Assoziations-Analyse von SNP-Daten, die mit dem Expectation-Maximization-Algorithmus "In Silico" bestimmt wurden

• Antragsteller: Privatdozent Dr. Tim Becker
• Fachliche Zuordnung: Epidemiologie und Medizinische Biometrie/Statistik
• Förderung: Förderung von 2009 bis 2013
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 81878785

Ziel des Projekts ist es, ein Softwarepaket zu entwickeln, das SNP-Daten auf Assoziation testen kann, die zunächst „In Silico“ mithilfe von HapMap-Daten oder Daten aus anderen Quellen bestimmt werden. Die Software soll speziell auf Genomweite Assoziationsstudien (GWAS) zugeschnitten sein und soll das dazu notwendige Datamanagement in einer öffentlich verfügbaren Plattform vereinfachen und unterstützten. Der zugrunde liegende Algorithmus für die Bestimmung der “In- Silico”-Genotypen soll eine Erweiterung des Expectation-Maximization-(EM- )Algorithmus sein, wie er in FAMHAP implementiert ist. Die Parameter die bei der Assoziationsanalyse der “In-Silico-Genotypen” auftreten sollen basierend auf den Ergebnissen einer großen Powersimulationsstudie optimiert werden. Die neue Methode soll mit existierenden Methoden für die Assoziationsanalyse von „In-Silico- Genotypen“ verglichen werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Beteiligte Person: Dr. Michael Steffens