Estimação de proporções alélicas e genotípicas individuais de dados CNVs (Copy Number Variations)

• Autor(a) principal: Silvana Schneider
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-97YF66
• topic: Estatística; Estatistica

Copy Number Variation (CNVs) são segmentos de DNA que apresentam variações do número de cópias de uma sequência (gene), em relação ao número usual de duas cópias por indivíduo, podendo variar de um kilobase a três megabases de tamanho. E, inúmeras pesquisas já identificaram a associação de variações no número de cópias de alguns genes com diversas doenças genéticas complexas, tais como o lúpus, artrite reumatoide e diabetes do tipo 1, infecções por HIV e malária. A maioria dos métodos disponíveis para a identificação de CNVs são capazes de descrever apenas o número total de cópias de um gene ou segmento de DNA por indivíduo, deixando subjacente o número de cópias por cromossomo. Gaunt et al. (2010) desenvolveram um programa chamado CoNVEM, baseado no Algoritmo EM (Expectation-Maximization) para determinar a proporção alélica em dados haploides de CNV, supondo que os dados estão em Equilíbrio de Hardy-Weinberg (EHW). No entanto, quando os dados estão em Desequilíbrio de Hardy-Weinberg não há ferramentas estatísticas para estimarmos as proporções alélicas e genotípicas de dados de CNVs. Propomos um método capaz de estimar essas proporções quando existe endogamia na população (desequilíbrio), baseado no Algoritmo EM e na abordagem da função de verossimilhança perfilada. Os cálculos foram implementados em um programa que denominamos por CNVice (Inbreeding Coefficients Estimation for CNV data), utilizando linguagem de programação R, realizado em parceria com o Laboratório de Diversidade Genética Humana, http://ldgh.com.br/, da Universidade Federal de Minas Gerais.