İtiraz (genetik) - Imputation (genetics)

Atama içinde genetik ifade eder istatiksel sonuç gözlemlenmemiş genotipler.[1] Bilinen kullanılarak elde edilir haplotipler bir popülasyonda, örneğin HapMap ya da 1000 Genom Projesi insanlarda, böylelikle ilgili bir özellik (örneğin bir hastalık) ile deneysel olarak tiplendirilmemiş, ancak genotipleri istatistiksel olarak çıkarılmış ("isnat edilen") genetik varyantlar arasındaki ilişkiyi test etmeye izin verir.[2] Genotip yüklemesi genellikle SNP, en yaygın genetik çeşitlilik türüdür.

Genotip isnat edilmesi bu nedenle, muhtemelen nedensel varyantların konumunun daraltılmasına büyük ölçüde yardımcı olur. genom çapında ilişkilendirme çalışmaları SNP yoğunluğunu arttırdığı için (genom boyutu sabit kalır, ancak genetik varyantların sayısı artar) böylece iki bitişik SNP arasındaki mesafeyi azaltır.

Bağlam

İçinde genetik epidemiyoloji ve nicel genetik, araştırmacılar tanımlamayı hedefliyor genomik yerler bireyler arasındaki varyasyonun varyasyonla ilişkili olduğu özellikler bireyler arasındaki ilgi. Dolayısıyla bu tür çalışmalar, bir dizi bireyin genetik yapısına erişim gerektirir. Sıralama bütün genetik şifre Çalışmadaki her bireyin çoğu zaman çok maliyetlidir, bu nedenle genomun yalnızca bir alt kümesi ölçülebilir. Bu genellikle ilk olarak, yalnızca tek nükleotid polimorfizmleri (SNP'ler) ve ihmal sayı varyantlarını kopyala ve ikincisi, sadece popülasyonda yeterince değişken olduğu bilinen SNP'lerin ölçülmesi, böylece söz konusu bireyler grubunda da değişken olmaları muhtemeldir. SNP'lerin en bilgilendirici alt kümesi, ortakların dağıtımına göre seçilir. genetik çeşitlilik genom boyunca, örneğin, HapMap ya da 1000 Genom Projesi insanlarda. Bu SNP'ler daha sonra bir mikro dizi böylece çalışmadaki her bir bireyin eş zamanlı olarak tüm bu SNP'lerde genotiplendirilmesine izin verir.

Motivasyon

Genom çapında ilişki çalışmaları (GWAS) için kullanılan genotipleme dizileri, SNP'leri etiketlemeye dayanır ve bu nedenle genomdaki tüm varyasyonu doğrudan genotiplemez. Genotiplerin, daha fazla sayıda varyant için genotiplendirilmiş bir referans panele empoze edilmesi, orijinal genotiplerin ötesinde genomik varyasyon kapsamını artırır. Sonuç olarak, orijinal mikro dizi üzerindeki SNPlerden daha fazla SNP'nin etkisi değerlendirilebilir. Önemli olarak, isnat, diziler arasında analiz için mevcut varyantların örtüşmesini artırarak, farklı dizilerde genotiplendirilmiş veri kümelerinin meta analizini kolaylaştırmıştır.

Araçlar

1000 Genomes Project haplotipleri gibi bir genotipleme dizisinden referans panellere genotipleri yerleştirmek için çeşitli yazılım paketleri mevcuttur. Bu araçlar arasında MaCH[3] Minimac, IMPUTE2[4] ve Beagle.[5] Her araç, hız ve doğruluk açısından belirli artılar ve eksiler sağlar.[6] SHAPEIT2 gibi ek aşamalı araçlar[7] Gelişmiş isnat doğruluğu ve hesaplama performansı için girdi haplotiplerinin önceden fazlanmasına izin verir.

Erken impütasyon kullanımında, HapMap popülasyonlarından alınan haplotipler bir referans paneli olarak kullanıldı, ancak bu, 1000 Genom Projesi'ndeki haplotiplerin mevcudiyeti ile başarılı oldu.[8] referans paneller olarak, daha fazla örnekle, daha çeşitli popülasyonlarda ve daha büyük genetik belirteç yoğunluk. 2014 ortasından itibaren, tüm genom dizisi verileri, 1000 Genomes Projesi web sitesinde halka açık olarak mevcuttur.[9] dünya çapında 26 farklı popülasyondan 2535 kişi için.

