人類基因組學（Human Genomics）在 post-genome era 已從結構描述轉向功能註釋、群體變異圖譜、與臨床轉譯的整合。
T2T 與 Pangenome：參考基因組的革命
Nurk et al.（2022, Science）完成首個 T2T（Telomere-to-Telomere）人類基因組，增加了 ~200 Mb 先前缺失的序列（著絲粒衛星 DNA、rDNA arrays、短臂）。然而單一參考基因組無法代表人類遺傳多樣性。Liao et al.（2023, Nature）的 Human Pangenome Reference Consortium 以 47 個多樣化個體建立 pangenome graph，大幅提升結構變異的偵測靈敏度。
ENCODE/Roadmap 與功能註釋
ENCODE Phase III（ENCODE Consortium, 2020, Nature）以 ChIP-seq、ATAC-seq、Hi-C 等多維度資料在 ~500 個生物樣本中系統註釋調控元件。約 ~80 萬個候選 cis-regulatory elements（cCREs）被辨識——但這些「生化註釋」的功能性仍有爭議（功能驗證率遠低於預期）。Roadmap Epigenomics（Kundaje et al., 2015, Nature）提供了 111 個組織/細胞的表觀基因組參考圖。
GWAS 的成就與限制
截至 2024 年，GWAS Catalog 收錄超過 ~250,000 個 SNP-trait 關聯。Visscher et al.（2017, Am. J. Hum. Genet.）回顧指出 GWAS 的核心價值在於揭示生物學機制而非個體預測。Missing heritability 的解釋包括：(1) 稀有變異（rare variants）——全外顯子組/基因組定序揭示的影響；(2) 結構變異；(3) 基因-環境交互作用；(4) 表觀遺傳效應。UK Biobank（Sudlow et al., 2015）的 ~500,000 人大型世代研究提升了統計檢定力，解決了部分 missing heritability。
多基因風險評分（PRS）的臨床轉譯
Khera et al.（2018, Nat. Genet.）開發的冠心病 PRS 可識別 ~8% 人口中具 >3 倍風險者。然而 PRS 的跨族群可轉移性（portability）是重大限制：以歐洲裔族群資料訓練的 PRS 在非洲裔族群中預測力顯著下降（Martin et al., 2019, Nat. Genet.），反映 GWAS 樣本的歐洲偏倚。Diversity in genomics 倡議（如 H3Africa, All of Us）旨在填補此缺口。
群體基因組學與人口歷史
Li & Durbin（2011, Nature）的 PSMC（Pairwise Sequential Markovian Coalescent）方法可從單一個體基因組推斷有效族群大小的歷史變化。Schiffels & Durbin（2014）的 MSMC 擴展至多個體。這些工具揭示了非洲族群的長期大 N_e、出非洲瓶頸（~50-70 ka）、以及歐亞族群的冰期波動。
前沿：long-read 全基因組定序在臨床診斷中的應用（如偵測 tandem repeat expansions）；spatial transcriptomics 結合基因組變異的組織層級功能研究；以及倫理框架更新（如基因組資料隱私、跨國資料共享、原住民族群的基因組主權）。