المعلوماتية والإحصاء في علم الوراثة
المعلوماتية والإحصاء في علم الوراثة هو مجال بحوث متعدد التخصصات يستخدم أحدث التقنيات في علم المورثات وعلم الوراثة الكمية والعلوم الحاسوبية والمعلوماتية الحيوية والإحصاء لتطوير وتطبيق طرق فعالة حسابياً وإحصائياً لتصنيف المخلوقات الحية المختلفة من خلال التقنية الحيوية ذات النطاق الواسع والمتزايد باستمرار، حيث يتم تصنيفها من خلال المعلومات الوراثية للجينات أو الوظائف المشتركة إلى مجموعات حسب: أنماطها الوراثية أو وظائفها وتفاعلاتها الحيوية أو مجموعة الأمراض والنمط الظاهري المشترك بينها. وغالبًا ما يشار إلى هذا العلم بـعلم الوراثة التقني وهو أحد فروع علم التقنية الحيوية.

تحديد الأنماط الفردية 
خلال العقدين الأخرين كان هنالك إقبال كبير لفهم التركيب الوراثي وتشكل المورثات لمختلف الفصائل والأجناس من المخلوقات الحية بما في ذلك التركيب الوراثي للإنسان، حيث ساعد بشكل كبير استخدام التقنيات المتعددة في تعقب ومتابعة السلاسل الوراثية للجينات وقرائتها والتي تتطور بدورها بشكل سريع وملحوظ، ولكن لا تزال هذه التقنيات محدودة، حيث تزيد الحاجة للطرق الحسابية والإحصائية للكشف عن الأخطاء في تلك التقنيات ومعالجتها وتجميع أجزاء من المعلومات الجزئية الوراثية من تقنيات متابعة وقراءة السلاسل الوراثية للجينات ومعرفة أنماطها الجينية.

يتم معرفة النمط الفردي للمخلوقات الحية من خلال تسلسل النيوكليوتيدات (A ، G ، T ، C) على طول الكروموسوم الواحد فيها مثل الإنسان لدية 23 زوجًا من الكروموسومات أو الذرة الصفراء التي تحتوي على 10 أزواج من الكروموسومات. ولكن باستخدام التكنولوجيا الحالية من الصعب الفصل بين زوجين من الكروموسوم ما ينتج عنه نمط فردي مركب يطلق على هذا النوع معلومات النمط الفردي الوراثي في كل نيوكليوتيد، الهدف من تلك الدراسات هو العثور على نمطين فرديين متنوعين في ضوء المعلومات الوراثية المدمجة. تعد معرفة الأنواع الفردية مهمة للغاية وليس فقط لأنها تعطي صورة كاملة عن مورثات الأفراد فحسب، ولكنها تساعد أيضًا في العمليات الجينية المعلوماتية الأخرى مثل الفرضية حيث يعد من المحفزات البيولوجية الهامة.

بالنسبة للكائنات ثنائية الكروموسوم مثل الإنسان والذرة، وهو ان لكل واحد منهما نسختين من الكروموسوم كل نسخة حصل عليها من أحد الأبوين وهذة النسختين متشابهة للغاية من بعضها البعض. النمط الفردي هو تسلسل النيوكليوتيدات في الكروموسوم، احياناً تكون مشكلة تحديد النمط الفردي في اختلاف النيوكليوتيدات في أحد الكروموسومان المتماثلان. من الناحية التقنية، بالنسبة للجينات التي تحتوي على مواقع اختلاف للنيوكليوتيدات قد ينتج عنه نوعان مختلفان من الأنماط، لذلك تركز مشكلة تحديد النمط الفردي على إيجاد وتحديد الأنماط الفردية الأكثر احتمالية بفعالية من خلال النظر إلى النمط الوراثي المتوقع لها. ولمزيد من المعلومات، راجع النمط الفردي الموروث.

