研習年份：2021
研習單位：國家衛生研究院
參與學校：
國立陽明交通大學生物醫學資訊研究所、國立台灣大學基因體暨蛋白體醫學研究所、國立中央大學生醫科學與工學系、國立中央大學生醫系、高雄醫學大學醫學系、中國醫藥大學公共衛生學系國立清華大學理學院學士班、國立中央大學生命科學系
專題領域：資料科學
專題摘要：
台灣2025年將進入超老齡社會，老年人口的照護已成為一個重要問題。精準健康基於個人基因型來準確地評估預測老化、慢性病之風險，可減少醫療浪費、社工需求、提升老年人生活質量。
本專題利用HALST ”台灣中老年健康因子及健康老化長期研究” 定序資料，建構全基因體插補技術流程。使用NVDIA Parabricks，透過深度學習方式進行資料分析，搭配次世代定序自動化分析流程，利用多基因風險分數的分析方法建立預測模組，可以預測評估衰弱症和高血脂風險，快速精準地產生分析報告給醫生或諮詢師使用。與當前公司的遺傳分析的比較，本專題建立衰老症之遺傳風險因子預測模組時間快速WGS/SNP arrays 定序資料皆能用於分析，此外，本專題並將技術應用於藥物基因體學，建議治療及照護等策略。
