Assessing Digital Phenotyping to Enhance Genetic Studies of Human Diseases.

DeBoever, Christopher; Tanigawa, Yosuke; Aguirre, Matthew; McInnes, Greg; Lavertu, Adam; Rivas, Manuel A

DeBoever, Christopher; Tanigawa, Yosuke; Aguirre, Matthew; McInnes, Greg; Lavertu, Adam; Rivas, Manuel A.

Afiliación

DeBoever C; Department of Biomedical Data Science, Stanford University, Stanford, CA, USA.
Tanigawa Y; Department of Biomedical Data Science, Stanford University, Stanford, CA, USA.
Aguirre M; Department of Biomedical Data Science, Stanford University, Stanford, CA, USA.
McInnes G; Department of Biomedical Data Science, Stanford University, Stanford, CA, USA.
Lavertu A; Department of Biomedical Data Science, Stanford University, Stanford, CA, USA.
Rivas MA; Department of Biomedical Data Science, Stanford University, Stanford, CA, USA. Electronic address: mrivas@stanford.edu.

Am J Hum Genet ; 106(5): 611-622, 2020 05 07.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-32275883

Asunto(s)

Enfermedad/genética; Estudio de Asociación del Genoma Completo; Fenotipo; Asma/genética; Bases de Datos Factuales; Femenino; Genética Médica; Genotipo; Humanos; Masculino; Neoplasias/genética; Reino Unido

Palabras clave

GWAS; UK Biobank; digital phenotyping; genetic correlation; genetics; genome-wide association study; mixture models; phenotyping; population cohorts

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Texto completo: 1 Banco de datos: MEDLINE Asunto principal: Fenotipo / Enfermedad / Estudio de Asociación del Genoma Completo Tipo de estudio: Prognostic_studies / Qualitative_research Límite: Female / Humans / Male País/Región como asunto: Europa Idioma: En Revista: Am J Hum Genet Año: 2020 Tipo del documento: Article País de afiliación: Estados Unidos

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