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你是“低精力”还是懒？关键看这6个字

近来，越来越多的人开始讨论“低精力”，也有许多人确诊自己为“低精力人群”。随着讨论渐热，“低精力”的典型表现也越来越多：

2型糖尿病（T2D），是一种常见的慢性疾病，影响全球超过5.4亿人。随着生活和饮食习惯的改变，糖尿病已经成为影响人类健康的第三大因素。中国是全球糖尿病患者最多的国家，约有1.18亿患者，占全球糖尿病人口的22%。

全基因组选择育种技术可在早期高效预测个体表现，助力精准选种与优质亲本组合设计, 有没有一款对育种群体操作简易的零门槛产品，保护数据隐私的同时用户只需选择数据即可分析预测？

功能验证与机制解析：通过整合表观基因组（如ATAC-seq、ChIP-seq）、转录组（eQTL、scRNA-seq）、蛋白质组（pQTL）和代谢组数据，定位因果变异并揭示生物学机制。例如，通过CRISPR筛选验证候选基因功能。

全球气候变化造成干旱胁迫等逆境频发，严重威胁小麦的安全生产。干旱锻炼作为一种低成本、环保的策略，因能激发植物“胁迫记忆”并提高后期抗旱性，引起人们越来越多的关注。尽管已有研究表明干旱锻炼可增强植物的抗逆性，但不同小麦品种对干旱锻炼的响应差异尚未明确，尤其是苗期

功能验证与机制解析：通过整合表观基因组（如ATAC-seq、ChIP-seq）、转录组（eQTL、scRNA-seq）、蛋白质组（pQTL）和代谢组数据，定位因果变异并揭示生物学机制。例如，通过CRISPR筛选验证候选基因功能。

近年来，全球范围内涌现了很多大型生物样本库（Biobank），为全基因组关联研究（GWAS）提供了重要的研究资源。基于电子健康记录，生物样本库的研究范畴已从传统的数量性状、质量性状拓展到结构更为复杂的数据形式。例如，生存数据表型既可以描述事件是否发生，也可以描

那是一个初夏的夜晚，随后的时间里，他们一步步将设想变为现实——开发了一种新方法，绘制了从疾病到细胞空间分布的导航图，定位了精神分裂症等复杂疾病的相关细胞及其空间分布。

美国国立卫生研究院（NIH）的研究团队在《Nature Genetics》发表了迄今最大规模的血压全基因组关联研究（GWAS），通过整合 102.8 万欧洲个体的遗传数据，揭示了 2103 个与血压相关的基因位点，其中 113 个为全新发现。该研究突破传统 G

团队对来自29个国家、不同血统和混血的688,808名重度抑郁症（MD）患者和4,364,225名对照者进行了全基因组关联研究（GWAS）荟萃分析，在635个基因位点上发现了697个关联，其中293个是新的关联。

抑郁症基因 gwas 2025-01-17 18:19 17

大脑左右半球的不对称性作为大脑组织的关键特性，是人类实现诸多高级认知功能的基石，支撑着如流畅语言表达、精准视角采择及快速面部线索识别等复杂行为。过往针对大脑不对称性的遗传学探究大多依赖常见基因变体，然而这些变体对脑相关表型的塑造力通常较为微弱。本研究另辟蹊径，

精神疾病的诊断与治疗一直是现代医学领域的难题，其复杂性不仅体现在遗传因素和环境影响的交织上，还由于个体行为和心理特征的高度异质性。传统的诊断方法通常依赖于患者的自我报告或临床医生的观察，这种方式虽然为精神疾病的识别提供了便利，但却难以全面、客观地捕捉疾病的动态

adhd 疾病 gwas 2024-12-22 21:27 15

群体遗传进化与GWAS项目真不是一般人可以做的，首先是样本的积累；另一方面，得会挖掘数据，你去看一看，哪篇好文章不是满眼个性化分析及漂亮的图表？但是遗传进化GWAS分析内容繁多，图表晦涩，初次接触的科研人员对分析结果难以深入理解，极大限制了数据深度解读；另外

全基因组关联研究（GWAS）是一种强大的统计方法，有助于揭示基因组变异与重要表型之间的关联。尽管 GWAS 确定了与性状有统计学关联的相关基因组区域，但这些区域并不总是因果性的。因为 GWAS 中的最高关联 SNP 通常不是因果 SNP，而是与因果遗传特征处于

Nature Genetics上的一项突破性研究揭开扩张型心肌病的全基因组关联分析揭示新机制！由Sean L. Zheng、Albert Henry等领衔的国际研究团队完成，于2024年11月21日发表在影响因子高达31.7的《Nature Genetics》

大家好，欢迎观看《时空日报》第345期。本期介绍的时空/细胞组学相关研究文章共计2篇。以下是应用时空云平台STOmics Cloud的Genpilot模块生成的文章概要，并辅以人工审核，供了解参考。

gwas acids res 2024-11-21 17:54 12