随着现在详细的基因组信息的出现，我们拥有了大量的数据，使研究人员能够解决各种领域的问题。全基因组关联研究（GWAS）已成为确定与人类医学中的复杂疾病、农业中的生产性状和野生种群的变异相关的候选区域的重要方法。基因组预测更进一步，试图从基因组信息中预测这些性状的表型变化。全基因组关联研究和基因组预测》汇集了专家的贡献，以解决这一重要的研究领域。该卷以涵盖感兴趣的表型以及GWAS的设计问题的章节开始，然后继续讨论存储和处理大型数据集的有效计算方法、质量控制措施、分期、单倍型推断和归因。后面的章节涉及数据分析的统计方法，其中的实验目标是通过识别与某一性状相关的基因组区域来确认生物学，或者利用数据对未来的表型结果进行基因组预测（例如预测疾病的发生）。作为《分子生物学方法》系列的一部分，各章节提供了有用的、真实世界的实施建议。
