结论
    这一年来华联快讯介绍基因芯片在各领域的应用，在年末我们希望藉这期简短的介绍，带大家认识生物路径丛的概念，拓展基因芯片数据在构建与表型相关之分析模块的可能方向。面对复杂疾病或表型的异质与多源性，我们预期这个生物路径丛概念的运用应能帮助简化复杂疾病或表型的面向，而有效定位疾病或表型，并协助找出致病基因及其他因子，以期早日找出有效治疗方针或追踪的生物标志。

图一、2005年Dr. Agarwal 的评论中针对25个高血压基因在不同的连结或关联性研究中的统计报导

图二、运用特殊的人工神经网络模型配合大量基因数据来仿真基因、生物路径丛跟高血压之间的关系

图三、构建之生物路径丛与血压及不同病人群组的关系

参考文献：
1. Perusse L, Rankinen T, Zuberi A, Chagnon YC, Weisnagel SJ, Argyropoulos G, Walts B, Snyder EE, Bouchard C. 2005. The human obesity gene map: the 2004 update. Obes Res 13:381–490.
2. Agarwal A, Williams GH, Fisher ND. 2005. Genetics of human hypertension. Trends Endocrinol Metab 16:127–133.
3. Pan WH, Lynn KS, Chen CH, Wu YL, Lin CY, Chang HY. Using endophenotypes for pathway cluster to map complex disease genes. Genet. Epidemiol. 2006;30:143-154.
4. Lynn KS, Li LL, Lin YJ, Wang CH, Sheng SH, Lin JH, Liao W, Hsu WL, Pan WH. A neural network model for constructing endophenotypes of common complex diseases: an application to male young-onset hypertension microarray data. Bioinformatics. 2009 Apr 15;25(8):981-8.