今年，一场黑客事件将23andMe公司推上了风口浪尖。黑客在地下暗网公开出售了据称是23andMe公司的用户数据，其中包括400万份来自英国人和“生活在美国和西欧的最富有的人”的基因图谱。这一事件引发了人们对基因数据安全和隐私保护的广泛关注。
GWAS（全基因组关联研究）是一种通过分析个体的基因变异与其疾病风险之间的关系来确定遗传标记的研究方法。在GWAS分析中，原理是SN位点和控制性状的基因存在LD（连锁不平衡）状态，即SN的分型可以代表基因的不同分型。真实的显著位点应该是在基因两侧分布的，有一个上升和下降的趋势。
作者发现，多祖先荟萃分析和23andMe复制数据集之间的效应量高度一致（earson系数0.96，=1.22×10−164）。这表明23andMe的GWAS数据具有较高的可靠性和准确性。
许多新位点代表了可用于治疗的靶点。这些新位点的发现为疾病治疗提供了新的思路和方向。
研究人员还将GWAS方法鉴定的结果与外显子组测序结果进行比较，发现它们在罕见变异关联方面存在显著的一致性。
团队还利用DeeAlign将猴痘病毒全蛋白组结构在蛋白质结构数据库中进行比对，生成了结构相似蛋白质的清单。例如，A35R蛋白的球状结构域与牛痘病毒的A33R（DID:4LQF）具有高度相似性。
该研究介绍了一种在OritraAstral质谱上实现的名为“narrow-windowdata-indeendentacquisition（nDIA）”（窄窗口式数据非依赖性采集）的质谱技术，旨在实现快速、可重复的全面蛋白质组学分析。
23andMe的GWAS数据在科学研究和医疗应用中具有极高的价值。通过对这些数据的深入分析，科学家们可以更好地理解疾病的遗传机制，为疾病预防和治疗提供新的策略。
23andMe的GWAS数据为我们揭示了基因变异与疾病风险之间的复杂关系，为疾病研究和治疗提供了重要的数据支持。随着基因技术的发展，我们有理由相信，这些数据将在未来的科学研究和医疗实践中发挥越来越重要的作用。