التنبؤ بالنيوكليدات الفردية في الأنماط الجينية من خلال الفرضيات 
على الرغم من أن مورثات المخلوقات الحية حقيقية النواة تحتوي على ملايين الأشكال المتعددة للنيوكليوتيدات (تشكل النيوكليدات الفردية single nucleotide polymorphisms)، فإن مصفوفات النمط الجيني يتم تحديدها مسبقًا للكشف فقط عن شفرة جينية واحدة، حيث يتم توقع المعلومات أو الشفرات الأخرى المفقودة باستخدام تحليل الفرضيات الوراثية، الآن أصبح ظهور العلامات غير الموروثة جزءًا أساسيًا من الدراسات الوراثية والجينية. يستخدم طريقة تحديد اختلال الارتباط المتوازن (linkage disequilibrium) لمعرفة الأنماط الفردية بالرجوع إلى منصات معرفية معرفة مسبقاً مثل: HapMap و 1000 Genomes Projects للتنبؤ بأنماط وراثية في الشفرات المفقودة أو الغير مورثه. أتاحت هذه الطرق للعلماء إجراء تحليل دقيق لكل من معلومات التشكل الوراثي المتعدد الأشكال والعلامات غير الموروثة التي يتم التنبؤ بها حسابيًا. لقد ثبت أن دراسات التتبع للتشكيل الوراثي أو الاختلاف الوراثي  مفيدة جداً في تحليل الفرضيات وفي تطوير المعرفة في اكتشاف الجينات الحاملة للأمراض، ومن الجدير بالذكر أن استخدام الفرضيات الجينية في التحليل الوراثي ساهم ايضاً في تسهيل جمع البيانات بين الدراسات الوراثية والجينات التي تستخدم كمنصات لمعرفة الأنماط الجينية المختلفة في تجاربها، فمثلا على الرغم من وجود 415 مليون نوع من المتغيرات الوراثية الشائعة والنادرة في مورثات الإنسان، إلا أن مصفوفات النمط الجيني المستخدمة حالياً مثل Affymetrix و Illumina مصفوفات صغيرة يمكنها فقط فحص ما يصل إلى 2.5 مليون تشكل من النيوكليدات الفردية single nucleotide polymorphisms. لذلك يعتبر تحليل الفرضيات الجينية اتجاهًا بحثيًا مهمًا، حيث تكمن أهميته في تحديد الأساليب والمنصات لإدخال بيانات النمط الجيني عالية الجودة باستخدام الأنماط الوراثية الموجودة والمنصات المرجعية من الموارد المتاحة للعامة مثل مشروع HapMap الدولي ومشروع 1000 Genomes. بالنسبة للانسان نجح تحليل الفرضيات الوراثية في تحديد أنماط وراثية متوقعة في العديد من الأعراق بما في ذلك الأوروبيين  والأميركيين الأفارقة، و  بالنسبة للأنواع الأخرى مثل النباتات يعد تحليل الفرضيات الوراثية عملية مستمرة تستخدم منصات مرجعية مثل الذرة.

يوجد العديد من الطرق المختلفة المتبعة في تحليل فرضيات التركيب الوراثي، هنالك ثلاث طرق منها هي الأكثر استخدامًا: Mach و  Impute  و Beagle ،  تستخدم هذه الطرق الثلاث نماذج ماركوف اللوغارثمية المخفية كمحور أساسي لتقدير التوزيع المتواتر في النمط الفردي. تعد Mach و Impute2 من أكثر الطرق كثافة من الناحية الحسابية بالمقارنة مع Beagle. كما تعتمد كل من Impute و Mach على تطبيقات مختلفة لنواتج مشروطة أو باستخدام نموذج الـ Parent Adult Child ، حيث يعتمد Beagle على تجميع النماذج الفردية للمنصة المرجعية في المجموعات لكل تشكل في النيوكليوتيد الواحد لتكوين نموذج مجموعة النمط الفردي الذي يتيح لها تغيير عدد الكتل في كل تشكل في النيوكليوتيد الواحد ديناميكيًا مما يجعلها أسرع حسابيًا من Mach و Impute2.

لمزيد من المعلومات، راجع الفرضيات (علم الوراثة).

