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首页> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America> Improving polygenic prediction from whole-genome sequencing data by leveraging predicted epigenomic features.

Improving polygenic prediction from whole-genome sequencing data by leveraging predicted epigenomic features.

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第一作者： Wanwen,Zeng
第一单位： Department of Statistics, Stanford University, Stanford, CA 94305.;Bio-X Program, Stanford University, Stanford, CA 94305.
作者： Wanwen,Zeng [1] ; Hanmin,Guo [2] ; Qiao,Liu [1] ; Wing Hung,Wong [3]
作者单位： Department of Statistics, Stanford University, Stanford, CA 94305.;Bio-X Program, Stanford University, Stanford, CA 94305. [1] Department of Statistics, Stanford University, Stanford, CA 94305.;Bio-X Program, Stanford University, Stanford, CA 94305.;Department of Psychiatry and Behavioral Sciences, Stanford University, Stanford, CA 94305. [2] Department of Statistics, Stanford University, Stanford, CA 94305.;Bio-X Program, Stanford University, Stanford, CA 94305.;Department of Biomedical Data Science, Stanford University, Stanford, CA 94305. [3]
关键词 UKBBepigenomicsgenomic LLMpolygenic risk scores
医学主题词 人类(Humans);多因子遗传(Multifactorial Inheritance);表观基因组学(Epigenomics);乳腺肿瘤(Breast Neoplasms);疾病遗传易感性(Genetic Predisposition to Disease);女(雌)性(Female);全基因组关联研究(Genome-Wide Association Study);模型, 遗传学(Models, Genetic);后成说, 遗传(Epigenesis, Genetic)
DOI 10.1073/pnas.2419202122
PMID 40504151
发布时间 2025-06-24
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  • 浏览1
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America

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2025年122卷24期

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