Modelos estadísticos para estudios de asociación fenotipogenotipo en poblaciones genéticamente estructuradas

• Autores: Peña Malavera, Andrea Natalia; Gutierrez, Lucia; Balzarini, Monica Graciela
• Año de publicación: 2016
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: artículo
• Materia: MODELOS LINEALES MIXTOS; ESTRUCTURA GENETICA POBLACIONAL; TASA DE FALSOS POSITIVOS
• Institución: Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas

El mapeo asociativo (MA) es usado para encontrar regiones específicas del genoma relacionadas con la variación de un carácter fenotípico. Sin embargo, se ha detectado que en poblaciones con estructura genética poblacional (EGP), la cantidad de falsos positivos en la asociación fenotipogenotipo aumenta. El objetivo de este trabajo fue evaluar el desempeño de modelos de MA que consideran la EGP mediante distintas estrategias desarrolladas bajo la teoría de los modelos mixtos. Se evaluaron modelos de regresión fenotipo-genotipo incluyendo las siguientes matrices para modelar EGP: matriz Q (probabilidad de pertenencia de cada individuo a cada subpoblación), matriz P (componentes principales de los datos de marcadores), matriz K o de parentesco genético entre las líneas de la población de mapeo. Las columnas de las matrices Q y P fueron usadas en el modelo de MA como covariables de efecto fijo y alternativamente, como efectos aleatorios. También se evaluaron modelos incluyendo simultáneamente las matrices Q y K, así como P y K. El modelo de referencia (“naive”) fue el modelo de regresión que no contempló EGP. Los criterios de comparación de modelos fueron la función de distribución empírica de valores-p, la tasa FDR (False Discovery Rate) y la potencia estadística. Los resultados sugieren que el uso de la matriz K, sola o junto con la matriz Q, fue la estrategia de mayor impacto para disminuir la tasa de detección de falsas asociaciones. Esto se observó independientemente del nivel de divergencia genética, entre las subpoblaciones que constituían la población de mapeo.
Association mapping is used to find specific regions in the genome related to changes in a phenotypic trait. However, it has been found that in genetically structured populations, the number of false positives increases. The aim of this study was to compare the performance of several association mapping statistical models that take into account the underlying population genetic structure. Different statistical strategies developed under the mixed model theory were evaluated. The compared association models included the following matrices to model genetic structure: Q-matrix (probability of membership of each individual to each subpopulation), P-matrix (principal components of marker data capturing the structure variance) and K-matrix (containing genetic relationships between the individuals of the mapping population). The columns of Q-matrix and P-matrix were used in the associative mapping model as fixed effect covariates as well as random effect covariates. We also evaluated models including simultaneously Q-matrix and K-matrix, or either as P-matrix and K-matrix. The reference model (naïve model) was a regression model that did not account for genetic structure. Model comparison criteria were the empirical distributions of p-values, the FDR (False Discovery Rate) and the statistical power. The results suggest that the use of the K-matrix, alone or together with the Q-matrix reduced the false positive rate regardless of the level of genetic divergence among underlying subpopulations.
Fil: Peña Malavera, Andrea Natalia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina
Fil: Gutierrez, Lucia. University of Wisconsin; Estados Unidos
Fil: Balzarini, Monica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina