Development of bioinformatic tools and application of novel statistical methods in genome-wide analysis

Kwalitatief betere genoombrede en erfelijkheidsanalyses mogelijk

Een genoombrede associatiestudie is een methode die genen die betrokken zijn bij complexe fenotypes identificeert door het hele genoom te scannen. Deze studies leggen over het algemeen de nadruk op kwantiteit in plaats van kwaliteit: eenvoudige statistische methodes worden toegepast op genetische data van een grote groep mensen. In dit proefschrift onderzochten wij manieren om de kwaliteit van deze methoden te verbeteren.

Ten eerste ontwikkelden we software voor het uitvoeren van een automatische en volledige kwaliteitscontrole over de resultaten van zulke analyses. Ten tweede pasten we survival-analyse toe op zowel time-to-event fenotypes (in dit geval: de leeftijd waarop iemand cannabis gaat gebruiken) en biomarkers met een detectielimiet. Ten derde gebruikten we een nieuwe, volledigere referentie van het genoom waarmee we 10 nieuwe genen voor nierziekte hebben gevonden.

Het tweede deel van dit proefschrift richtte zich op het ontleden van de erfelijkheid. Hiertoe onderzochten wij voor 32 complexe fenotypes (waaronder lengte, bloeddruk en cholesterolniveau) hoeveel erfelijkheid verklaard wordt door reeds bekende genetische varianten, en hoeveel er maximaal verklaard kan worden door alle veelvoorkomende genetische varianten. Dit onthulde, onder andere, dat zelfs up-to-date genetische voorspellingen van complexe fenotypes nog niet accuraat genoeg zijn voor gepersonaliseerde medische voorspellingen. Ook probeerden wij de erfelijkheid van neuroticisme te verhelderen door het op verschillende nieuwe manieren te analyseren.

Concluderend: de in dit proefschrift beschreven en toegepaste methodes staan toe om kwalitatief betere genoom-brede analyses en erfelijkheidsanalyses uit te voeren.

Proefschrift: http://hdl.handle.net/11370/e5b99e88-eadd-49c4-b220-9105e604a59e