遺傳譜系績效測評(píng)一、遺傳譜系績效測評(píng)概述

遺傳譜系績效測評(píng)是一種通過分析個(gè)體或群體在遺傳層面的表現(xiàn)，結(jié)合特定指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)估的方法。該方法廣泛應(yīng)用于生物技術(shù)、農(nóng)業(yè)育種、醫(yī)學(xué)研究等領(lǐng)域，旨在優(yōu)化選育策略、預(yù)測生長潛力或疾病風(fēng)險(xiǎn)。其核心在于利用遺傳標(biāo)記、表型數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，構(gòu)建科學(xué)的評(píng)價(jià)體系。

二、遺傳譜系績效測評(píng)的流程與方法

（一）數(shù)據(jù)采集與準(zhǔn)備

1.遺傳標(biāo)記數(shù)據(jù)采集：

-通過基因組測序、基因芯片等技術(shù)獲取遺傳變異信息。

-常見遺傳標(biāo)記包括SNP（單核苷酸多態(tài)性）、SSR（簡單序列重復(fù)）等。

2.表型數(shù)據(jù)記錄：

-收集生長指標(biāo)（如身高、體重）、產(chǎn)量數(shù)據(jù)（如作物產(chǎn)量）、行為特征等。

-確保數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，減少環(huán)境干擾。

（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.質(zhì)量控制：

-剔除低質(zhì)量遺傳標(biāo)記（如缺失率過高、重復(fù)性差）。

-校正基因型數(shù)據(jù)，解決父系/母系相合問題。

2.數(shù)據(jù)整合：

-將遺傳標(biāo)記與表型數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，建立對應(yīng)關(guān)系。

-處理缺失值（如插補(bǔ)或刪除）。

（三）遺傳模型構(gòu)建

1.選擇模型類型：

-常用模型包括線性混合模型（LMM）、貝葉斯模型等。

-根據(jù)數(shù)據(jù)特性選擇合適的模型。

2.參數(shù)估計(jì)：

-利用最大似然估計(jì)、MCMC（馬爾可夫鏈蒙特卡羅）等方法計(jì)算遺傳效應(yīng)值。

-示例：估計(jì)某性狀的遺傳力（0.2-0.6之間）。

（四）績效評(píng)估與預(yù)測

1.遺傳力分析：

-評(píng)估性狀的遺傳變異比例（如身高遺傳力為0.4）。

2.親本選擇：

-基于遺傳貢獻(xiàn)度排序，篩選優(yōu)質(zhì)親本。

3.后代預(yù)測：

-利用BLUP（最佳線性無偏估計(jì)）預(yù)測后代表型值。

三、遺傳譜系績效測評(píng)的應(yīng)用場景

（一）農(nóng)業(yè)育種

1.作物改良：

-通過績效測評(píng)優(yōu)化抗病、高產(chǎn)性狀。

-示例：水稻品種中，某抗病基因貢獻(xiàn)度達(dá)30%。

2.畜禽選育：

-選擇產(chǎn)奶量、肉質(zhì)等指標(biāo)的優(yōu)良個(gè)體。

（二）生物醫(yī)學(xué)研究

1.疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測：

-結(jié)合遺傳標(biāo)記與疾病表型，評(píng)估個(gè)體易感性。

-示例：某基因變異與高血壓關(guān)聯(lián)性達(dá)0.35。

2.藥物反應(yīng)分析：

-評(píng)估基因型對藥物代謝的影響。

（三）工業(yè)生物技術(shù)

1.微生物優(yōu)化：

-選擇高產(chǎn)酶活性菌株。

-示例：某重組菌株的酶產(chǎn)量提升20%。

四、注意事項(xiàng)與挑戰(zhàn)

