Die Kursteilnehmer erhalten einen Überblick über genomweite Assoziationsstudien (GWAS) zum Verlauf der Parkinson-Krankheit. Dieser Kurs bietet auch Hintergrundinformationen zum Konzept der Haplotypen und untersucht die Kopienzahlvariation (CNV). Der Kurs endet mit einem Blick auf zwei GWAS-Studien.
Module
Dieses erste Modul führt Sie auf einfache Weise durch genomweite Assoziationsstudien (GWAS) zum Verlauf der Parkinson-Krankheit. In diesem Modul lernen Sie einige der verschiedenen statistischen Ansätze kennen, mit denen Sie den Verlauf der Parkinson-Krankheit in Ihren GWAS beurteilen können. Außerdem erfahren Sie, welche klinischen und genetischen Daten für Ihre Analyse erforderlich sind und wie Sie Ihre GWAS zur Verlaufsanalyse in Terra ausführen.
Interessiert an Haplotypen- und Belastungsanalysen? Dieses Modul liefert einige Hintergrundinformationen zum Konzept der Haplotypen und zeigt, wie sie sich zwischen Populationen unterscheiden und welche Bedeutung sie aus genetischer Sicht für Imputationszwecke haben. Erfahren Sie, wie Haplotypen mit dem Risiko einer Parkinson-Erkrankung in Zusammenhang stehen können und wie Sie Haplotyp-Analysen sowie Belastungsanalysen durchführen, um kumulative seltene Variationen bei der Parkinson-Erkrankung zu untersuchen.
Im dritten Modul dieses Kurses erhalten Sie praktische Einblicke in die Analyse von Kopienzahlvariationen (CNV) und Homozygotieläufen (ROH) sowie deren Relevanz im Zusammenhang mit der Parkinson-Krankheit. In diesem Modul lernen Sie auch die Metriken kennen, die zum Identifizieren von Regionen mit potenziellem CNV oder ROH in genetischen Datensätzen verwendet werden, sowie einige Einschränkungen aktueller Methoden für CNV- und ROH-Analysen.
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie verschiedene Post-GWAS-Analysen durchführen, wie Sie interessante Loci mit LocusZoom visualisieren, wie Sie bedingte Analysen durchführen, um unabhängige GWAS-Signale zu identifizieren, die Prinzipien der Bayesschen Feinkartierung und Kolokalisierung sowie die länderübergreifende Feinkartierung und merkmalsübergreifende Feinkartierung. Dieses Modul vermittelt außerdem die Grundsätze der funktionalen Annotation von GWAS-Varianten und zeigt, wie diese Informationen zur Verbesserung der Feinkartierung genutzt werden können.
Haben Sie sich jemals gefragt, wie Sie nach der Durchführung Ihrer GWAS eine Sekundäranalyse durchführen können? In diesem Video erhalten Sie eine klare und unkomplizierte Erklärung zur Heritabilitätsschätzung, zu genetischen Korrelationen zwischen Merkmalen und zur Mendelschen Randomisierung. In diesem Modul können Sie zwei weit verbreitete Methoden zur Schätzung der Heritabilität aus genetischer Sicht erkunden: die Genomic Restricted Maximum Likelihood-Methode (GREML-Methode) und die Linkage Disequilibrium Score Regression (LDSC).
