Data/hora: 16/06/2024 17:20:46

Provedor de dados: 	46	
País: 	Argentina	
Título: 	Control de falsos descubrimientos en mapeo asociativo con poblaciones estructuradas	
Autores: 	Peña Malavera,A; Bruno,C; Balzarini,M.	
Data: 	2018-06-01	
Ano: 	2018	
Palavras-chave: 	Multiplicidad; Estudios de asociación; Número efectivo de pruebas de hipótesis; Modelos lineales.	
Resumo: 	Las pruebas de asociación entre marcadores moleculares y variables fenotípicas son cruciales para la identificación de QTL (Quantitative Trait Loci). Los avances biotecnológicos incrementaron la disponibilidad de marcadores genéticos y consecuentemente el número de pruebas de la asociación fenotipo-genotipo. El incremento de pruebas de significancia estadística a realizar en simultaneo (multiplicidad) demanda correcciones de los valores-p obtenidos para cada prueba de hipótesis de manera de mantener acotada las tasas de error para la familia de pruebas de asociación. Las correcciones estadísticas clásicas para el problema de multiplicidad, como Bonferroni, el método de control de la tasa de falsos descubrimientos (FDR) y el número efectivo de pruebas (Meff), son ampliamente usadas, pero fueron desarrolladas para datos independientes. Sin embargo, cuando las poblaciones de mapeo están genéticamente estructuradas los datos dejan de ser independientes. En este trabajo, proponemos un método de corrección por multiplicidad basado en estimación del número efectivo de pruebas desde un modelo que ajusta por la estructura de correlación subyacente. Se evalúa el desempeño del procedimiento propuesto a través del análisis de los valores-p obtenidos para un conjunto de QTL simulados. Los resultados sugieren que el método propuesto provee control de la tasa de falsos positivos y presenta mayor potencia que otros métodos de corrección por multiplicidad usados en mapeo asociativo.	
Tipo: 	Info:eu-repo/semantics/article	
Idioma: 	Espanhol	
Identificador: 	http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1852-62332018000100004	
Editor: 	Sociedad Argentina de Genética	
Formato: 	text/html	
Fonte: 	BAG. Journal of basic and applied genetics  v.29 n.1 2018	
Fonte: 	info:eu-repo/semantics/openAccess