（一）數(shù)據(jù)質(zhì)量影響結(jié)果

1.遺傳數(shù)據(jù)噪聲：

-低通量標(biāo)記可能遺漏關(guān)鍵變異。

2.環(huán)境干擾：

-表型易受溫度、濕度等非遺傳因素影響。

（二）模型局限性

1.假設(shè)簡化：

-簡單模型可能忽略多基因互作。

2.計(jì)算復(fù)雜度：

-高維數(shù)據(jù)需要強(qiáng)大計(jì)算資源支持。

（三）倫理與隱私

1.數(shù)據(jù)匿名化：

-保護(hù)個(gè)體遺傳信息不被濫用。

2.公平性考量：

-避免因測評(píng)結(jié)果產(chǎn)生歧視。

一、遺傳譜系績效測評(píng)概述

遺傳譜系績效測評(píng)是一種通過分析個(gè)體或群體在遺傳層面的表現(xiàn)，結(jié)合特定指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)估的方法。該方法廣泛應(yīng)用于生物技術(shù)、農(nóng)業(yè)育種、醫(yī)學(xué)研究等領(lǐng)域，旨在優(yōu)化選育策略、預(yù)測生長潛力或疾病風(fēng)險(xiǎn)。其核心在于利用遺傳標(biāo)記、表型數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，構(gòu)建科學(xué)的評(píng)價(jià)體系。通過量化遺傳變異與表型性狀的關(guān)系，可以更精準(zhǔn)地指導(dǎo)育種、醫(yī)療或科研決策，提高資源利用效率。

二、遺傳譜系績效測評(píng)的流程與方法

（一）數(shù)據(jù)采集與準(zhǔn)備

1.遺傳標(biāo)記數(shù)據(jù)采集：

-通過基因組測序、基因芯片等技術(shù)獲取遺傳變異信息。

-常見遺傳標(biāo)記包括SNP（單核苷酸多態(tài)性）、SSR（簡單序列重復(fù)）等。

-具體操作：

(1)選擇合適的測序平臺(tái)（如Illumina、PacBio），確定測序深度（如30x-50x）。

(2)提交高質(zhì)量DNA樣本（純度>95%，濃度>10ng/μL）。

(3)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)控，包括過濾低質(zhì)量reads（Q-score<20）、去除接頭序列和重復(fù)序列。

2.表型數(shù)據(jù)記錄：

-收集生長指標(biāo)（如身高、體重）、產(chǎn)量數(shù)據(jù)（如作物產(chǎn)量）、行為特征等。

-確保數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，減少環(huán)境干擾。

-具體操作：

(1)設(shè)定統(tǒng)一的測量標(biāo)準(zhǔn)（如身高使用測高儀，精度0.1cm）。

(2)在相同環(huán)境條件下（如溫度25±2℃）進(jìn)行測量。

(3)記錄時(shí)間、批次等元數(shù)據(jù)，用于后續(xù)校正。

（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.質(zhì)量控制：

-剔除低質(zhì)量遺傳標(biāo)記（如缺失率過高、重復(fù)性差）。

-校正基因型數(shù)據(jù)，解決父系/母系相合問題。

-具體操作：

(1)設(shè)定缺失率閾值（如>5%），刪除或插補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)（常用方法為列平均插補(bǔ)）。

(2)檢查親本相合性，剔除不符合遺傳規(guī)律的數(shù)據(jù)（如父本基因型與子代完全一致）。

2.數(shù)據(jù)整合：

-將遺傳標(biāo)記與表型數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，建立對應(yīng)關(guān)系。

