Departamentul de Psihiatrie, Universitatea din Pittsburgh, 3811 O'Hara Street, Pittsburgh, Pennsylvania 15213 e-mail: [email protected]

studii

Departamentul de Statistică, Universitatea Carnegie Mellon, 5000 Forbes Avenue, Pittsburgh, Pennsylvania 15213 e-mail: [email protected]

Departamentul de Psihiatrie, Universitatea din Pittsburgh, 3811 O'Hara Street, Pittsburgh, Pennsylvania 15213 e-mail: [email protected]

Departamentul de Statistică, Universitatea Carnegie Mellon, 5000 Forbes Avenue, Pittsburgh, Pennsylvania 15213 e-mail: [email protected]

Abstract

rezumat. Se așteaptă ca în viitorul apropiat să fie disponibile un set dens de polimorfisme cu nucleotide unice (SNP) care acoperă genomul și o metodă eficientă de evaluare a genotipurilor SNP. O întrebare remarcabilă este cum să utilizați eficient aceste tehnologii pentru a identifica genele care afectează răspunderea la tulburări complexe. Pentru a atinge acest obiectiv, propunem o metodă statistică care are mai multe proprietăți optime: Poate fi utilizată cu date de control de caz și totuși, la fel ca modelele bazate pe familie, controale pentru eterogenitatea populației; este insensibil la încălcările obișnuite ale ipotezelor modelului, cum ar fi cazurile care nu sunt strict independente; și, prin utilizarea metodelor Bayesian outlier, eludează necesitatea corecției Bonferroni pentru mai multe teste, ceea ce duce la performanțe mai bune în multe setări, limitând în același timp riscul de fals pozitive. Performanța metodei noastre de control genomic este destul de bună pentru efectele plauzibile ale genelor de pasivitate, ceea ce este de bun augur pentru viitoarele analize genetice ale tulburărilor complexe.