التحليل الواسع لربط المورثات 
على مدار السنوات القليلة الماضية أصبحت دراسات الارتباط على نطاق المورثات (Genome-wide Association Analysis) أداة قوية لاستكشاف الأساس الوراثي للأمراض الشائعة، حيث حسّنت فهمنا للأساس الجيني للعديد من الصفات المعقدة. single-nucleotide polymorphism التقليدي وهو تعدد الأشكال أحادي النوكليوتيدات في دراسة ارتباط المورثات وهي الطريقة الأكثر شيوعًا للعثور على متغيرات تسلسل الحمض النووي المرتبطة بالسمات، حيث يتم التحقق من الارتباطات بين المتغيرات الواحدة أو أكثر من الأنماط الظاهرية المثيرة للاهتمام من خلال دراسة الأفراد الذين لديهم أنماط ظاهرية مختلفة وفحص الأنماط الوراثية الخاصة بهم في موضع محدد لكل (تشكل أحادي النيوكليدات single nucleotide polymorphisms) للفرد الواحد، من ثم يتم الإبلاغ عن التكرار المتعدد في (تشكل النيوكليدات الفردية) والذي يعد أحد المتغيرات الخاصة وهو الأكثر شيوعًا إحصائيًا في تحليل الأفراد الذين ينتمون إلى مجموعة ظاهرية واحدة وهذا التحليل مرتبط بالنمط الظاهري. ومع ذلك فإن معظم الأمراض الشائعة المعقدة تنطوي على مساهمات صغيرة على مستوى الفصيلة من مواقع الجينات المتعددة. لدراسة وتحديد تأثير الاختلافات الطفيفة في ارتباط المورثات على نطاق واسع تعتمد الدراسات التقليدية منها على زيادة حجم العينة فمثلاً لاكتشاف التأثير الذي يمثله 0.1٪ من التباين الكلي في النمط الظاهري للفرد تحتاج هذه الدراسات التقليدية إلى أخذ عينات من حوالي 30,000 فرد. بالرغم من أن تطوير تقنيات النمط الجيني ذات الإنتاجية العالية أدى إلى خفض التكلفة وتحسين كفاءة النمط الجيني ولكن للقيام بمثل هذه الدراسة الواسعة النطاق لا يزال عالي التكلفة المادية ويحتاج المزيد من الوقت. في الآونة الأخيرة تم اقتراح طرق تحليل ارتباط المورثات باستخدام الاختبارات القائمة على الجينات  والتي تستند إلى حقيقة أن الاختلافات في ترميز البروتين والمناطق التنظيمية المجاورة لها على الأرجح ذات صلة وظيفية. تتمتع هذه الطرق بميزة أنها تستطيع حساب المتغيرات الوظيفية المستقلة المتعددة داخل الجين، مع إمكانية زيادة القدرة على تحديد الجينات المرتبطة بالأمراض أو السمات. أيضا فإن توقع علامات اختلاف غير نمطية باستخدام المنصات المرجعية المعروفة (مثل HapMap ومشروع 1000 Genomes) يتنبأ بأنماط وراثية في علامات مفقودة أو غير نمطية مما يسمح للمرء بإجراء تقييم دقيق للأدلة المتعلقة بالارتباط عند علامات وراثية ليست مباشرة (بمضاف لها علامات جينية دالة) وقد ثبت انها تحسن من نتائج الدراسات لارتباط المورثات للكشف عن المحفزات الجينية المرتبطة بالمرض.