-處理缺失值（如插補(bǔ)或刪除）。

-具體操作：

(1)使用映射文件（如BCF文件）將基因型數(shù)據(jù)與樣本ID對應(yīng)。

(2)對表型數(shù)據(jù)缺失值進(jìn)行多重插補(bǔ)（如使用MICE算法）。

（三）遺傳模型構(gòu)建

1.選擇模型類型：

-常用模型包括線性混合模型（LMM）、貝葉斯模型等。

-根據(jù)數(shù)據(jù)特性選擇合適的模型。

-具體操作：

(1)LMM適用于線性關(guān)系明顯的性狀，公式為：表型值=常數(shù)+遺傳效應(yīng)+環(huán)境效應(yīng)+誤差。

(2)貝葉斯模型適用于復(fù)雜互作分析，需設(shè)定先驗(yàn)分布（如高斯分布）。

2.參數(shù)估計(jì)：

-利用最大似然估計(jì)、MCMC（馬爾可夫鏈蒙特卡羅）等方法計(jì)算遺傳效應(yīng)值。

-示例：估計(jì)某性狀的遺傳力（0.2-0.6之間）。

-具體操作：

(1)使用軟件（如R語言中的nlme包）擬合LMM模型，輸出遺傳力估計(jì)值。

(2)MCMC模擬需設(shè)定迭代次數(shù)（如1000代）和收斂標(biāo)準(zhǔn)。

（四）績效評(píng)估與預(yù)測

1.遺傳力分析：

-評(píng)估性狀的遺傳變異比例（如身高遺傳力為0.4）。

-具體操作：

(1)計(jì)算留體遺傳力（H2）=總遺傳變異/總變異。

(2)分析不同環(huán)境下的遺傳力變化（如溫室vs露天）。

2.親本選擇：

-基于遺傳貢獻(xiàn)度排序，篩選優(yōu)質(zhì)親本。

-具體操作：

(1)計(jì)算個(gè)體育種值（EBV），如EBV=常數(shù)+0.5*(遺傳效應(yīng)值)。

(2)選擇EBV排名前20%的親本組建下一代群體。

3.后代預(yù)測：

-利用BLUP（最佳線性無偏估計(jì)）預(yù)測后代表型值。

-具體操作：

(1)建立回歸方程：預(yù)測值=常數(shù)+Σ(親本EBV*相似度系數(shù))。

(2)評(píng)估預(yù)測準(zhǔn)確性（如RMSE<0.5為合格）。

三、遺傳譜系績效測評(píng)的應(yīng)用場景

（一）農(nóng)業(yè)育種

1.作物改良：

-通過績效測評(píng)優(yōu)化抗病、高產(chǎn)性狀。

-示例：水稻品種中，某抗病基因貢獻(xiàn)度達(dá)30%。

-具體步驟：

(1)篩選攜帶抗病基因的株系（如PCR檢測）。

(2)通過多代回交，提高抗病基因純合度。

(3)測評(píng)F?代產(chǎn)量（每公頃500-800kg）。

2.畜禽選育：

-選擇產(chǎn)奶量、肉質(zhì)等指標(biāo)的優(yōu)良個(gè)體。

-具體操作：

(1)牛群中，記錄每頭牛的日產(chǎn)量（如30-40kg）。

(2)結(jié)合基因組數(shù)據(jù)，預(yù)測后代乳脂率（如3.8-4.2%）。

（二）生物醫(yī)學(xué)研究

1.疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測：

-結(jié)合遺傳標(biāo)記與疾病表型，評(píng)估個(gè)體易感性。

-示例：某基因變異與高血壓關(guān)聯(lián)性達(dá)0.35。

-具體步驟：

(1)收集受試者基因型（如全基因組SNP芯片）。

(2)統(tǒng)計(jì)分析基因變異與血壓（收縮壓/舒張壓）的相關(guān)性。

2.藥物反應(yīng)分析：

-評(píng)估基因型對藥物代謝的影響。

-具體操作：

(1)測量受試者CYP450酶活性（如CYP2C9）。

(2)分析基因多態(tài)性與藥物濃度（如甲硝唑血藥濃度0.5-2.5mg/L）。

（三）工業(yè)生物技術(shù)

1.微生物優(yōu)化：

-選擇高產(chǎn)酶活性菌株。

-示例：某重組菌株的酶產(chǎn)量提升20%。

-具體步驟：

(1)構(gòu)建突變菌株庫（如EMS誘變）。

(2)測量每株酶活性（如每毫升1.5-3.0U）。

四、注意事項(xiàng)與挑戰(zhàn)

