「ゲノムワイド関連解析」の版間の差分

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 これまでのGWASの結果より、多くの複雑疾患のリスクのeffect sizeは小さく、概して[[wikipedia:ja:オッズ|オッズ]]比1.2以下であることが判明した。従って、診断に生かすことはもちろん、生物学的な証左に結びつけることは困難であり、一部ではGWASという方法論自体に悲観論を示す意見が散見される。しかし、Vissecherらのreviewにまとめられているように、疾患によっては、生物学的知見も蓄積され、疾患に至る主要なパスウェイが同定されるなど、一つの有望なツールであることに異論はないであろう。また彼らは過去膨大な予算を消費して同定出来なかったリスクが、GWASの結果を利用していくつも同定出来たというポジティブな部分を概説し、GWASの重要性を提唱している<ref><pubmed> 22243964 </pubmed></ref>。
 これまでのGWASの結果より、多くの複雑疾患のリスクのeffect sizeは小さく、概して[[wikipedia:ja:オッズ|オッズ]]比1.2以下であることが判明した。従って、診断に生かすことはもちろん、生物学的な証左に結びつけることは困難であり、一部ではGWASという方法論自体に悲観論を示す意見が散見される。しかし、Vissecherらのreviewにまとめられているように、疾患によっては、生物学的知見も蓄積され、疾患に至る主要なパスウェイが同定されるなど、一つの有望なツールであることに異論はないであろう。また彼らは過去膨大な予算を消費して同定出来なかったリスクが、GWASの結果を利用していくつも同定出来たというポジティブな部分を概説し、GWASの重要性を提唱している<ref><pubmed> 22243964 </pubmed></ref>。
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== 参考文献 ==
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