给六十个受试者做了全外基因检测之后怎么确定研究哪个基因和某个确定的疾病的关系呢

可以做一个统计学分析，看哪个基因与致病性具有统计学意义，如果都是阴性可以适当提高样本量

首先进行差异分析然后扩大样本验证

确定研究哪个基因与某个特定疾病的关系通常需要进行以下步骤：

1. 确定研究的疾病：首先，确定您感兴趣的疾病是什么。了解该疾病的特征、发病机制和相关的基因或遗传因素。

2. 选择候选基因：基于已有的文献和知识，筛选可能与该疾病相关的基因。可以参考先前的研究、遗传关联研究、功能注释数据库等，以获得与疾病相关的候选基因。

3. 数据分析：使用全外基因检测的数据，进行相关的统计分析来评估候选基因与疾病之间的关系。常见的方法包括单基因关联分析（例如，卡方检验、t检验等）或基因组关联分析（例如，GWAS）。

4. 修正统计学显著性：由于进行多个假设检验，需要考虑多重比较校正，以减少假阳性的可能性。常见的多重比较校正方法包括Bonferroni校正、Benjamini-Hochberg校正等。

5. 复制研究：如果您发现某个基因与疾病之间存在关系，最好进行复制研究，使用独立的样本集或进行元分析，以验证结果的可靠性和一致性。

基因病就是因为基因的突变，或基因的表达调控出现异常而引起的疾病。如果某种疾病是由一种基因异常引起的，就是单基因病。而绝大多数疾病是由多个基因共同作用引起的，称为多基因病。多基因病发病率比较高，在人群中大多都超过1/1000。其发病基础更复杂，既受个体遗传因素和环境因素的影响，也与疾病本身的特性等有关。只有通过综合分析和判断，才能对发病风险作出正确估计。当一个人由于遗传因素与环境因素共同作用，而对某种疾病的易感性超过一定阈值时，就可能发病。正因为基因与患病风险有关，通过基因检测来预测疾病才成为可能。基因不是脱离背景随机选择的，它一定要照顾到跟其他几个要素的关系，首先要考虑它与研究疾病的关系，这里要体现出创新性与相关性。这里的创新性不代表我们一定要选择全新发现的基因或者是研究背景非常稀少的基因，可以选择一个经典的基因，但他在我们研究的疾病领域没有过相关报道；或者经典的基因，相同的疾病领域，但是运用创新型的模型；再或者经典的基因，相同的疾病领域，但找到了新的突变。或者是我们研究一些真正创新性的基因，比如一些非编码的基因，microRNA，lncRNA或circRNA。在讨论基因与疾病临床相关性时，其实讲的是基因在临床样本中是否有差异，包括表达的差异性，基因的突变或者修饰等等。而差异性又是否与疾病的严重程度，生存率等等挂钩。如果有，则必须在课题设计或者文章当中有所体现。那怎么确定这些临床相关性的基因呢，一方面就是自己使用临床样本进行高通量筛查；或者是查阅一些临床实验文献；再或者找到我们所研究疾病的一些基因表达数据库进行查阅。