BOOST：一种在全基因组病例对照研究中检测基因-基因相互作用的快速方法
基因组学
2010-01-29 v1 计算工程、金融与科学
定量方法
摘要
长期以来，基因-基因相互作用一直被认为是理解复杂疾病性状遗传基础的根本。目前，从全基因组病例对照研究中识别基因-基因相互作用在计算和方法上都面临挑战。在本文中，我们引入了一种简单而强大的方法，命名为“基于布尔运算的筛选与检验”（BOOST）。为了发现复杂疾病背后的未知基因-基因相互作用，BOOST允许以极快的速度在全基因组病例对照研究中检验所有成对相互作用。我们对来自威康信托基金会病例对照协会（WTCCC）的七个数据集进行了相互作用分析。在运行 Windows XP 系统、配备 4G 内存的标准 3.0 GHz 台式机上，每次分析耗时不到 60 小时。从 1 型糖尿病数据集中识别出的相互作用模式与从类风湿性关节炎数据集中识别出的模式显示出显著差异，尽管这两个数据集在 WTCCC 报告中共享一个非常相似的命中区域。BOOST 还在 1 型糖尿病数据集中识别出了主要组织相容性复合体（MHC）区域内基因间的许多未发现的相互作用。在即将到来的全基因组病例对照研究大规模相互作用作图时代，我们的方法可以作为一种在计算和统计上都非常有用的工具。
引用
@article{arxiv.1001.5130,
title = {BOOST: A fast approach to detecting gene-gene interactions in genome-wide case-control studies},
author = {Xiang Wan and Can Yang and Qiang Yang and Hong Xue and Xiaodan Fan and Nelson L. S. Tang and Weichuan Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1001.5130},
year = {2010}
}
备注
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