由于GWAS研究的各種研究設計方法以及遺傳統計方法無法從根本上消除人群混雜、多重比較造成的假陽性，我們需要通過重復研究來保證遺傳標記與疾病間的真關聯。人群混雜是在大樣本研究中導致假陽性、假陰性結果出現的重要原因之一。使用分層分數法控制人群分層、運用統計分析手段控制人群混雜的影響、采用基于家系的關聯研究均能夠避免人群混雜對關聯結果分析的影響。解釋基因-變異-環境因素之間的相互作用關系需要使用GWAS對更多微效的與疾病關聯的基因變異進行研究。數據共享是使用GWAS得到遺傳標記與疾病確切關聯的必要手段，盡管難度很大，但是在研究復雜疾病的遺傳變異中能夠發揮重要的作用。

Panther公司的Gilman預測，下一代的GWAS研究技術將會把單體型圖譜作為根據臨床試驗和藥物基因組學對臨床人群進行分類的指標。Genizon BioScience公司的John Raelson認為，未來GWAS研究將主要是藥物基因組學，把全基因組相關性研究整合到檢測基因對藥物反應的臨床試驗中去。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的GWAS的未来发展趋势如何？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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