لمزيد من المعلومات، راجع دراسة الارتباط المورثات على نطاق واسع

الأمراض الإحصائية ذات العلاقة بالتحليل الافتراضي 
في هذا العصر الذي يحتوي على كمية كبيرة من البيانات الجينية والمورثات، يمثل التمثيل الدقيق والتفاعل الإحصائي في البيانات الحيوية والجينية أو المورثات بشكل عام، أساسًا حيويًا في تصميم التدخلات والحلول العلاجية للعديد من الأمراض المعقدة. من المعروف أن الخلل الجيني الطفيف قد يجعلنا عرضة للعديد من الأمراض. نحن نتجه نحو عصر التحليل الوراثي الشخصي والطب الوراثي الشخصي الذي يتطلب تنبؤات دقيقة لمخاطر الأمراض التي تسببها العوامل الوراثية التي يحملها هذا الفرد. تعتبر الطرق الحسابية والإحصائية لتحديد الاختلافات الوراثية من بناء نماذج ذكية لدراسة وتحليل الارتباط المورثات واسع النطاق ضرورة ملحة لعلاج العديد من الأمراض. والتحديات الرئيسية التي تواجهها هذه الدراسات هي: (1) تتضمن معظم الأمراض المعقدة إسهامات صغيرة أو ضئيلة من عدة عوامل وراثية توضح فقط جزءًا ضئيلًا من التباين الجيني العام الذي يعزى إلى العوامل الوراثية. (2) البيانات الوراثية معقدة للغاية بطبيعتها لذا فإن التعقيدات الأساسية للنظم الحيوي (مثل اختلال الترابط وعدم التجانس الوراثي) تحتاج إلى إدراجها في النماذج الإحصائية لدراسة المحفزات المسببة للمرض. تنطوي فرص الإصابة بالعديد من الأمراض الشائعة مثل السرطان وأمراض المناعة الذاتية وأمراض القلب والأوعية الدموية على تفاعلات معقدة بين جينات متعددة والعديد من العوامل البيئية الداخلية والخارجية. لا يمكن أن تؤدي الدراسات السابقة لارتباط محفزات المرض الوراثية إلى نتائج مهمة بسبب عدم وجود تفاعلات إحصائية في النماذج الرياضية التي توضح أسباب المرض، وبالتالي فإن المخاطر الكامنة وراء العديد من الأمراض والاضطرابات الوراثية لا تزال مجهولة. تظهر الطرق الحسابية مثل       لنمذجة وتحديد الاختلافات الجينية والجينات الكامنة وراء ظهور المرض إمكانية عالية وواعدة لتحسين طرق العلاج وتحسين حالة المريض، وفهم التفاعلات واستخدام أساليب علاجية أفضل بناءً عليها.

المراجع 

علم الأحياء الحاسوبي
علم الجينوم
معلوماتية حيوية
المعلوماتية و الإحصاء في علم الوراثة هو مجال بحوث متعدد التخصصات يستخدم أحدث التقنيات في علم المورثات و علم الوراثة الكمية و العلوم الحاسوبية والمعلوماتية الحيوية و الإحصاء ل تطوير وتطبيق طرق فعالة حسابياً وإحصائياً لتصنيف المخلوقات ا لحية المختلفة من خلال التقنية الحيوية ذات النطاق الواسع والمتزايد ب استمرار ، حيث يتم تصنيف ها من خلال المعلومات الوراثية للجينات أو الوظائف المشتركة إلى مجموعات حسب : أنماط ها الوراثية أو وظائف ها وتفاعلات ها الحيوية أو مجموعة الأمراض والنمط الظاهري المشترك بين ها . وغالبًا ما يشار إلى هذا العلم بـعلم الوراثة التقني و هو أحد فروع علم التقنية الحيوية . تحديد الأنماط الفردية خلال العقدين الأخرين كان هنالك إقبال كبير لفهم التركيب الوراثي و تشكل المورثات لمختلف الفصائل والأجناس من المخلوقات ا لحية ب ما في ذلك التركيب الوراثي للإنسان ، حيث ساعد ب شكل كبير استخدام التقنيات المتعددة في ت عقب و متابعة السلاسل الوراثية للجينات وقرائة ها و التي تتطور ب دور ها ب شكل سريع وملحوظ ، و لٰكن لا تزال هذه التقنيات محدودة ، حيث تزيد الحاجة ل الطرق الحسابية وال