。根据上述情况，在目前条件下进行复杂病关联研究时，应仔细设计方案包括样本临床资料正确确认、采用大样本、核实检测技术及正确使用数据处理方法等以提高研究结果的可靠性就非常重要。 应用家系连锁分析进行内分泌代谢病研究亦已10多年。早年主要用依赖遗传方式模式的参数性分析(model-based parametric analysis)方法，此多用于符合孟德尔传递律的单基因病。90年代开始以不依赖模式的非参数性分析(model-free nonparametric analysis)方法用于复杂病研究。1994年报道了首个使用人类全基因组上数百个随机DNA标记扫查的1型糖尿病家系患病同胞对非参数性分析结果，列出了全基因组上1型糖尿病的DNA相关位点。嗣后，应用同类分析方法对2型糖尿病、肥胖、血脂紊乱及格雷夫斯病等内分泌代谢复杂病亦进行了全基因组扫查。5年余的经验表明，与群体关联分析一样，各家结果亦难以重复。此在1型及2型糖尿病研究中已屡有所见。推测的原因很多，其中之一是连锁结果的显著性水平。应用数百个多态标记在一个样本中进行多重分析，如仍以P=0.05为统计学显著性界限，假阳性即一类错误率必将明显增高。因此，此类研究中显著性水平应“上浮”(upward adjusted)。例如，Lander及Kruglyak早在1995年在“复杂病连锁分析结果的解释及报道指南”中就已指出显著性水平“上浮”的必要性，认为LOD值≥3.6，相当于P≤2×10-5是此类研究的显著性分割点。尽管确切的显著意义分割点仍在讨论，但各家学者对分割点应予“上浮”以避免过多假阳性结果并无异义。
> 关联分析检出相关位点的能力(power)优于连锁分析。但如前述，用无亲缘关系群体研究则受到种群分层的干扰。90年代逐渐建立了可避免后者影响的家系关联分析方法。其代表为Spielman所创立的传递-连锁不平衡检验(transmission-disequilibrium test, TDT)。TDT基于杂合子亲代的任何DNA多态位点的两个等位基因传递给子代的机率应是随机的，即各为0.50。如果子代患者从亲代传得多态位点的等位基因的频率显著偏离0.50，则该标记可能与疾病或其中间性状位点处于连锁不平衡状态或该标记等位基因之一即疾病或中间性状位点。TDT不受群体分层影响，检出力高于连锁分析，可用于定性性状亦可用于定量性状分析。但是TDT要求收集患者的双亲标本，此对晚发的复杂病是个难题。为此，近年设计了数种由同胞基因型以计算机估测双亲基因型的算法。 人类基因组计划(human genome project, HGP)于1990年开始实施，预定为15年完成。由于研究技术及策略上的发展及进步，目前可望提前两年在2003年完成，并于2000年完成90% dNA测序但尚不连贯的工作草图(working draft)。即HGP的主要目标是确定人类基因组30亿DNA碱基对的序列，并译解出散在于基因组上的8万-10万个基因座位，即基因谱。HGP实施以来很重要的技术及策略上的进步是：(1)认识到基因组上的单核苷酸多态(single nucleostide polymorphism, SNP)的重要性，并将制定SNP谱。基因组上的DNA序列多态变异可分为三类，即碱基插入或缺失多态、串列重复序列数多态及SNP。已知的多态标记中85%为SNP。
估计基因组上平均1 000 bp即可发现一个SNP，即总共约有SNP30万个。大多数SNP位于基因编码区之外，位于编码区的SNP称之为cSNP。cSNP碱基置换的结果如改变了氨基酸密码就可能会影响基因产物的功能，由此参与疾病或中间性状的形成。目前认为，复杂病的易感基因变异组合可能就蕴藏在cSNP中。事实上，SNP并非新发现的事物，近20年来复杂病病因研究中采用的许多候选基因标记大多为SNP，部份尚是cSNP。(2)DNA蕊片(DNA chips)或称DNA微列阵(DNA microarray)技术：其原理是基于点杂交技术。可在一张邮票样大小的载体上点上成千上万个DNA序列形成列阵，可研究基因表达谱、检出突变、确定个体的多态标记基因型等。将SNP及蕊片技术的结合，进行高效率、高密度标记全基因组复杂病关联研究已为时不远。HGP及HGP后时期对医学的全面影响尚难确切估量，但认为其将大大促进对复杂病的认识及改变目前对复杂病的防治面貌则是不会过份的。
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