Verbesserte statistische Erkennung von krankheitsassoziierten SNPs und SNP-Interaktionen in genomweiten Assoziationsstudien

在基因组关联中，研究了两个重复序列之间的单核苷酸多态性(SNPs)。大北是SNP基因变异中的一员，它是一种新的遗传变异。SNPs和SNPs的身份识别，以及与之相关的信息。所有的事情都发生在Der Lage，SNPs korrekt nach ihrer Rlevanz für die Krankheit zu ordnen中。他说：“我不知道你的名字是什么，我的名字是Krebs Davon augegangen，SNPs，SNPs。SNP-Interaktionen Sind aber Interaktionen Sind aber Enweder auf einige Tausend SNPs bechränkt Oder Nur in der Lage，Interaktionen niedriger Ordnung zu erkennen.这是一项非常重要的工作，因为这是一项非常重要的工作，因为它是一项重要的工作。他说：“这是一项非常重要的工作。”

In genomweiten Assoziationsstudien werden üblicherweise mehrere hunderttausend Einzelnukleotidpolymorphismen (SNPs; Single Nucleotide Polymorphisms) betrachtet. Dabei ist ein SNP eine Variation im Genom, die nur eine einzige Basenpaarstelle umfasst. Das Hauptziel solcher Studien ist die Identifizierung von SNPs, die mit der untersuchten Krankheit assoziiert sind. Allerdings sind derzeitige Verfahren zum Testen von SNPs häufig nicht in der Lage, die SNPs korrekt nach ihrer Relevanz für die Krankheit zu ordnen. Außerdem wird insbesondere bei komplexen Krankheiten wie Krebs davon ausgegangen, dass nicht einzelne SNPs, sondern Interaktionen von vielen SNPs einen starken Einfluss auf das Krankheitsrisiko haben. Aktuelle Methoden zur Identifizierung solcher SNP-Interaktionen sind aber entweder auf einige tausend SNPs beschränkt oder nur in der Lage, Interaktionen niedriger Ordnung zu erkennen. Deshalb sind die Ziele dieses Forschungsvorhabens, Bayes-Verfahren zum Testen von SNPs zu konstruieren, die zu einer verbesserten Rangfolge führen, und eine Methode zu entwickeln, die Interaktionen höherer Ordnung in genomweiten Assoziationsstudien findet und deren Relevanz für die Entwicklung der Krankheit quantifiziert und testet. Diese Verfahren werden sowohl auf simulierte als auch auf wirkliche Datensätze aus mehreren Assoziationsstudien angewandt.