tSNP)进行检测,这种设计的特点是没有预设的研究假设(hypothesis free),对基因组常见变异覆盖率较高,要求病例-对照研究样本量较大(1000对以上),并辅以多个独立的研究进行后期的验证. 相似文献
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全基因组关联研究(genome-wide association study,GWAS)是目前复杂性疾病遗传易感性研究最有效的研究设计,其通过高通量的基因分型平台,在基因组范围内根据连锁不平衡(linkage disequilibrium,LD)原理同时选择几十万甚至上百万个标签位点(tagging SNP,tSNP)进行检测,这种设计的特点是没有预设的研究假设(hypothesis free),对基因组常见变异覆盖率较高,要求病例-对照研究样本量较大(1000对以上),并辅以多个独立的研究进行后期的验证. 相似文献
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