Kopplungsanalyse bei genetisch komplexen Erkrankungen mit genomischem Imprinting und Zwei-Genort-Krankheitsmodellen:
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| Format: | Thesis Book |
| Language: | German |
| Published: |
München
Urban & Vogel
2002
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| Edition: | 1. Aufl. |
| Series: | Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie
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|---|---|
| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Kapitel 1 Einführung 9
Kapitel 2 Grundlagen der Kopplungsanalyse 12
2.1 Vererbung und Rekombination 12
2.2 Die Analyse genetischer Polymorphismen 16
2.3 Der Test auf Kopplung 17
2.3.1 Zweipunkt Analyse 18
2.3.2 Multipoint Analyse 18
2.4 Parametrische Kopplungsanalyse und Likelihood 18
2.4.1 Modellierung von Erbkrankheiten 18
2.4.2 Berechnung der Likelihood 19
2.4.3 Anwendungen der Likelihoodberechnung 26
2.4.4 Schätzen von Parametern 27
2.4.5 DerLOD Score 28
2.4.6 Interpretation 30
2.4.7 Abhängigkeit von Parametern 32
2.5 Nichtparametrische Kopplungsanalyse 33
2.5.1 Erkrankte Geschwisterpaar Tests 33
2.5.2 Methoden für größere Stammbäume 34
2.6 Krankheitsmodellierung und Trennschärfe 35
Kapitel 3 Algorithmen zur Likelihoodberechnung 37
3.1 Der Elston Stewart Algorithmus 37
3.1.1 Peeling von Kernfamilien 37
3.1.2 Behandlung von Stammbäumen mit Schleifen (Loops) 38
3.1.3 Eigenschaften 4 i
3.1.4 Implementation 41
3.2 Der Lander Green Algorithmus 41
3.2.1 Gewinnung der Vererbungsinformation aus den Markerdaten 41
3.2.2 Bewertung der Positionen anhand der Krankheitsphänotypen 52
3.2.3 Weitere Anwendungen 56
3.2.4 Eigenschaften 57
3.2.5 Implementation 57
3.3 Gegenüberstellung der Algorithmen 58
Kapitel 4 Genomisches Imprinting 60
4.1 Hintergrund 60
4.2 Modellierung und Analysestrategien 61
4.3 Vergleich der Analysestrategien 61
7
8 INHALTSVERZEICHNIS
4.4 Die Vererbungsraute 63
4.5 Implementation 66
4.6 Confounding Effekte 67
Kapitel 5 Kopplungsanalyse mit zwei Krankheitsgenorten 72
5.1 Zwei Genort Krankheitsmodelle 73
5.1.1 Heterogenitäts Modelle 73
5.1.2 Multiplikative Modelle 78
5.1.3 Beziehung zwischen Heterogenitäts und multiplikativen Modellen ... 82
5.2 Der Zwei Locus LOD Score 84
5.3 Spezialfälle 84
5.4 Vorteil der Zwei Krankheitsgenort Analyse 86
5.5 Praktische Durchführung der Zwei Genort Analyse 88
5.5.1 Parametrische Analyse 88
5.5.2 Nichtparametrische Analyse 90
5.6 Implementation 90
5.6.1 Parametrische Analyse 91
5.6.2 Nichtparametrische Analyse 93
Kapitel 6 Anwendung: Hausstaubmilbenallergie 94
6.1 Analyse der Daten 94
6.2 Imprinting Ergebnisse 96
6.3 Abhängigkeit des LOD Score von den Parametern 98
6.4 Zwei Krankheitsgenort Analyse 103
6.5 Ergebnisse der Zwei Krankheitsgenort Analyse 105
6.6 Diskussion der Ergebnisse 106
Kapitel 7 Zusammenfassung und Ausblick 110
Literaturverzeichnis 112
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