Alte Daten können abgebaut werden, um neue genetische Assoziationen und gen-gen-Interaktionen

Die macht der Genom-weiten Assoziationsstudien (GWAS), um genetische Einflüsse auf menschliche Krankheit erheblich gesteigert werden kann mit Hilfe einer statistischen Test-framework berichtet in der Mai-Ausgabe der Zeitschrift GENETICS.

Trotz der Verbreitung von GWAS, die Assoziationen, die bisher gefunden wurden weitgehend nicht berücksichtigt, für die bekannten Effekte von Genen auf komplexe Krankheit – das problem der „fehlenden Erblichkeit.“ Standard-Ansätze auch Kampf um Kombinationen mehrerer Gene beeinflussen Erkrankungsrisiko in komplexer Weise (bekannt als genetische Interaktionen).

Der neue Rechtsrahmen stärkt die Fähigkeit zum erkennen von genetischen Assoziationen und Interaktionen durch die Nutzung von Daten von anderen genomischen Studien der gleichen Bevölkerung. Solche Informationen werden zunehmend reichlich für die vielen menschlichen Populationen.

Die Autoren bewiesen, dass Ihre Methode verbessert die Leistung gegenüber standard-Ansätze. Sie auch erneut untersucht wirkliche GWAS-Daten zu finden, die vielversprechende neue Kandidaten für die genetischen Interaktionen, die Einfluss auf die bipolare Störung, koronarer Herzkrankheit, Morbus Crohn und rheumatoide arthritis.

„Wir denken, dass praktisch jeder, der jemals gemacht eine Fall-Kontroll GWAS konnten, profitieren von der Neuanalyse Ihre Daten auf diese Weise,“ sagte Autor Saharon Rosset, Dozent für Statistik an der Universität Tel Aviv.

Alte Daten können abgebaut werden, um neue genetische Assoziationen und gen-gen-Interaktionen

„Dieses Papier bietet einen bedeutenden Fortschritt in der mapping-Genen, die in Krankheiten. Der Ansatz nutzt die verfügbaren Daten erheblich verbessern die Fähigkeit zur Identifizierung der genetischen Komponenten der Krankheit,“, sagte Mark Johnston, Chefredakteur der Zeitschrift GENETICS.

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