Mapeamento genético utilizando a teoria do gráfico da variável adicionada em modelos mistos

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Duarte, Nubia Esteban
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Added Variable Plot; Gráfico da Variável Adicionada; Marcadores moleculares SNPs; Modelo misto poligênico; Molecular markers SNPs; Polygenic mixed model
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-23062013-204844/

Atualmente, um dos problemas mais importantes da Genética é a identificação de genes associados com doenças complexas. Um delineamento adequado para esta finalidade corresponde à coleta de dados de famílias e plataformas de marcadores moleculares do tipo SNP (do inglês, Single Nucleotide Polimorphism). Estas plataformas representam pontos de referência estrategicamente dispostos ao longo do genoma dos indivíduos e são de alta dimensão. A análise destes dados traz desafios analíticos como o problema de múltiplos testes e a seleção de variáveis preditoras. Nesta tese, propõe-se um critério para discriminar as variáveis preditoras genéticas em efeitos devidos ao componente aleatório poligênico e ao componente residual, sob a estrutura de um modelo linear misto. Também, considerando que o efeito individual das variáveis preditoras é esperado ser pequeno, é sugerido um método para encontrar subconjuntos ordenados destas variáveis e estudar o seu efeito simultâneo sobre a variável resposta em estudo. Neste contexto, utiliza-se a teoria associada ao Gráfico da Variável Adicionada em modelos mistos. As propostas são validadas por meio de um estudo de simulação, o qual é baseado em estruturas de famílias envolvidas no Projeto ``Corações de Baependi\" (InCor/USP), cujo objetivo é identificar genes associados a fatores de risco cardiovascular na população brasileira. Para a implementação dos procedimentos, usa-se o programa R e na geração das variáveis preditoras genéticas adota-se o aplicativo SimPed.