{"id":50011809,"date":"2021-01-14T19:35:47","date_gmt":"2021-01-15T00:35:47","guid":{"rendered":"https:\/\/gp2stg.wpenginepowered.com\/gwas-verstehen\/"},"modified":"2024-11-13T22:33:52","modified_gmt":"2024-11-14T03:33:52","slug":"gwas-verstehen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gp2.org\/de\/gwas-verstehen\/","title":{"rendered":"GWAS verstehen"},"content":{"rendered":"

GWAS verstehen … bzw. was hat es mit all diesen kleinen Odds Ratios oder Chancenverh\u00e4ltnissen auf sich? Die folgenden Ausf\u00fchrungen stellen eine grobe Vereinfachung von GWAS-Studien dar und k\u00f6nnen wohlmeinenden Sarkasmus enthalten.<\/span><\/p>\n

Was k\u00f6nnen uns genomweite Assoziationsstudien (GWAS) \u00fcber eine Krankheit sagen? Warum testet man \u00fcber eine Million unabh\u00e4ngiger Merkmale des Genoms und nimmt schwerwiegenden Mehrfachtest-Missbrauch in Kauf? Die Antwort ist ziemlich einfach, und zwar aus zwei ganz einfachen Gr\u00fcnden. Erstens erweitert jede kandidatenassoziierte Genregion (auch bekannt als Locus) unser Wissen \u00fcber eine Krankheit. Zweitens helfen uns all diese kumulativ kleinen Effekte, die Sie beobachten und von denen jeder eine marginale Erh\u00f6hung des genetischen Risikos bewirkt, das Risiko besser vorherzusagen und die Diagnosekriterien zu verfeinern. Es hei\u00dft, dass GWAS hypothesenfrei sei, aber in Wirklichkeit lautet die Hypothese: \u201eEine Variante oder ein Satz von Varianten im Genom k\u00f6nnte Schlimmes anrichten, wir m\u00fcssen mehr herausfinden.\u201c<\/span><\/p>\n

Im Grunde ist eine GWAS nur eine Reihe von Gleichungen, von denen jede eine genomische Variante auf einmal betrachtet. Lassen Sie uns dies am Beispiel der Parkinson-Krankheit aufschl\u00fcsseln.<\/span><\/p>\n

Parkinson-Krankheit (1 wenn ja, 0 wenn nein) ~ \u03b2<\/span><\/i> 0<\/span><\/i> + \u03b2<\/span><\/i> 1<\/span><\/i> Variante + \u03b2<\/span><\/i> 2<\/span><\/i> Geschlecht + \u03b2<\/span><\/i> 3<\/span><\/i> Alter + \u03b2<\/span><\/i> 4<\/span><\/i> PC1 + \u03b2<\/span><\/i> 5<\/span><\/i> PC2<\/span><\/i><\/p>\n

Wenn Sie mit Statistik vertraut sind, ist Ihre Standard-GWAS-Formel lediglich eine einfache Formel zur multiplen Regression. Diese spezielle Gleichung testet, ob wir vorhersagen k\u00f6nnen, ob eine Person Parkinson hat oder nicht, indem wir das Vorhandensein einer bestimmten Variante im Genom dieser Person heranziehen. Zus\u00e4tzlich zu der getesteten Variante beziehen wir andere Faktoren wie Geschlecht, Alter und Hauptkomponenten ein, welche die genetische Abstammung auf individueller Ebene erkl\u00e4ren.\u00a0<\/span><\/p>\n

Lassen Sie uns jetzt \u00fcber Quotenverh\u00e4ltnisse und Betas sprechen. Die ‚\u03b2<\/span>n<\/span>‚-Terme vor den Variablen in der obigen Gleichung sind Koeffizienten. Diese sagen aus, um wie viel die gesch\u00e4tzte Wahrscheinlichkeit oder das \u201eRisiko\u201c der Parkinson-Krankheit in Abh\u00e4ngigkeit vom Vorhandensein dieser Variable steigt oder sinkt. In GWAS-Manuskripten werden diese Effektgr\u00f6\u00dfen der Varianten entweder als Beta-Werte oder Odds\u00a0Ratios angegeben. Schauen wir uns nun ein Beispiel f\u00fcr die Interpretation der beiden Werte an. In der j\u00fcngsten und bisher gr\u00f6\u00dften GWAS zu Parkinson (Nalls 2019) ist eine der neuen Varianten, welche gem\u00e4\u00df aktuellen Erkenntnissen signifikant mit der Parkinson-Krankheit assoziiert sind, die Variante rs76116224 auf Chromosom\u00a02. Der mit dieser Variante assoziierte Beta-Wert betr\u00e4gt 0,110. Das Odds Ratio betr\u00e4gt 1,12 (Konfidenzintervall: 1,08\u20131,16). Der Betawert ist die Zunahme oder Abnahme des Ergebnisses pro Einheit. F\u00fcr diese Studie bedeutet dies:<\/span><\/p>\n