表型的性别差异在健康和疾病的许多方面都很常见。尽管全基因组关联研究在提高对遗传变异如何促成复杂性状或疾病表现的理解方面取得了成功，但很少有人利用这些数据来研究潜在机制中的性别差异。
有鉴于此，美国西北大学药理学副教授Barbara Stranger博士领导的一个研究团队制定了一份指南，概述了研究和测试性别依赖性遗传效应的最佳做法。他们提出的建议发表在2023年5月11日的Cell期刊上，论文标题为“Quality control and analytic best practices for testing genetic models of sex differences in large populations”。
(相关资料图)
Stranger说，“为了考虑性别对任何一种性状、疾病或关系的潜在影响，我们能做的最简单的事情就是将我们的数据按男性和女性研究参与者进行分类。不做这类分析的问题意味着你错过了对你可能遇到的任何问题进行更个性化的按性别回答的机会。”
在最佳实践中，Stranger和她的同事们建议对遗传数据进行专门的质量控制，并使用量身定做的统计模型进行数据分析。例如，在考虑X染色体上的遗传变异对复杂性状的贡献时，科学家们需要应用专门的质量控制和统计模型来说明X染色体的独特特征和遗传。
这些作者还强调了通过应用不同的方法，如遗传率、遗传相关性和多基因风险评分分析，来测试导致性别差异的遗传模型和机制的重要性。
最后，他们概述了在研究性别差异的遗传效应方面正在面临的挑战，包括研究参与中的偏见，并描述了该领域的未来方向，包括在该领域的研究和报告中使用正确的术语，并使用精确的定义，如“出生时分配的性别”或“由XX或XY定义的性别”。他们还强调，通过扩大研究范围，包括性染色体非整倍体（出现一条或多条额外或缺失的染色体）和性发育差异的个体，以及双性人和变性人，开展更具包容性的研究非常重要。
这些作者写道，“这意味着要规划考虑定量性状变异的队列，而不是只关注二元性特征，并开发新的方法和统计方法以更充分地纳入性别的生物多样性。”
Stranger说，随着对性别作为生物变量的重视程度的提高和更多针对性别的遗传分析方法的开发，研究表型性别差异的遗传基础可以提高对任一性别的疾病风险和生物学特性的整体认识，并促进精准医疗和公平护理。
Stanger说，“如果我们不去看，我们就不会知道......而这确实有可能发现新的知识，并有助于对医学的许多方面采取更加个性化的方法。”（生物谷 Bioon.com）
参考资料：
Ekaterina A. Khramtsova et al. Quality control and analytic best practices for testing genetic models of sex differences in large populations. Cell, 2023, doi:10.1016/j.cell.2023.04.014.
关键词：
表型的性别差异在健康和疾病的许多方面都很常见。尽管全基因组关联研究在提高对遗传变异如何促成复杂性状或2023-05-29
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