إحصائية ل الكشف عن الأخطاء في تلك التقنيات ومعالجة ها و تجميع أجزاء من المعلومات الجزئية الوراثية من تقنيات متابعة وقراءة السلاسل الوراثية للجينات و معرفة أنماط ها الجينية . يتم معرفة النمط الفردي للمخلوقات ا لحية من خلال تسلسل النيوكليوتيدات ( A ، G ، T ، C ) على طول الكروموسوم الواحد في ها مثل الإنسان لديةزوجًا من الكروموسومات أو الذرة الصفراء التي تحتوي علىأزواج من الكروموسومات . و لٰكن ب استخدام التكنولوجيا الحالية من الصعب الفصل بين زوجين من الكروموسوم ما ينتج عن ه نمط فردي مركب يطلق على هذا النوع معلومات النمط الفردي الوراثي في كل نيوكليوتيد ، الهدف من تلك الدراسات هو العثور على نمطين فرديين متنوعين في ضوء المعلومات الوراثية المدمجة . تعد معرفة الأنواع الفردية مهمة ل الغاية و ليس فقط لأن ها تعطي صورة كاملة عن مورثات الأفراد ف حسب ، و لٰكن ها تساعد أيضًا في العمليات الجينية المعلوماتية الأخرى مثل الفرضية حيث يعد من المحفزات البيولوجية الهامة . ب النسبة للكائنات ثنائية الكروموسوم مثل الإنسان و الذرة ، و هو ان ل كل واحد من هما نسختين من الكروموسوم كل نسخة حصل علي ها من أحد الأبوين وهذة النسختين متشابهة ل الغاية من بعض ها البعض . النمط الفردي هو تسلسل النيوكليوتيدات في الكروموسوم ، احياناً تكون مشكلة تحديد النمط الفردي في اختلاف النيوكليوتيدات في أحد الكروموسومان المتماثلان . من الناحية التقنية ، ب النسبة للجينات التي تحتوي على مواقع اختلاف للنيوكليوتيدات قد ينتج عن ه نوعان مختلفان من الأنماط ، ل ذٰلك تركز مشكلة تحديد النمط الفردي على إيجاد و تحديد الأنماط الفردية الأكثر احتمالية بفعالية من خلال النظر إلى النمط الوراثي المتوقع ل ها . و ل مزيد من المعلومات ، راجع النمط الفردي الموروث . التنبؤ بالنيوكليدات الفردية في الأنماط الجينية من خلال الفرضيات على الرغم من أن مورثات المخلوقات ا لحية حقيقية ال نواة تحتوي على ملايين الأشكال المتعددة للنيوكليوتيدات ( تشكل النيوكليدات الفردية single nucleotide polymor p h is m s ) ، ف إن مصفوفات النمط الجيني يتم تحديد ها مسبقًا ل الكشف فقط عن شفرة جينية واحدة ، حيث يتم توقع المعلومات أو الشفرات الأخرى المفقودة ب استخدام تحليل الفرضيات الوراثية ، الآن أصبح ظهور العلامات غير الموروثة جزءًا أساسيًا من الدراسات الوراثية والجينية . يستخدم طريقة تحديد اختلال الارتباط المتوازن ( linkage disequilibrium ) ل معرفة الأنماط الفردية بالرجوع إلى منصات معرفية معرفة مسبقاً مثل : HapMap وGenomes Projects للتنبؤ بأنماط وراثية في الشفرات المفقودة أو الغير م ورث ه . أتاحت هذه الطرق ل العلماء إجراء تحليل دقيق ل كل من معلومات ال تشكل الوراثي المتعدد الأشكال و العلامات غير الموروثة التي يتم التنبؤ ب ها حسابيًا . لقد ثبت أن دراسات التتبع ل التشكيل الوراثي أو الاختلاف الوراثي مفيدة جداً في تحليل الفرضيات و في تطوير المعرفة في اكتشاف الجينات الحاملة للأمراض ، و من الجدير ب الذكر أن استخدام الفرضيات الجينية في ال تحليل الوراثي ساهم ايضاً في تسهيل جمع البيانات بين الدراسات الوراثية والجينات التي تستخدم ك منصات ل معرفة الأنماط الجينية المختلفة في تجارب ها ، فمثلا على الرغم من وجودمليون نوع من المتغيرات الوراثية الشائعة و النادرة في مورثات الإنسان ، إلا أن