最近研究发表在基因组医学表明，当它应用于当前人类疾病数据时，用于预测疾病的遗传风险的广泛接受的模型是不现实的。另外三种模型为这些数据提供了更好的适合，但彼此无法区分。

来自昆士兰医学研究所和墨尔本大学的Naomi Wray和Michael Goddard，检查了从几个基因组基因座中整合疾病风险的数学模型，以确定个人的总体风险。
根据目前的人类复杂疾病参数，常用于理论研究的无约会RISCH模型被拒绝为不切实际的疾病。但是，克里克，赔率和探测模型都与这些观察到的数据兼容。

作者表明，在可以理解导致人类特征的更多的遗传方差之前，不能区分这一点。当我们了解更多关于多种突变与基因组疾病有关，因此我们可以评估和模拟它们与表型相互作用的方式。

Rebecca Furlong
助理编辑，基因组医学