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【2h】

Using High-Throughput Animal or Cell-Based Models to Functionally Characterize GWAS Signals

机译:使用高通量动物或基于细胞的模型对GWAS信号进行功能表征

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摘要

Purpose of ReviewThe advent of genome-wide association studies (GWASs) constituted a breakthrough in our understanding of the genetic architecture of multifactorial diseases. For Alzheimer’s disease (AD), more than 20 risk loci have been identified. However, we are now facing three new challenges: (i) identifying the functional SNP or SNPs in each locus, (ii) identifying the causal gene(s) in each locus, and (iii) understanding these genes’ contribution to pathogenesis.
机译:审查目的全基因组关联研究(GWAS)的出现构成了我们对多因素疾病遗传结构的理解的突破。对于阿尔茨海默氏病(AD),已经确定了20多个风险基因座。但是,我们现在面临着三个新的挑战:(i)在每个基因座中鉴定功能性SNP或(ii)在每个基因座中鉴定病因基因,以及(iii)了解这些基因对发病机理的贡献。

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