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High-throughput mouse phenomics for characterizing mammalian gene function

物候学 现象 生物 计算生物学 功能基因组学 基因组学 表型 基因组 功能(生物学) 基因 正向遗传学 遗传学
作者
Steve Brown,Connor Holmes,Ann‐Marie Mallon,Terrence F. Meehan,Damian Smedley,Sara Wells
出处
期刊:Nature Reviews Genetics [Springer Nature]
卷期号:19 (6): 357-370 被引量:73
标识
DOI:10.1038/s41576-018-0005-2
摘要

We are entering a new era of mouse phenomics, driven by large-scale and economical generation of mouse mutants coupled with increasingly sophisticated and comprehensive phenotyping. These studies are generating large, multidimensional gene-phenotype data sets, which are shedding new light on the mammalian genome landscape and revealing many hitherto unknown features of mammalian gene function. Moreover, these phenome resources provide a wealth of disease models and can be integrated with human genomics data as a powerful approach for the interpretation of human genetic variation and its relationship to disease. In the future, the development of novel phenotyping platforms allied to improved computational approaches, including machine learning, for the analysis of phenotype data will continue to enhance our ability to develop a comprehensive and powerful model of mammalian gene-phenotype space.
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