由于GWAS研究的各種研究設(shè)計(jì)方法以及遺傳統(tǒng)計(jì)方法無法從根本上消除人群混雜、多重比較造成的假陽(yáng)性，我們需要通過重復(fù)研究來保證遺傳標(biāo)記與疾病間的真關(guān)聯(lián)。人群混雜是在大樣本研究中導(dǎo)致假陽(yáng)性、假陰性結(jié)果出現(xiàn)的重要原因之一。使用分層分?jǐn)?shù)法控制人群分層、運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析手段控制人群混雜的影響、采用基于家系的關(guān)聯(lián)研究均能夠避免人群混雜對(duì)關(guān)聯(lián)結(jié)果分析的影響。解釋基因-變異-環(huán)境因素之間的相互作用關(guān)系需要使用GWAS對(duì)更多微效的與疾病關(guān)聯(lián)的基因變異進(jìn)行研究。數(shù)據(jù)共享是使用GWAS得到遺傳標(biāo)記與疾病確切關(guān)聯(lián)的必要手段，盡管難度很大，但是在研究復(fù)雜疾病的遺傳變異中能夠發(fā)揮重要的作用。

Panther公司的Gilman預(yù)測(cè)，下一代的GWAS研究技術(shù)將會(huì)把單體型圖譜作為根據(jù)臨床試驗(yàn)和藥物基因組學(xué)對(duì)臨床人群進(jìn)行分類的指標(biāo)。Genizon BioScience公司的John Raelson認(rèn)為，未來GWAS研究將主要是藥物基因組學(xué)，把全基因組相關(guān)性研究整合到檢測(cè)基因?qū)λ幬锓磻?yīng)的臨床試驗(yàn)中去。

總結(jié)

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