基本上是兩件事導致的這種結果。第一，選擇位點不同。位點和性狀的關系是通過統計對照觀察到的。對于這些證據，影響可靠性的因素有很多，比如統計人群，人種，統計效力等等。23andme有明確的位點選取白皮書，360我沒仔細看過，我估計是不告訴你。這導致的結果就是對于同一個性狀，大家選取的位點有出入。至于你更相信哪個，你可以試試去看白皮書，如果懶得看，嗯，你開心就好。第二，風險評估算法不同。即便都是通過對多證據的統計計算，統計算法也各有差異。其實更奇葩的算法我都見過，不黑不吹，搞生物的大都是統計學半吊子。除了基于病例證據的統計算法，還有CADD什么的，CADD那篇文章如果你能讀進去，這事我覺得你就入門了。總之，同樣的位點組合，不同的算法也會導致評估結果的差異。最后我講個故事吧。有個電影叫《點球成金》。大概是說，以前棒球星探選新人，是靠經驗判斷，星探們各有自己的一套看人的經驗，面相，身體素質，人際交往，過往歷史。后來大家靠大數據選球員了，上壘率，好球率，各種數據。這電影挺有趣的，但是你如果問我哪個判斷方法更好，我覺得都不錯啊，因為棒球比賽一直很好看嘛。符合潮流就好，感覺哪個好就好，開心就好。（沒有共識的金標準的事情就只能是這樣了。）

Wang4242主要解釋的是不同公司之間存在的結果不一致的情況，基本就是這兩個方面：靶位點和靶位點的評估模型。題主提到的另外一個與實際情況不一致的情況，就需要題主去理解下人群概率統計與具體個例之間的聯系和區別，風險高不代表一定有風險表型，風險低也不代表一定不會有風險表型。

我已經在文章后面回復過了，到這里再貼一次：| 已屬不易，繼續努力。還可以試試@zhengqiang 同學的WeGene.com|| 我覺得是否一致并不是很好的評判標準，23andme也不是金標準。要把原因和道理講清楚，我覺得是最重要的。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的关于360基因对23andMe的数据的解读，有用户说不一致的部分挺多的，怎么看？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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