Πολυμεταβλητή ανάλυση γενετικών δεδομένων σε σύνθετα νοσήματα και φαινότυπους

Περίληψη

Οι μελέτες γενετικών συσχετίσεων επικεντρώνονται κυρίως στην αναζήτηση συσχετίσεων μεταξύ μεμονωμένων γενετικών παραλλαγών και μεμονωμένων φαινοτύπων. Ωστόσο, ορισμένες πολυμεταβλητές μέθοδοι επιτρέπουν τη διερεύνηση γενετικών επιδράσεων σε πολλαπλούς φαινοτύπους και, επομένως, μπορούν να συλλάβουν καλύτερα την κοινή γενετική αρχιτεκτονική μεταξύ συσχετιζόμενων χαρακτηριστικών. Αυτές οι πολυμεταβλητές προσεγγίσεις προσφέρουν σημαντικά πλεονεκτήματα, όπως αυξημένη στατιστική ισχύ για τον εντοπισμό νέων γενετικών τόπων, μειωμένο φορτίο πολλαπλών στατιστικών ελέγχων και μια πιο ολοκληρωμένη διερεύνηση της γενετικής πλειοτροπίας. Ο κύριος στόχος της παρούσας διατριβής ήταν ο εντοπισμός μεθόδων πολυμεταβλητής ανάλυσης που χρησιμοποιούν συνοπτικά στατιστικά δεδομένα από μελέτες ευρείας σάρωσης του γονιδιώματος (GWAS), να συγκρίνει και να ιεραρχήσει τις πιο αποτελεσματικές πολυμεταβλητές προσεγγίσεις για την ανακάλυψη νέων γενετικών τόπων και την εξερεύνηση της πλειοτροπίας. Ειδικότεροι στόχο ...
περισσότερα

Περίληψη σε άλλη γλώσσα

Genetic association studies mainly focus on associations between single genetic variants and single phenotypes. However, multivariate methods allow the investigation of genetic effects on multiple phenotypes and, therefore, can better capture the shared genetic architecture between correlated traits. These multi-trait approaches offer many advantages, such as increased statistical power for detecting novel genetic loci, reduced multiple testing burden and a more holistic exploration of genetic pleiotropy.The main objective of this thesis was to identify multivariate methods that utilise summary statistics from genome-wide association studies (GWAS), to compare and prioritise the most effective multivariate approaches for the discovery of novel genetic loci and exploration of pleiotropy. Specific aims included a systematic review of existing multivariate methods in order to identify the most efficient of them and practical applications of suitable multivariate methods on real GWAS data. ...
περισσότερα
Η διατριβή είναι δεσμευμένη από τον συγγραφέα  (μέχρι και: 6/2026)
Διεύθυνση Handle
http://hdl.handle.net/10442/hedi/59015
ND
59015
Εναλλακτικός τίτλος
Multivariate analysis of genetic data on complex diseases and phenotypes
Συγγραφέας
Κοσκερίδης, Φώτιος (Πατρώνυμο: Ευάγγελος)
Ημερομηνία
2024
Ίδρυμα
Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων. Σχολή Επιστημών Υγείας. Τμήμα Ιατρικής. Εργαστήριο Υγιεινής & Επιδημιολογίας
Εξεταστική επιτροπή
Τσιλίδης Κωνσταντίνος
Ντζάνη Ευαγγελία
Τζουλάκη Ιωάννα
Χριστοφορίδης Σάββας
Μαυρίδης Δημήτριος
Θεοδωράτου Ευρώπη
Μπάγκος Παντελής
Επιστημονικό πεδίο
Φυσικές ΕπιστήμεςΒιολογία ➨ Γενετική και Κληρονομικότητα
Ιατρική και Επιστήμες ΥγείαςΕπιστήμες Υγείας ➨ Επιδημιολογία
Λέξεις-κλειδιά
Πολυμεταβλητή ανάλυση; Ευρυγονιδιωματικές μελέτες συσχετίσεων; Συστηματική ανασκόπηση; Ευρυφαινομική μελέτη συσχετίσεων; Γενετική ανάλυση συνεντοπισμού; Μενδελιανή τυχαιοποίηση
Χώρα
Ελλάδα
Γλώσσα
Αγγλικά
Άλλα στοιχεία
εικ., πιν., σχημ., γραφ.
Στατιστικά χρήσης
ΠΡΟΒΟΛΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής για την χρονική περίοδο 07/2018 - 07/2023.
Πηγή: Google Analytics.
ΞΕΦΥΛΛΙΣΜΑΤΑ
Αφορά στο άνοιγμα του online αναγνώστη για την χρονική περίοδο 07/2018 - 07/2023.
Πηγή: Google Analytics.
ΜΕΤΑΦΟΡΤΩΣΕΙΣ
Αφορά στο σύνολο των μεταφορτώσων του αρχείου της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
ΧΡΗΣΤΕΣ
Αφορά στους συνδεδεμένους στο σύστημα χρήστες οι οποίοι έχουν αλληλεπιδράσει με τη διδακτορική διατριβή. Ως επί το πλείστον, αφορά τις μεταφορτώσεις.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.