（一）數(shù)據(jù)質(zhì)量影響結(jié)果

1.遺傳數(shù)據(jù)噪聲：

-低通量標(biāo)記可能遺漏關(guān)鍵變異。

-解決方法：

(1)使用更高密度芯片（如100K-500KSNP）。

(2)結(jié)合轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)補(bǔ)充。

2.環(huán)境干擾：

-表型易受溫度、濕度等非遺傳因素影響。

-解決方法：

(1)控制實(shí)驗(yàn)環(huán)境（如恒溫箱、人工光照）。

(2)使用雙因素模型（遺傳+環(huán)境）進(jìn)行分析。

（二）模型局限性

1.假設(shè)簡化：

-簡單模型可能忽略多基因互作。

-解決方法：

(1)使用網(wǎng)絡(luò)分析工具（如GeneMANIA）。

(2)嘗試非參數(shù)模型（如隨機(jī)森林）。

2.計(jì)算復(fù)雜度：

-高維數(shù)據(jù)需要強(qiáng)大計(jì)算資源支持。

-解決方法：

(1)使用并行計(jì)算框架（如Spark）。

(2)優(yōu)化代碼（如向量化操作）。

（三）倫理與隱私

1.數(shù)據(jù)匿名化：

-保護(hù)個(gè)體遺傳信息不被濫用。

-具體措施：

(1)刪除直接身份標(biāo)識(shí)（姓名、ID）。

(2)使用差分隱私技術(shù)（如添加噪聲）。

2.公平性考量：

-避免因測評(píng)結(jié)果產(chǎn)生歧視。

-具體措施：

(1)建立數(shù)據(jù)使用規(guī)范（如僅用于科研）。

(2)定期審查算法偏見（如性別標(biāo)記關(guān)聯(lián)）。

一、遺傳譜系績效測評(píng)概述

遺傳譜系績效測評(píng)是一種通過分析個(gè)體或群體在遺傳層面的表現(xiàn)，結(jié)合特定指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)估的方法。該方法廣泛應(yīng)用于生物技術(shù)、農(nóng)業(yè)育種、醫(yī)學(xué)研究等領(lǐng)域，旨在優(yōu)化選育策略、預(yù)測生長潛力或疾病風(fēng)險(xiǎn)。其核心在于利用遺傳標(biāo)記、表型數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，構(gòu)建科學(xué)的評(píng)價(jià)體系。

二、遺傳譜系績效測評(píng)的流程與方法

（一）數(shù)據(jù)采集與準(zhǔn)備

1.遺傳標(biāo)記數(shù)據(jù)采集：

-通過基因組測序、基因芯片等技術(shù)獲取遺傳變異信息。

-常見遺傳標(biāo)記包括SNP（單核苷酸多態(tài)性）、SSR（簡單序列重復(fù)）等。

2.表型數(shù)據(jù)記錄：

-收集生長指標(biāo)（如身高、體重）、產(chǎn)量數(shù)據(jù)（如作物產(chǎn)量）、行為特征等。

-確保數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，減少環(huán)境干擾。

（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.質(zhì)量控制：

-剔除低質(zhì)量遺傳標(biāo)記（如缺失率過高、重復(fù)性差）。

-校正基因型數(shù)據(jù)，解決父系/母系相合問題。

2.數(shù)據(jù)整合：

-將遺傳標(biāo)記與表型數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，建立對應(yīng)關(guān)系。

