Vergleich von drei Methoden für genomweite Assoziationsstudien in selektierten Populationen
Malena Erbe1 ; Florence Ytournel1 ; E.C.G. Pimentel1 ; A.R. Sharifi1 ; H. Simianer1 ; 1Abteilung Tierzucht und Haustiergenetik, Department für Nutztierwissenschaften, Georg-August-Universität Göttingen, Albrecht-Thaer-Weg 3, 37075 Göttingen, E-Mail: merbe@gwdg.de
Zusammenfassung
Selektion kann die Struktur des Kopplungsungleichgewichts in Nutztierpopulationen beeinflussen. Assoziationen zwischen physisch nicht gekoppelten Loci können dadurch zu einer erhöhten Anzahl an falsch positiven Signalen bei genomweiten Assoziationsstudien führen. In dieser Arbeit wurden drei Methoden verglichen, die für Assoziationsstudien genutzt werden können: Single Marker Regression (SMR), eine zweistufige Methode (GRAMMAR), bei der um Familieneffekte korrigierte Residuen in einer SMR analysiert werden, und eine Methode (MTDT), bei der geschätzte Mendelian sampling Effekte als phänotypische Information in einem quantitativen Transmission Disequilibrium Test verwendet werden. Drei verschiedene Szenarien wurden simuliert: idealisierte Zufallspaarung, Einschränkung der Anzahl an Elterntieren und gerichtete Selektion. Die Anzahl falsch positiver Signale erhöhte sich im Vergleich zu der idealisierten Population bei allen Methoden in den Selektionsszenarien. Da die SMR eine hohe Anzahl falsch positiverSignale in Populationen mit eingeschränkter Populationsgröße produziert, sind Ergebnisse von genomweiten Assoziationsstudien mit dieser Methode in Nutztierpopulationen mit Vorsicht zu betrachten. Mit GRAMMAR und MTDT erhält man weniger falsch positive Signale als mit SMR. MTDT verbindet eine ausreichende Power mit einer akzeptablen Rate an falsch positiven Signalen. Bei GRAMMAR hingegen war die Power sehr niedrig. Die Bonferroni-korrigierte Signifikanzgrenze schien für diese Methode zu konservativ zu sein.
Keywords/Stichworte:Genomweite Assoziationsstudien; SNPs; Simulation; Selektion
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