The interaction index, a novel information-theoretic metric for prioritizing interacting genetic variations and environmental factors.
The interaction index, a novel information-theoretic metric for prioritizing interacting genetic variations and environmental factors.
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DOI：
10.1038/ejhg.2009.38
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发表时间：
2009-10
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文献类型：
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我们开发了一种称为相互作用指数的信息论指标，用于优先考虑遗传变异和环境变量，以便在详细测序研究中进行后续研究。研究发现，对于各种模拟数据集，交互指数对于优先考虑 GEI 中涉及的遗传和环境变量是有效的。该指标还针对 103-SNP 克罗恩病数据集以及包含 9187 个 SNP 和多个协变量（以类风湿性关节炎数据集为模型）的模拟数据集进行了评估。我们的结果表明，对于包含直接效应、多个 GGI 和 GEI 的复杂组合的各种流行病学数据集的相互作用变量的优先级排序，交互指数算法是有效且高效的。
We developed an information-theoretic metric called the Interaction Index for prioritizing genetic variations and environmental variables for follow-up in detailed sequencing studies. The Interaction Index was found to be effective for prioritizing the genetic and environmental variables involved in GEI for a diverse range of simulated data sets. The metric was also evaluated for a 103-SNP Crohn’s disease dataset and a simulated data set containing 9187 SNPs and multiple covariates that was modeled on a rheumatoid arthritis data set. Our results demonstrate that the Interaction Index algorithm is effective and efficient for prioritizing interacting variables for a diverse range of epidemiologic data sets containing complex combinations of direct effects, multiple GGI and GEI.
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