Revista de Proteómica y Bioinformática
Acceso abierto

abstracto

Rendimiento de las pruebas estadísticas de herencia genética y asociación amplia del genoma

Philip Cooley, Robert Clark, Ralph Folsom y Grier Page

La elección de un método estadístico afecta significativamente los perfiles de potencia de las predicciones de la asociación amplia del genoma (GWA). Los estudios de simulación anteriores de un solo marcador de fenotipo sintético determinaron que el modelo genético o el modo de herencia (MOI) era una influencia importante en el poder. En este artículo, los autores comparan los perfiles de potencia de los métodos estadísticos GWA que combinan métodos específicos de MOI en múltiples escenarios de prueba con métodos individuales que pueden o no asumir un modelo de gen MOI consistente con el marcador que predice la asociación. La combinación de pruebas individuales recesivas, aditivas y dominantes, y el uso del método de corrección de Bonferroni o la prueba MAX (Li et al., 2008) tiene implicaciones poderosas con respecto a los métodos basados en GWA de prueba única. Si no se conoce el modelo genético detrás del fenotipo asociado, un procedimiento de prueba múltiple podría tener ventajas significativas con respecto a los procedimientos de prueba única. Nuestros hallazgos no brindan una respuesta específica sobre qué método estadístico es mejor. El mejor método depende del modelo del gen MOI asociado con el fenotipo (diagnóstico) en cuestión. Sin embargo, nuestros resultados indican que la suposición común de que el MOI del locus asociado con el diagnóstico es aditivo tiene consecuencias. Nuestros resultados indican que los investigadores deben considerar un procedimiento de prueba múltiple que combine los resultados de las pruebas centrales individuales basadas en MOI como un método estadístico para realizar la evaluación inicial en un estudio de GW. El proceso para combinar las pruebas principales en una sola prueba operativa puede ocurrir de varias maneras. Identificamos dos: los procedimientos de Bonferroni y el procedimiento MAX, cada uno de los cuales produce perfiles de potencia estadística muy similares.