مصفوفات النمط الجيني المستخدمة حالياً مثل A ffymetrix و Illumina مصفوفات صغيرة يمكن ها فقط فحص ما يصل إلى 5 مليون تشكل من النيوكليدات الفردية single nucleotide polymorph is ms . ل ذٰلك يعتبر تحليل الفرضيات الجينية اتجاهًا بحثيًا مهمًا ، حيث تكمن أهمية ه في تحديد الأساليب وال منصات لإدخال بيانات النمط الجيني عالية الجودة ب استخدام الأنماط الوراثية الموجودة وال منصات المرجعية من الموارد المتاحة للعامة مثل مشروع HapMap الدولي ومشروعGeno m es . ب النسبة للانسان نجح تحليل الفرضيات الوراثية في تحديد أنماط وراثية متوقعة في العديد من الأعراق ب ما في ذلك الأوروبيين والأميركيين الأفارقة ، و ب النسبة للأنواع الأخرى مثل النباتات يعد تحليل الفرضيات الوراثية عملية مستمرة تستخدم منصات مرجعية مثل الذرة . يوجد العديد من الطرق المختلفة المتبعة في تحليل فرضيات التركيب الوراثي ، هنالك ثلاث طرق من ها هي الأكثر استخدامًا : Mach و Impute و Beagle ، تستخدم هذه الطرق الثلاث نماذج ماركوف اللوغارثمية المخفية كمحور أساسي لتقدير التوزيع المتواتر في النمط الفردي . تعد Mach و Impute 2 من أكثر الطرق كثافة من الناحية الحسابية ب المقارنة مع B eagle . كما تعتمد كل من Impute و Mach على تطبيقات مختلفة لنواتج مشروطة أو ب استخدام نموذج الـ Parent A dult Ch ild ، حيث يعتمد B eagle على تجميع النماذج الفردية للمنصة المرجعية في المجموعات ل كل تشكل في النيوكليوتيد الواحد ل تكوين نموذج مجموعة النمط الفردي الذي يتيح ل ها تغيير عدد الكتل في كل تشكل في النيوكليوتيد الواحد ديناميكيًا مما يجعل ها أسرع حسابيًا من Mach و Imput e2 . ل مزيد من المعلومات ، راجع الفرضيات ( علم الوراثة ) . ال تحليل الواسع لربط المورثات على مدار السنوات القليلة الماضية أصبحت دراسات الارتباط على نطاق المورثات ( Genome - wide Association A nalysis ) أداة قوية ل استكشاف الأساس الوراثي للأمراض الشائعة ، حيث حسّنت فهمنا للأساس الجيني ل العديد من الصفات المعقدة . single - nucleotide polymorph ism التقليدي و هو تعدد الأشكال أحادي النوكليوتيدات في دراسة ارتباط المورثات و هي الطريقة الأكثر شيوعًا للعثور على متغيرات تسلسل الحمض النووي المرتبطة بالسمات ، حيث يتم التحقق من الارتباطات بين المتغيرات الواحدة أو أكثر من الأنماط الظاهرية المثيرة للاهتمام من خلال دراسة الأفراد الذين لدي هم أنماط ظاهرية مختلفة وفحص الأنماط الوراثية الخاصة ب هم في موضع محدد ل كل ( تشكل أحادي النيوكليدات single nucleotide polymorp h is m s ) للفرد الواحد ، من ثم يتم الإبلاغ عن ال تكرار المتعدد في ( تشكل النيوكليدات الفردية ) و الذي يعد أحد المتغيرات الخاصة و هو الأكثر شيوعًا إحصائيًا في تحليل الأفراد الذين ينتمون إلى مجموعة ظاهرية واحدة و هٰذا ال تحليل مرتبط بالنمط الظاهري . و مع ذلك ف إن معظم الأمراض الشائعة المعقدة تنطوي على مساهمات صغيرة على مستوى الفصيلة من مواقع الجينات المتعددة . ل دراسة و تحديد تأثير الاختلافات الطفيفة في ارتباط المورثات على نطاق واسع تعتمد الدراسات التقليدية من ها على زيادة حجم العينة فمثلاً لاكتشاف التأثير الذي يمثل ه 1 ٪ من التباين الكلي في النمط الظاهري للفرد تحتاج هذه الدراسات التقليدية إلى أخذ عينات من حوالي 000 فرد . ب الرغم من أن تطوير تقنيات