-處理缺失值（如插補(bǔ)或刪除）。

（三）遺傳模型構(gòu)建

1.選擇模型類型：

-常用模型包括線性混合模型（LMM）、貝葉斯模型等。

-根據(jù)數(shù)據(jù)特性選擇合適的模型。

2.參數(shù)估計(jì)：

-利用最大似然估計(jì)、MCMC（馬爾可夫鏈蒙特卡羅）等方法計(jì)算遺傳效應(yīng)值。

-示例：估計(jì)某性狀的遺傳力（0.2-0.6之間）。

（四）績效評(píng)估與預(yù)測

1.遺傳力分析：

-評(píng)估性狀的遺傳變異比例（如身高遺傳力為0.4）。

2.親本選擇：

-基于遺傳貢獻(xiàn)度排序，篩選優(yōu)質(zhì)親本。

3.后代預(yù)測：

-利用BLUP（最佳線性無偏估計(jì)）預(yù)測后代表型值。

三、遺傳譜系績效測評(píng)的應(yīng)用場景

（一）農(nóng)業(yè)育種

1.作物改良：

-通過績效測評(píng)優(yōu)化抗病、高產(chǎn)性狀。

-示例：水稻品種中，某抗病基因貢獻(xiàn)度達(dá)30%。

2.畜禽選育：

-選擇產(chǎn)奶量、肉質(zhì)等指標(biāo)的優(yōu)良個(gè)體。

（二）生物醫(yī)學(xué)研究

1.疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測：

-結(jié)合遺傳標(biāo)記與疾病表型，評(píng)估個(gè)體易感性。

-示例：某基因變異與高血壓關(guān)聯(lián)性達(dá)0.35。

2.藥物反應(yīng)分析：

-評(píng)估基因型對藥物代謝的影響。

（三）工業(yè)生物技術(shù)

1.微生物優(yōu)化：

-選擇高產(chǎn)酶活性菌株。

-示例：某重組菌株的酶產(chǎn)量提升20%。

四、注意事項(xiàng)與挑戰(zhàn)

（一）數(shù)據(jù)質(zhì)量影響結(jié)果

1.遺傳數(shù)據(jù)噪聲：

-低通量標(biāo)記可能遺漏關(guān)鍵變異。

2.環(huán)境干擾：

-表型易受溫度、濕度等非遺傳因素影響。

（二）模型局限性

1.假設(shè)簡化：

-簡單模型可能忽略多基因互作。

2.計(jì)算復(fù)雜度：

-高維數(shù)據(jù)需要強(qiáng)大計(jì)算資源支持。

（三）倫理與隱私

1.數(shù)據(jù)匿名化：

-保護(hù)個(gè)體遺傳信息不被濫用。

2.公平性考量：

-避免因測評(píng)結(jié)果產(chǎn)生歧視。

一、遺傳譜系績效測評(píng)概述

遺傳譜系績效測評(píng)是一種通過分析個(gè)體或群體在遺傳層面的表現(xiàn)，結(jié)合特定指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)估的方法。該方法廣泛應(yīng)用于生物技術(shù)、農(nóng)業(yè)育種、醫(yī)學(xué)研究等領(lǐng)域，旨在優(yōu)化選育策略、預(yù)測生長潛力或疾病風(fēng)險(xiǎn)。其核心在于利用遺傳標(biāo)記、表型數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，構(gòu)建科學(xué)的評(píng)價(jià)體系。通過量化遺傳變異與表型性狀的關(guān)系，可以更精準(zhǔn)地指導(dǎo)育種、醫(yī)療或科研決策，提高資源利用效率。

二、遺傳譜系績效測評(píng)的流程與方法

（一）數(shù)據(jù)采集與準(zhǔn)備

1.遺傳標(biāo)記數(shù)據(jù)采集：

-通過基因組測序、基因芯片等技術(shù)獲取遺傳變異信息。

-常見遺傳標(biāo)記包括SNP（單核苷酸多態(tài)性）、SSR（簡單序列重復(fù)）等。

-具體操作：

(1)選擇合適的測序平臺(tái)（如Illumina、PacBio），確定測序深度（如30x-50x）。

(2)提交高質(zhì)量DNA樣本（純度>95%，濃度>10ng/μL）。

(3)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)控，包括過濾低質(zhì)量reads（Q-score<20）、去除接頭序列和重復(fù)序列。

2.表型數(shù)據(jù)記錄：

-收集生長指標(biāo)（如身高、體重）、產(chǎn)量數(shù)據(jù)（如作物產(chǎn)量）、行為特征等。

-確保數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，減少環(huán)境干擾。

-具體操作：

(1)設(shè)定統(tǒng)一的測量標(biāo)準(zhǔn)（如身高使用測高儀，精度0.1cm）。

(2)在相同環(huán)境條件下（如溫度25±2℃）進(jìn)行測量。

(3)記錄時(shí)間、批次等元數(shù)據(jù)，用于后續(xù)校正。

（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.質(zhì)量控制：

-剔除低質(zhì)量遺傳標(biāo)記（如缺失率過高、重復(fù)性差）。

-校正基因型數(shù)據(jù)，解決父系/母系相合問題。

-具體操作：

(1)設(shè)定缺失率閾值（如>5%），刪除或插補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)（常用方法為列平均插補(bǔ)）。

