Statistische Methoden zur Analyse von genetischen Assoziationsstudien

• Antragsteller: Professor Dr. Holger Dette
• Fachliche Zuordnung: Humangenetik
• Förderung: Förderung von 2002 bis 2006
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 5370833

Ein wichtiges statistisches Problem der Humangenetik besteht in der Analyse der genetischen Komponente von sog. multifaktoriellen Erkrankungen wie Diabetes mellitus, Bluthochdruck oder Multiple Sklerose (MS). Man nimmt an, dass verschiedene Allele an mehreren Genorten wechselwirken (epistatische Effekte) und dabei lediglich prädisponierend, aber nicht notwendigerweise kausal wirken. Ferner wird vermutet, dass unabhängige Allelkombinationen ein ähnliches Krankheitsbild hervorrufen (genetische Heterogenität). Somit ist es angezeigt, in einer statistischen Analyse Haupteffekte und Wechselwirkung von (Kandidaten-) Genorten simultan zu untersuchen und auf statistische Signifikanz zu testen. Problembedingt besteht das statistisch auszuwertende Datenmaterial aus der genetischen Information typisierter Familien und unterliegt daher variabler stochastischer Abhängigkeit, die von starker Abhängigkeit (innerhalb einzelner Familien) bis hin zu schwacher Abhängigkeit reicht. In dem Projekt sollen regressionsanalytische statistische Verfahren für Fall-Kontroll-Designs mit genetisch induzierten abhängigen Daten studiert werden. Von Interesse sind daher insbesondere Grenzwertsätze geeigneter statistischer Teststatistiken für abhängige daten sowie die numerische Untersuchung ihrer finiten Eigenschaften.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Beteiligte Personen: Professor Dr. Jörg Thomas Epplen; Professor Dr. Ansgar Steland