Statistical Methods for the Assessment of Genetic Variants in Microarray and Sequencing Studies

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Variationen im menschlichen Genom können das Krankheitsrisiko entscheidend beeinflussen. Deshalb befassen sich zahlreiche Assoziationsstudien mit Einzelnukleotidpolymorphismen (SNPs; Single Nucleotide Polymorphisms), der häufigsten Art genetischer Variationen. Während eine große, vorher festgelegte Untermenge aller SNPs mit Microarrays gemessen werden können, ermöglichen es Sequenzierungstechnologien, alle bekannten SNPs im gesamten Genom oder in spezifischen DNS-Regionen zu messen und vorher unbekannte, zumeist sehr selten auftretende Variationen aufzudecken. In der statistischen Analyse dieser SNPs wird gewöhnlich nur deren Ausprägung berücksichtigt, obwohl weit mehr Informationen über die SNPs vorhanden sind. Das Hauptziel der erbetenen Nachwuchsgruppe ist es, statistische Methoden für verschiedene Arten von Assoziationsstudien zu entwickeln, die eine Einbeziehung aller verfügbaren Informationen über die SNPs ermöglichen, und somit zu einer verbesserten Bewertung der Effekte der SNPs auf das Krankheitsrisiko beitragen können. Ferner werden statistische Verfahren für verbreitete und rare Variationen erarbeitet, mit denen komplexe krankheitsassoziierte Kombinationen solcher Variationen in Studien (wie Exom-Sequenzierungsstudien) mit zehntausenden SNPs identifiziert werden können oder genetische Gruppen von Variationen gemeinsam bewertet werden können. Schließlich werden statistische Verfahren zur integrativen Analyse von SNPs und weiteren genetischen Variablen entwickelt.