Nature Genetics
Nature Genetics 是由 Nature Portfolio（施普林格·自然集团旗下）出版的国际顶级月刊，创刊于 1992 年。它是遗传学和基因组学领域影响力最高、引用率最广的同行评审期刊之一。
该期刊主要发表关于人类及其他模式生物（如小鼠、果蝇、植物）遗传学基础的高质量研究。它是全基因组关联分析（GWAS）、癌症基因组图谱以及复杂性状遗传基础研究的主要发表阵地。
在 2023 年 JCR 分区中，其影响因子（Impact Factor）约为 30.8，常年稳居遗传学与遗传性（Genetics & Heredity）分类的榜首或前三，被视为该领域的“风向标”。
GWAS 时代的定义者
如果说 Nature 和 Science 关注最广泛的科学突破，那么 Nature Genetics 则是复杂性状遗传学的大本营。
| 核心主题 | 典型内容 | 代表性成果 |
|---|---|---|
| GWAS | 寻找常见变异与疾病（如糖尿病、精神分裂症）的关联。 | 该期刊定义了 GWAS 的统计学标准（如 P < 5×10⁻⁸）和曼哈顿图的展示规范。 |
| 癌症基因组 | 识别肿瘤的驱动突变 (Driver Mutations)。 | TCGA 和 ICGC 计划的许多分项成果发表于此。 |
| 统计遗传学 | 开发新的算法来解释遗传度 (Heritability)。 | LD Score Regression 和 PRS (多基因风险评分) 的方法学论文。 |
从发现基因到解释功能
近年来，Nature Genetics 的重心已从单纯的“基因挖掘”转向“功能解析”。它越来越青睐那些结合了表观遗传学（ChIP-seq、ATAC-seq）和 3D 基因组（Hi-C）技术，能够解释非编码区变异如何调控基因表达的研究。
关键相关概念 [Key Concepts]
1. Manhattan Plot (曼哈顿图)： Nature Genetics 论文中最具标志性的图表。用于直观展示 GWAS 结果，X 轴为染色体坐标，Y 轴为 -log10(P值)，显著位点像摩天大楼一样耸立。
2. Missing Heritability (遗传度缺失)： 这是一个在该期刊上被反复讨论的经典问题。即 GWAS 发现的所有位点解释的遗传变异总和，往往远低于通过双胞胎研究估算的遗传度。
3. Fine-mapping (精细定位)： 在发现显著区域后，利用统计算法（如贝叶斯方法）确定真正的致病变异（Causal Variant）的过程，是目前该刊论文的标准配置。
学术参考文献 [Academic Review]
[1] Yang J, et al. (2010). Common SNPs explain a large proportion of the heritability for human height. Nature Genetics.
[点评]：历史性论文。提出了 GCTA 方法，首次证明了“缺失的遗传度”其实隐藏在大量效应极微小的常见变异中，改变了大家对复杂性状遗传基础的认知。
[2] Kircher M, et al. (2014). A general framework for estimating the relative pathogenicity of human genetic variants. Nature Genetics.
[点评]：提出了 CADD score（C-score）。这是一种整合了多种注释信息的评分工具，用于预测全基因组范围内变异的致病性，是临床遗传分析的必备工具。
[3] Bulik-Sullivan BK, et al. (2015). LD Score regression distinguishes confounding from polygenicity in genome-wide association studies. Nature Genetics.
[点评]：开发了 LDSC（连锁不平衡分数回归）方法。它能够仅利用 GWAS 汇总统计数据（Summary Statistics）来估算遗传度和遗传相关性，极大地推动了跨表型研究。