АНАЛИЗ КОМБИНАЦИЙ ГЕНОТИПОВ УСЕЧЕННЫМ МЕТОДОМ ВАЛЬДА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РИСКА ЗАБОЛЕВАНИЯ

Валерий Михайлович Кочетков; Галина Игоревна Образцова; Андрей Сергеевич Глотов

Авторы

Валерий Михайлович Кочетков Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет, Российская Федера- ция, 194100, Санкт-Петербург, Литовская ул., 2
Галина Игоревна Образцова Федеральный центр сердца, крови и эндокринологии им. В. А. Алмазова, Российская Федерация, 197341, Санкт-Петербург, ул. Аккуратова, 2
Андрей Сергеевич Глотов НИИ акушерства, гинекологии и репродуктологии им. Д. О. Отта, Российская Федерация, 199034, Санкт- Петербург, Менделеевская линия, 3

Аннотация

Предложен метод оценки риска заболевания, основанный на выборе генотипов кандидатных генов, позволяющих выявить предрасположенность к заболеванию. Описана процедура принятия решения относительно принадлежности испытуемого пациента к группе риска. Приведен алгоритм оценки степени неоднородности таблиц с информацией о генотипах в группе риска и контрольной группе. Отмечены вычислительные ограничения метода и возможности его модификации для таблиц большого объема. Библиогр. 9 назв. Рис. 1.

Ключевые слова:

кандидатные гены, анализ генотипов, последовательный анализ

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Библиографические ссылки

Литература

Jiang Gui et al. A robust multifactor dimensionality reduction method for detecting gene-gene interactions with application to the genetic analysis of bladder cancer susceptibility // Ann. Hum. Genet. 2011.Vol. 75(1). Р. 20–28.

Moore J. H, Williams S. M. New strategies for identifying gene-gene interactions in hypertension // Ann. Med. 2002. Vol. 34. P. 88–95.

Motsinger A. A., Ritchie M. D. Multifactor dimensionality reduction: An analysis strategy for modelling and detecting gene — gene interactions in human genetics and pharmacogenomics studies // Human Genomics. 2006. Vol. 2. P. 318–328.

Hahn L. W et al. Multifactor dimensionality reduction soft ware for detecting gene-gene and geneenvironment interactions // Bioinformatics. 2003. Vol. 19. P. 376–382.

Кочетков В. М. и др. Дискриминация генотипов риска методом последовательного анализа Вальда для оценки предрасположенности детей к артериальной гипертензии // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 11. 2015. Вып. 1. С. 35–45.

Xiang W. et al. BOOST: A fast approach to detecting gene-gene interactions in genome-wide casecontrol studies // Am. Journal of Human Genetics. Vol. 87. 2010. P. 325–340.

Айвазян С. А., Мхитарян В. С. Прикладная статистика и основы эконометрики. М.: Юнити,1998. 1008 c.

Goldstein R. B. Chi-square quantiles, Algorithm 451 // Commun. Assoc. Comp. 1973. Vol. 16. P. 483–485.

References

Jiang Gui et al. A robust multifactor dimensionality reduction method for detecting gene-gene interactions with application to the genetic analysis of bladder cancer susceptibility. Ann. Hum. Genet., 2011, vol. 75 (1), pp. 20–28.

Moore J. H, Williams S. M. New strategies for identifying gene-gene interactions in hypertension. Ann. Med., 2002, vol. 34, pp. 88–95.

Motsinger A. A., Ritchie M. D. Multifactor dimensionality reduction: An analysis strategy for modelling and detecting gene — gene interactions in human genetics and pharmacogenomics studies. Human Genomics, 2006, vol. 2, pp. 318–328.

Hahn L. W et al. Multifactor dimensionality reduction soft ware for detecting gene-gene and geneenvironment interactions. Bioinformatics, 2003, vol. 19, pp. 376–382.

Val’d A. Posledovatel’nyj analiz [Sequential analysis]. Moscow, GIFML Publ., 1960. 328 p. (In Russian)

Kochetkov V. M. i dr. Diskriminacija genotipov riska metodom posledovatel’nogo analiza Val’da dlja ocenki predraspolozhennosti detej k arterial’noj gipertenzii [перевод]. Vestnik of Saint-Petersburg University. Ser. 11, 2015, issue 1, pp. 35–45. (In Russian)

Xiang W. et al. BOOST: A fast approach to detecting gene-gene interactions in genome-wide casecontrol studies. Am. Journal of Human Genetics, vol. 87, 2010, pp. 325–340.

Ajvazjan S. A., Mhitarjan V. S. Prikladnaja statistika i osnovy jekonometriki [Applied statistics and econometrics bases]. Moscow, Unity, 1998. 1008 p. (In Russian)

Goldstein R. B. Chi-square quantiles, Algorithm 451. Commun. Assoc. Comp., 1973, vol. 16, pp. 483–485.