Nature Genetics：不再盲人摸象，革命性算法pgBoost整合多维信息，为GWAS变异找到真正的家

全基因组关联研究（GWAS）揭示了大量与疾病相关的遗传变异，但超过90%的这些变异位于非编码区，使得确定其调控的具体基因变得困难。现有的方法在连接变异与靶基因方面存在不一致性，甚至不如简单的距离测量准确。为解决这一问题，研究人员开发了一种名为pgBoost的新计算框架，该框架整合了多种信息来源，显著提高了识别调控变异与其靶基因的准确性。这项发表在《Nature Genetics》上的研究为深入理解疾病的遗传基础提供了强大的工具，有助于避免因错误连接变异和基因而导致的研究偏差。