全基因組關聯研究（Genome-wide Association Studies, GWAS）已鑑定出大量與人類疾病及複雜性狀相關的遺傳變異，但如何將統計關聯轉化為具體生物學機制仍具挑戰。由於多數疾病相關變異位於非編碼區域，因此難以判定其影響的目標基因、作用細胞類型及功能後果。

近年來，統計遺傳學、功能基因體學、單細胞技術與人工智慧快速發展，為縮短此落差帶來新契機。多種 GWAS 後續分析方法（post-GWAS approaches），如精細定位（fine-mapping）、多基因風險評分（PRS）、轉錄體全基因組關聯分析（TWAS）、共定位分析（colocalization analysis）及多體學整合（multi-omics integration），已能協助猜測潛在因果基因、基因環境互動、關鍵生物途徑與細胞機制，並可透過 CRISPR 基因編輯、類器官模型及單細胞功能實驗進一步驗證。

本工作坊旨在提供跨領域交流平台，協助遺傳學、生物資訊學及實驗生物學研究人員學習先進的 GWAS 後續分析方法，並探討如何將遺傳學發現轉譯為生物學洞見。透過結合統計分析與實驗驗證，期望加速疾病機制研究並促進精準醫療發展，適合想要了解後GWAS時代的資料科學與功能驗證的理工科學或生物醫學工作者或對此議題有興趣者參加。