Data/hora: 16/06/2024 17:05:09

Provedor de dados: | 46
País: | Argentina
Título: | Modelos estadísticos para estudios de asociación fenotipogenotipo en poblaciones genéticamente estructuradas
Autores: | Peña Malavera,A; Gutierrez,L; Balzarini,M.
Data: | 2016-12-01
Ano: | 2016
Palavras-chave: | Modelos lineales mixtos; Estructura genética poblacional; Tasa de falsos positivos.
Resumo: | El mapeo asociativo (MA) es usado para encontrar regiones específicas del genoma relacionadas con la variación de un carácter fenotípico. Sin embargo, se ha detectado que en poblaciones con estructura genética poblacional (EGP), la cantidad de falsos positivos en la asociación fenotipogenotipo aumenta. El objetivo de este trabajo fue evaluar el desempeño de modelos de MA que consideran la EGP mediante distintas estrategias desarrolladas bajo la teoría de los modelos mixtos. Se evaluaron modelos de regresión fenotipo-genotipo incluyendo las siguientes matrices para modelar EGP: matriz Q (probabilidad de pertenencia de cada individuo a cada subpoblación), matriz P (componentes principales de los datos de marcadores), matriz K o de parentesco genético entre las líneas de la población de mapeo. Las columnas de las matrices Q y P fueron usadas en el modelo de MA como covariables de efecto fijo y alternativamente, como efectos aleatorios. También se evaluaron modelos incluyendo simultáneamente las matrices Q y K, así como P y K. El modelo de referencia (&amp;#8220;naive&amp;#8221;) fue el modelo de regresión que no contempló EGP. Los criterios de comparación de modelos fueron la función de distribución empírica de valores-p, la tasa FDR (False Discovery Rate) y la potencia estadística. Los resultados sugieren que el uso de la matriz K, sola o junto con la matriz Q, fue la estrategia de mayor impacto para disminuir la tasa de detección de falsas asociaciones. Esto se observó independientemente del nivel de divergencia genética, entre las subpoblaciones que constituían la población de mapeo.
Tipo: | Info:eu-repo/semantics/article
Idioma: | Espanhol
Identificador: | http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1852-62332016000300005
Editor: | Sociedad Argentina de Genética
Formato: | text/html
Fonte: | BAG. Journal of basic and applied genetics  v.27 n.2 2016
Fonte: | info:eu-repo/semantics/openAccess