Statistical methods for analizing genetic association studies

分析遗传关联研究的统计方法

• 批准号: 5370833
• 负责人: Professor Dr. Holger Dette
• 金额: --
• 依托单位: Lehrstuhl Stochastik, insbesondere Statistik
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2002
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2001-12-31 至 2005-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5370833?language=en
• 关键词: Statistical; methods; analizing; genetic; association

Ein wichtiges statistisches Problem der Humangenetik besteht in der Analyse der genetischen Komponente von sog. multifaktoriellen Erkrankungen wie Diabetes mellitus, Bluthochdruck oder Multiple Sklerose (MS). Man nimmt an, dass verschiedene Allele an mehreren Genorten wechselwirken (epistatische Effekte) und dabei lediglich prädisponierend, aber nicht notwendigerweise kausal wirken. Ferner wird vermutet, dass unabhängige Allelkombinationen ein ähnliches Krankheitsbild hervorrufen (genetische Heterogenität). Somit ist es angezeigt, in einer statistischen Analyse Haupteffekte und Wechselwirkung von (Kandidaten-) Genorten simultan zu untersuchen und auf statistische Signifikanz zu testen. Problembedingt besteht das statistisch auszuwertende Datenmaterial aus der genetischen Information typisierter Familien und unterliegt daher variabler stochastischer Abhängigkeit, die von starker Abhängigkeit (innerhalb einzelner Familien) bis hin zu schwacher Abhängigkeit reicht. In dem Projekt sollen regressionsanalytische statistische Verfahren für Fall-Kontroll-Designs mit genetisch induzierten abhängigen Daten studiert werden. Von Interesse sind daher insbesondere Grenzwertsätze geeigneter statistischer Teststatistiken für abhängige daten sowie die numerische Untersuchung ihrer finiten Eigenschaften.

人类遗传学的一个重要统计学问题是在对猪的遗传因素分析中发现的。糖尿病、出血或多发性硬化（MS）等多因素综合征。人们不知道，这样的等位基因会产生更大的遗传选择效应，并且会产生更大的预期，但不会产生更大的影响。弗纳将被证明是一种遗传异质性（genetische Heterogenität）。在统计学分析中，对（Kandidaten-）Genorten同时进行的Hauptefekte和Wechselectivung进行了分析，并对测试的统计学意义进行了分析。问题是最好的统计数据来自遗传信息类型的家庭和unterliegt daher变量stochastischer Abhängigkeit，从starker Abhängigkeit（innerhalb einzelner Familien）bis hin zu schwacher Abhängigkeit reicht。In dem Projekt sollen regressionsanalytische statistische Verfahren für Fall-Kontroll-Designs mit genetisch induzierten abhängigen Daten studiert韦尔登. Von Interesse sind daher insbesondere Grenzwertsätze geeigneter statistischer Teststatistiken für abhängige daten sowie die numerische Untersuchung ihrer finiten Eigenschaften.