A biobank-scale test of marginal epistasis reveals genome-wide signals of polygenic interaction effects
6.4
来源：
Nature
关键字：
mRNA
发布时间：
2025-12-09 23:40
摘要：
本研究介绍了一种新的算法FAME，旨在检测边际表型相互作用，分析了来自UK Biobank的300,000个个体的基因组数据。研究发现16个显著的边际表型相互作用信号，表明个体遗传变异与多基因背景之间的相互作用对复杂性状的影响。FAME的高效性使其能够在大规模数据集上应用，为理解复杂性状的遗传架构提供了新的视角。
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关键证据
FAME是一种新的算法，能够在生物银行规模的数据上检测边际表型相互作用。
研究分析了300,000个个体的基因组数据，发现了16个显著的边际表型相互作用信号。
该研究为理解复杂性状的遗传架构提供了重要证据。
真实性检查
否
AI评分总结
本研究介绍了一种新的算法FAME，旨在检测边际表型相互作用，分析了来自UK Biobank的300,000个个体的基因组数据。研究发现16个显著的边际表型相互作用信号，表明个体遗传变异与多基因背景之间的相互作用对复杂性状的影响。FAME的高效性使其能够在大规模数据集上应用，为理解复杂性状的遗传架构提供了新的视角。