2012/04/11
4. 다중비교(multiple comparison) 문제
GWAS에서는 보통 50만~250만 SNP를 이용해 관련분석을 하게 되므로 반드시 다중비교의 문제가 발생합니다. 하나의 SNP를 이용한 검정의 유의수준을 \(\alpha\)라고 한다면 한 번의 검정에서 \(\alpha \times 100 \)%의 확률로 잘못된 결론을 내리게 됩니다. 만약 50만 SNP좌위를 이용해 검정을 했을 때 단 한 번이라도 잘못된 결론을 내리게 될 확률, 즉 거짓 양성(false positive)은
\[
1-(1-\alpha)^{500K} \approx 1
\]
이 되어 100% 오류를 포함하게 되는 거죠. 이러한 문제를 개선하기 위해 매우 다양한 방법이 고안, 발표되고 있습니다. 이번 포스팅에서는 가장 간단한 방법인 Bonferroni의 보정방법과 FDR(false discovery rate)를 이용한 방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.
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2012/04/7
3.2 질적 형질에 대한 관련분석
질적 형질에 대한 관련분석을 분할표를 이용한 Pearson의 카이제곱 검정이나 Fisher의 정확 검정법을 주로 이용합니다. 어떤 SNP 좌위에 대해 가장 기본적인 관측 데이터는 질적 형질의 표현형에 따른 유전자형의 도수겠죠. 많은 경우 질적 형질은 두 개의 카테고리를 가지므로 개체의 표현형을 D(disease)와 N(non-disease)라 하고 SNP의 allele를 A, a라고 한다면 표 1과 같은 분할표를 작성할 수 있습니다.
<표 1> 유전자형에 따른 돗수의 분할표
2012/04/5
3. Genome-wide association study
관련분석은 유전적 변이와 형질과의 관련성을 검출하는 것이 목적입니다. 이때 관측된 SNP좌위가 형질의 표현형(phenotype)에 직접적인 영향을 미친다는 것을 검출할 수 있다면 가장 바람직스러운 결과일 것 입니다(direct association). 그러나 실제로는 관련성을 시사하고 있다고 한다 해도 관측된 SNP좌위가 표현형과 직접 관련이 있다고는 보장할 수 없습니다. 진짜 원인이 되는 유전자 좌와 연쇄불평형(linkage disequilibrium; LD) 상태에 있는 유전자 좌도 표현형과 간접적인 관련이 있을 때가 많기 때문입니다(indirect association).
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