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Systematic biological prioritization after a genome-wide association study: an application to nicotine dependence

机译:全基因组关联研究后的系统生物学优先顺序:对尼古丁依赖性的应用

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摘要

>Motivation: A challenging problem after a genome-wide association study (GWAS) is to balance the statistical evidence of genotype–phenotype correlation with a priori evidence of biological relevance.>Results: We introduce a method for systematically prioritizing single nucleotide polymorphisms (SNPs) for further study after a GWAS. The method combines evidence across multiple domains including statistical evidence of genotype–phenotype correlation, known pathways in the pathologic development of disease, SNP/gene functional properties, comparative genomics, prior evidence of genetic linkage, and linkage disequilibrium. We apply this method to a GWAS of nicotine dependence, and use simulated data to test it on several commercial SNP microarrays.>Availability: A comprehensive database of biological prioritization scores for all known SNPs is available at . This can be used to prioritize nicotine dependence association studies through a straightforward mathematical formula—no special software is necessary.>Contact: >Supplementary information: are available at Bioinformatics online.
机译:>动机:全基因组关联研究(GWAS)之后的一个难题是如何平衡基因型与表型相关性的统计证据与生物学相关性的先验证据。>结果:我们介绍了一种系统地对单核苷酸多态性(SNP)进行优先排序的方法,以便在GWAS之后进行进一步研究。该方法结合了多个领域的证据,包括基因型与表型相关性的统计证据,疾病病理发展中的已知途径,SNP /基因功能特性,比较基因组学,遗传连锁的先前证据以及连锁不平衡。我们将此方法应用于尼古丁依赖性的GWAS,并使用模拟数据在几种商业SNP芯片上对其进行测试。>可用性:可从以下网站获得所有已知SNP生物学优先级评分的综合数据库。可通过简单的数学公式将尼古丁依赖性关联研究作为优先事项,而无需特殊软件。>联系方式: >补充信息:可从在线生物信息学获得。

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