Entwicklung eines Workflows zur Kombination und Imputation von SNPs genotypisiert auf unterschiedlichen Array Plattformen

• Antragsteller: Privatdozent Dr. Alexander Teumer
• Fachliche Zuordnung: Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik
• Förderung: Förderung von 2020 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 455978266

Genomweite Assoziationsstudien (GWAS) sind ein agnostischer Ansatz zum Finden genetischer Loci, die mit komplexen Krankheiten assoziiert sind. Um die notwendigen großen Fallzahlen in einer GWAS zu erreichen, werden in der Regel GWAS Ergebnisse kleinerer Studien in einer Meta-Analyse kombiniert. Im Gegensatz dazu können aber auch die Genotypen solcher Studien bereits vor der GWAS in einer sogenannten Mega-Analyse kombiniert werden. Dieser Ansatz hat verschiedene Vorteile gegenüber einer klassischen Meta-Analyse, kann aber auch zu einem technisch bedingten Bias führen, insbesondere, wenn Genotypisierungs-Arrays unterschiedlicher Plattformen und Hersteller verwendet werden. Ziel des vorliegenden Projekts ist die Erarbeitung eines Workflows zur Prozessierung, Imputation und Analyse von genetischen Daten für eine GWAS Mega-Analyse, die unter Verwendung unterschiedlicher Typen von Genotypisierungs-Arrays erhalten wurden, wobei der technisch bedingte Bias aus der Kombination der Arrays reduziert werden soll. Dadurch können falsch positive Ergebnisse reduziert und die statistische Power in einer GWAS Mega-Analyse erhöht werden, was insbesondere die Analyse seltenerer genetischer Varianten verbessert.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Italien
• Kooperationspartner: Dr. Christian Fuchsberger