النمط الجيني ذات الإنتاجية العالية أدى إلى خفض التكلفة و تحسين كفاءة النمط الجيني و لٰكن ل القيام ب مثل هذه الدراسة الواسعة النطاق لا يزال عالي التكلفة المادية و يحتاج المزيد من الوقت . في الآونة الأخيرة تم اقتراح طرق تحليل ارتباط المورثات ب استخدام ال اختبارات القائمة على الجينات و التي تستند إلى حقيقة أن الاختلافات في ترميز البروتين و المناطق التنظيمية المجاورة ل ها على الأرجح ذات صلة وظيفية . تتمتع هذه الطرق ب ميزة أن ها تستطيع حساب المتغيرات الوظيفية المستقلة المتعددة داخل الجين ، مع إمكانية زيادة القدرة على تحديد الجينات المرتبطة بالأمراض أو السمات . أيضا ف إن توقع علامات اختلاف غير نمطية ب استخدام ال منصات المرجعية المعروفة ( مثل HapMap ومشروعGeno m es ) يتنبأ بأنماط وراثية في علامات مفقودة أو غير نمطية مما يسمح للمرء ب إجراء تقييم دقيق للأدلة المتعلقة بالارتباط عند علامات وراثية ليست مباشرة ( بمضاف ل ها علامات جينية دالة ) و قد ثبت أن ها تحسن من نتائج الدراسات لارتباط المورثات ل الكشف عن المحفزات الجينية المرتبطة ب المرض . ل مزيد من المعلومات ، راجع دراسة الارتباط المورثات على نطاق واسع الأمراض ال إحصائية ذات العلاقة ب التحليل الافتراضي في هذا العصر الذي يحتوي على كمية كبيرة من البيانات الجينية والمورثات ، يمثل التمثيل الدقيق والتفاعل الإحصائي في البيانات الحيوية والجينية أو المورثات ب شكل عام ، أساسًا حيويًا في تصميم التدخلات والحلول العلاجية ل العديد من الأمراض المعقدة . من المعروف أن الخلل الجيني الطفيف قد يجعل نا عرضة ل العديد من الأمراض . نحن نتجه نحو عصر ال تحليل الوراثي الشخصي و الطب الوراثي الشخصي الذي يتطلب تنبؤات دقيقة ل مخاطر الأمراض التي تسبب ها العوامل الوراثية التي يحمل ها هذا الفرد . تعتبر الطرق الحسابية وال إحصائية ل تحديد الاختلافات الوراثية من بناء نماذج ذكية ل دراسة و تحليل الارتباط المورثات واسع النطاق ضرورة ملحة ل علاج العديد من الأمراض . والتحديات الرئيسية التي تواجه ها هذه الدراسات هي : تتضمن معظم الأمراض المعقدة إسهامات صغيرة أو ضئيلة من عدة عوامل وراثية توضح فقط جزءًا ضئيلًا من التباين الجيني العام الذي يعزى إلى العوامل الوراثية . البيانات الوراثية معقدة ل الغاية بطبيعة ها لذا ف إن التعقيدات الأساسية ل النظم الحيوي ( مثل اختلال الترابط و عدم التجانس الوراثي ) تحتاج إلى إدراج ها في النماذج ال إحصائية ل دراسة المحفزات المسببة ل المرض . تنطوي فرص الإصابة بالعديد من الأمراض الشائعة مثل السرطان و أمراض المناعة الذاتية و أمراض القلب والأوعية الدموية على تفاعلات معقدة بين جينات متعددة والعديد من العوامل البيئية الداخلية و الخارجية . لا يمكن أن تؤدي الدراسات السابقة لارتباط محفزات المرض الوراثية إلى نتائج مهمة ب سبب عدم وجود تفاعلات إحصائية في النماذج الرياضية التي توضح أسباب المرض ، و ب التالي ف إن المخاطر الكامنة وراء العديد من الأمراض والاضطرابات الوراثية لا تزال مجهولة . تظهر الطرق الحسابية مثل لنمذجة و تحديد الاختلافات الجينية والجينات الكامنة وراء ظهور المرض إمكانية عالية و واعدة ل تحسين طرق العلاج و تحسين حالة المريض ، و فهم التفاعلات و استخدام أساليب علاجية أفضل بناءً علي ها . المراجع علم الأحياء الحاسوبي علم الجينوم معلوماتية حيوية