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Os dados genomic múltiplos podiam ajudar a melhorar estudos da associação entre genes e doença

A diferença entre meramente o jogo em torno das buzzwordes como “personalizou a medicina” e “os dados grandes” e o fornecimento em sua promessa médica estão nos detalhes de métodos tornando-se para analisar e interpretar dados genomic. Em um par de papéis novos, os Ienes-Tsung Huang do epidemiologista de Brown University e os colegas mostram como os tipos diferentes de integração de dados genomic poderiam melhorar estudos da associação entre genes e doença.

Os tipos dos dados Huang integram são diferenças do único-nucleotide no ADN, chamado SNPs, dados na expressão genética, que é como o corpo põe genes na acção, e no methylation, uma alteração química relativa à expressão. Todos são potencial relevantes a se uma pessoa fica doente, mas a maioria de análises que conectam a genómica à doença esclarecem somente um. Nos papéis agora em linha na bioestatística dos jornais e nos anais de estatísticas aplicadas, Huang descreve os resultados de testar o modelo nas análises de dados da asma e do cancro cerebral.

“Nossa aproximação integrada outperforms aproximações da único-plataforma,” Huang disse. “Aplicado às séries de dados reais, trabalha.”

Desempenho melhorado

O modelo estatístico Huang desenvolvido com Tyler VanderWeele e Xihong Lin de Harvard, co-autores nos anais papel, não é puramente estatístico. Suas estrutura e suposições são informado pela biologia subjacente. SNPs pode directamente ser associado com a doença, ou essa associação pode ser negociada perto se os genes, incluindo esses em que o SNPs reside, é expressado em pacientes saudáveis ou doentes.

O papel dos anais descreve o witih modelo SNPs e expressão em detalhe e sua aplicação aos dados que conectam o gene ORMDL3 à asma. Usando o modelo, os autores encontraram 15 SNPs no gene com associações significativas com a doença, comparada a somente cinco que foram aparentes analisando SNPs apenas. Os pesquisadores igualmente encontraram que seus “p-valores,” (uma medida do significado estatístico de uma associação) eram substancialmente mais baixos, e conseqüentemente mais forte, ao usar as análises que combinadas seu modelo reserva, comparado aos métodos tradicionais que seguem apenas um variável ou a tentativa misturar séries de dados múltiplas.

Sabem que o modelo não é provável apenas agitando acima muito falso positivo SNPs porque igualmente o testaram contra os dados “nulos” onde não deve encontrar qualquer coisa, e certamente não fez.

Válido com assuntos diferentes

Huang promove estende o modelo, e relata outra vez resultados semelhantes na bioestatística - genes potencial relevantes novos e mais baixos valores de p - na série de dados da asma assim como uma que envolve o gene GRB10 e tumores cerebrais do multiforme do glioblastoma. Mas este papel faz contribuições adicionais. Um delas está mostrando que o modelo pode ser útil mesmo quando os dados de SNP e os dados da expressão genética vêm dos povos diferentes, enquanto os assuntos são geralmente comparáveis. Outro é que integra não somente SNPs e expressão, mas igualmente os dados do methylation do ADN, que são uma alteração química do ADN associada com a expressão.

Isto é importante porque a expressão genética e o methylation do ADN podem ser dependente do tecido. No caso do cancro cerebral, é raramente plausível para um epidemiologista recuperar o tecido de cérebro dos mesmos assuntos de quem podem mais prontamente provar o ADN.

Em um estudo novo Huang conduzirá com o colega Dominique Michaud da epidemiologia de Brown, ele planeia aplicar o modelo aos grupos novos de dados do cancro cerebral, incluindo o ADN dos assuntos com e sem tumores assim como dados da expressão do tecido dos povos que morreram, do cancro cerebral ou outro causam.

Podia haver muitas outras aplicações também. A estrutura geral do modelo dos relacionamentos entre duas variáveis (uma que podem negociar a outro) e um resultado, adiciona, permite que seja aplicado aos fenômenos similarmente estruturados, não apenas à genómica e à doença.

“Eu penso que nossa aproximação é representante de uma estrutura nova da integração de dados,” Huang disse. “Enquanto você pode apresentar sua pergunta biológica em termos deste tipo do modelo da mediação, a seguir nossa aproximação pode ajudá-lo facilmente a analisar seus dados.”