В работе всесторонне изучается методология полногеномного поиска зависимости фенотипа с одним или несколькими генотипами. В данной части работы обсуждается проблема интерпретации результатов множества тестов, реализация статистических методов, описанных в первой части работы, на языке программирования R и особенности использования статистических методов в комплексных исследованиях заражаемости ВИЧ и развития СПИД. Также будут предложены некоторые соображения, касающиеся интерпретации результатов однотипных статистических тестов, полученных на базе независимых экспериментов. С. 3-17.
Methodology of genome association discovery is discussed comprehensively in this paper. The multiple testing problem, implementation of the statistical methods discussed in the first part of the paper and their applications in HIV-infection and AIDS progression studies are considered here. Several ideas on common interpretation results of independent or dependent similar tests will be given too.
Ключевые слова: полногеномный поиск закономерностей (ассоциаций), GWAS, проблема интерпретации результатов множества тестов, эпидемиология ВИЧ.
Keywords: Whole genome association discovery, genome wide association study (GWAS), multiple testing problem, HIV/AIDS research.
В работе всесторонне изучается методология полногеномного поиска связей фенотипа с одним или несколькими генетическими маркерами. В данной части работы рассмотрены различные типы данных, наиболее часто встречающиеся при проведении генетических исследований, и методы их анализа. C. 17-32.
Methodology of genome association discovery is discussed comprehensively in this paper. In this part we consider main types of statistical data arises in genome association study experiments and wide range of statistical tests for these types of data analysis.
Ключевые слова: полногеномный поиск закономерностей, GWAS, категориальные данные, данные типа времени жизни, модель Кокса, короткие временные ряды, обобщенные линейные модели.
Keywords: Whole genome association discovery, genome wide association study (GWAS), categorical data, survival data, Cox model, longitudinal data, generalized linear models.