İstatistiksel modeller

Genotip yüklemesi için doğru istatistiksel modellerin tasarlanması, aşağıdaki problemle çok ilgilidir: haplotip tahmini ("aşamalandırma") ve aktif bir araştırma alanıdır.[10]

Ayrıca bakınız

Referanslar

  1. ^ Scheet, Paul; Stephens, Matthew (2006). "Büyük Ölçekli Nüfus Genotip Verileri için Hızlı ve Esnek Bir İstatistik Model: Eksik Genotipler ve Haplotipik Aşama Çıkarımına Yönelik Uygulamalar". Amerikan İnsan Genetiği Dergisi. 78 (4): 629–644. doi:10.1086/502802. PMC  1424677. PMID  16532393.
  2. ^ Marchini, J .; Howie, B. (2010). "Genom çapında ilişkilendirme çalışmaları için genotip yüklemesi". Doğa İncelemeleri Genetik. 11 (7): 499–511. doi:10.1038 / nrg2796. PMID  20517342.
  3. ^ Li, Y; Willer CJ; Ding, J; Scheet, P; Abecasis, GR (Aralık 2010). "MaCH: haplotipleri ve gözlemlenmemiş genotipleri tahmin etmek için dizi ve genotip verilerini kullanma". Genetik Epidemiyoloji. 34 (8): 816–34. doi:10.1002 / gepi.20533. PMC  3175618. PMID  21058334.
  4. ^ Howie, B; Fuchsberger, C; Stephens, M; Marchini, J; Abecasis, GR (22 Temmuz 2012). "Ön fazlama yoluyla genom çapında ilişkilendirme çalışmalarında hızlı ve doğru genotip yerleştirme". Doğa Genetiği. 44 (8): 955–9. doi:10.1038 / ng.2354. PMC  3696580. PMID  22820512.
  5. ^ Browning, Brian L .; Browning, Sharon R. (2009). "Üçlü ve İlişkisiz Bireylerin Büyük Veri Kümeleri için Genotip Yüklenmesine ve Haplotip-Faz Çıkarımına Birleştirilmiş Bir Yaklaşım". Amerikan İnsan Genetiği Dergisi. 84 (2): 210–223. doi:10.1016 / j.ajhg.2009.01.005. PMC  2668004. PMID  19200528.
  6. ^ Howie, Bryan; Fuchsberger, Christian; Stephens, Matthew; Marchini, Jonathan; Abecasis, Gonçalo R (22 Temmuz 2012). "Ön fazlama yoluyla genom çapında ilişkilendirme çalışmalarında hızlı ve doğru genotip yerleştirme". Doğa Genetiği. 44 (8): 955–959. doi:10.1038 / ng.2354. PMC  3696580. PMID  22820512.
  7. ^ Delaneau, Olivier; Marchini, Jonathan; Zagury, Jean-François (4 Aralık 2011). "Binlerce genom için doğrusal bir karmaşıklık aşamalandırma yöntemi". Doğa Yöntemleri. 9 (2): 179–181. doi:10.1038 / nmeth.1785. PMID  22138821.
  8. ^ Durbin, Richard M .; Altshuler, David L .; Durbin, Richard M .; Abecasis, Gonçalo R .; Bentley, David R .; Chakravarti, Aravinda; Clark, Andrew G .; Collins, Francis S. (28 Ekim 2010). "Nüfus ölçeğinde sıralamadan insan genom varyasyonunun bir haritası". Doğa. 467 (7319): 1061–1073. doi:10.1038 / nature09534. PMC  3042601. PMID  20981092.
  9. ^ "1000 Genom - İnsan Genetik Varyasyonunun Derin Kataloğu". Alındı 17 Temmuz 2014.
  10. ^ Howie, Bryan; Donnelly, Peter; Marchini Jonathan (2009). "Yeni Nesil Genom Çapında İlişki Çalışmaları için Esnek ve Doğru Bir Genotip Imputasyon Yöntemi". PLoS Genetiği. 5 (6): e1000529. doi:10.1371 / journal.pgen.1000529. PMC  2689936. PMID  19543373.