CC BY
14158 Секция 9
Оценивание вероятности отбраковки ложных ассоциаций при полногеномном метаанализе ассоциаций
Д. В. Поверин, С. Н. Постовалов
Новосибирский государственный технический университет
Email: foxlandg@gmail.com
DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10319
Полногеномный анализ ассоциаций в наши дни является одним из важных и перспективных направлений исследований в биомедицине, которые направлены на выявление связи между геномом человека и наблюдаемыми заболеваниями. В основе данного метода лежит проверка гипотезы независимости между генотипом и наличием заболевания. В последнее время в связи проведением одинаковых исследований разными группами ученых, появилась необходимость объединять их результаты.
Мета-анализ - это статистический подход анализа данных на основе объединения результатов независимых экспериментов. Целью данного подхода является выявление и оценка степени согласованности или расхождения результатов проведенных экспериментов при наличии статистической неоднородности или гетерогенности. Например, в [1] при проведении полногеномного мета-анализа ассоциаций было найдено 17 новых локусов, ассоциированных с болезнью Паркинсона, которые в предыдущих исследованиях были отброшены.
В данной работе исследованы факторы, влияющие на вероятность обнаружения новых ассоциаций и отбрасывание ложных при комбинировании результатов полногеномного анализа ассоциаций [2], а также при объединении выборок независимых экспериментов. При исследовании использовалось компьютерное моделирование по методу Монте-Карло [3].
По результатам экспериментов, было установлено, что шанс найти новые локусы, ассоциированные с наблюдаемым заболеванием, при проведении мета-анализа с помощью комбинирования p-value может быть довольно высок при определенных условиях, и достигать значения 95 %.
Список литературы
1. A meta-analysis of genome-wide association studies identifies 17 new Parkinson's disease risk loci / Chang D, Nalls M.A., Hallgrimsdottir I.B., Hunkapiller J., van der Brug M., Cai F.; International Parkinson's Disease Genomics Consortium; 23andMe Research Team, Kerchner G.A., Ayalon G., Bingol B., Sheng M., Hinds D., Behrens T.W., Singleton A.B., Bhangale T.R., Graham R.R. // Nat Genet. 2017. - Vol. 49(10). P. 1511-1516. DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10001 10.1038/ng.3955.
2. Chen, Z. A new statistical approach to combining p-values using gamma distribution and its application to genome-wide association study / Z. Chen, W. Yang, Q. Liu // BMC Bioinformatics. - 2014. - DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10001 10.1186/1471-2105-15-S17-S3.
3. Статистический анализ данных, моделирование и исследование вероятностных закономерностей. Компьютерный подход : [монография] : монография / Б. Ю. Лемешко, С. Б. Лемешко, С. Н. Постовалов, Е. В. Чимитова. - : Новосибирск : Изд-во НГТУ 2011. - 888 с.
циркадные ритмы молекулярно-биологических процессов млекопитающих: анализ данных и математическое моделирование
Н. Л. Подколодный1,2 Н. Н. Твердохлеб2, О. А. Подколодная2
1Институт вычислительной математики и математической геофизики СО РАН
2ФИЦ Институт цитологии и генетики СО РАН
Email: pnl@bionet.nsc.ru
DOI: 10.24411/9999-017A-2019-10320
В работе представлены результаты анализа структурно-функциональной организации генной сети циркадных часов, суточной динамики экспрессии генов и сетей белок-белковых взаимодействий. Анализ обогащенности терминами генной онтологии групп генов с различными динамическими паттернами суточной экспрессии позволил выявить перспективные для моделирования биологические процессы. На этой основе создана компьютерная модель взаимодействия автономного клеточного цир-кадного осциллятора с системой NAD+ / SIRT1, а также транскрипционным регулятором системы иммунного и воспалительного ответа NF-kB. Моделирование выполнялось в среде Matlab с использованием решателя ОДУ - ode15s. Для оценки параметров модели по экспериментальным данным использовался специализированный пакет GEARS. Моделирование показало: 1) активность NF-kB имеет ярко