(2)檢查親本相合性，剔除不符合遺傳規(guī)律的數(shù)據(jù)（如父本基因型與子代完全一致）。

2.數(shù)據(jù)整合：

-將遺傳標(biāo)記與表型數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，建立對應(yīng)關(guān)系。

-處理缺失值（如插補(bǔ)或刪除）。

-具體操作：

(1)使用映射文件（如BCF文件）將基因型數(shù)據(jù)與樣本ID對應(yīng)。

(2)對表型數(shù)據(jù)缺失值進(jìn)行多重插補(bǔ)（如使用MICE算法）。

（三）遺傳模型構(gòu)建

1.選擇模型類型：

-常用模型包括線性混合模型（LMM）、貝葉斯模型等。

-根據(jù)數(shù)據(jù)特性選擇合適的模型。

-具體操作：

(1)LMM適用于線性關(guān)系明顯的性狀，公式為：表型值=常數(shù)+遺傳效應(yīng)+環(huán)境效應(yīng)+誤差。

(2)貝葉斯模型適用于復(fù)雜互作分析，需設(shè)定先驗(yàn)分布（如高斯分布）。

2.參數(shù)估計(jì)：

-利用最大似然估計(jì)、MCMC（馬爾可夫鏈蒙特卡羅）等方法計(jì)算遺傳效應(yīng)值。

-示例：估計(jì)某性狀的遺傳力（0.2-0.6之間）。

-具體操作：

(1)使用軟件（如R語言中的nlme包）擬合LMM模型，輸出遺傳力估計(jì)值。

(2)MCMC模擬需設(shè)定迭代次數(shù)（如1000代）和收斂標(biāo)準(zhǔn)。

（四）績效評(píng)估與預(yù)測

1.遺傳力分析：

-評(píng)估性狀的遺傳變異比例（如身高遺傳力為0.4）。

-具體操作：

(1)計(jì)算留體遺傳力（H2）=總遺傳變異/總變異。

(2)分析不同環(huán)境下的遺傳力變化（如溫室vs露天）。

2.親本選擇：

-基于遺傳貢獻(xiàn)度排序，篩選優(yōu)質(zhì)親本。

-具體操作：

(1)計(jì)算個(gè)體育種值（EBV），如EBV=常數(shù)+0.5*(遺傳效應(yīng)值)。

(2)選擇EBV排名前20%的親本組建下一代群體。

3.后代預(yù)測：

-利用BLUP（最佳線性無偏估計(jì)）預(yù)測后代表型值。

-具體操作：

(1)建立回歸方程：預(yù)測值=常數(shù)+Σ(親本EBV*相似度系數(shù))。

(2)評(píng)估預(yù)測準(zhǔn)確性（如RMSE<0.5為合格）。

三、遺傳譜系績效測評(píng)的應(yīng)用場景

（一）農(nóng)業(yè)育種

1.作物改良：

-通過績效測評(píng)優(yōu)化抗病、高產(chǎn)性狀。

-示例：水稻品種中，某抗病基因貢獻(xiàn)度達(dá)30%。

-具體步驟：

(1)篩選攜帶抗病基因的株系（如PCR檢測）。

(2)通過多代回交，提高抗病基因純合度。

(3)測評(píng)F?代產(chǎn)量（每公頃500-800kg）。

2.畜禽選育：

-選擇產(chǎn)奶量、肉質(zhì)等指標(biāo)的優(yōu)良個(gè)體。

-具體操作：

(1)牛群中，記錄每頭牛的日產(chǎn)量（如30-40kg）。

(2)結(jié)合基因組數(shù)據(jù)，預(yù)測后代乳脂率（如3.8-4.2%）。

（二）生物醫(yī)學(xué)研究

1.疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測：

-結(jié)合遺傳標(biāo)記與疾病表型，評(píng)估個(gè)體易感性。

-示例：某基因變異與高血壓關(guān)聯(lián)性達(dá)0.35。

-具體步驟：

(1)收集受試者基因型（如全基因組SNP芯片）。

(2)