遗传疾病广泛研究了有关对人类健康的影响。在过去的几年,大量的实验数据已经可用。新策略等详细说明实验数据的识别变得越来越必要以来大量的信息有时可以代表一个真正的障碍的有效识别相关的结果。特殊问题的目的是审查有关计算方法研究的最新进展与遗传疾病有关。

潜在的主题包括,但不限于:

• 计算和数学的方法如下:
  • 评估小说的致病性基因变异
  • 评价蛋白质折叠和/或蛋白质相互作用的基因变异的存在
  • 从下一代测序实验数据分析
  • 寻找变异/突变数据库进行大量的数据分析
  • “组学”数据的分析
  • 分析复杂疾病,即多因素和多基因,例如糖尿病、高血压和血脂异常
  • 从全基因组关联研究变异分析
  • 分析常见的遗传变异(即。HLA基因型,单核苷酸多态性微卫星)
  • 数量性状位点的分析
  • 遗传和nongenetic因素的集成预测疾病的易感性
  • 识别潜在的基因调控(即元素。转录因子的结合,microrna)
  • 基因表达数据的分析
  • 分析生物模型的遗传疾病