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Mapeamento genético de doenças cardiovasculares na população brasileira.

Processo: 12/19461-5
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2012
Vigência (Término): 30 de novembro de 2013
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Probabilidade e Estatística Aplicadas
Pesquisador responsável:Júlia Maria Pavan Soler
Beneficiário:Ana Cláudia Martins Ciconelle
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
Assunto(s):Bioestatística   Modelos lineares mistos   Análise fatorial   Algoritmos genéticos   Polimorfismo de um único nucleotídeo

Resumo

Para a compreensão da arquitetura genética das doenças cardiovasculares, um meio comumente utilizado é a construção do mapa genético destas doenças. Entretanto, este procedimento possui certas dificuldades, desde a definição e coleta dos dados e, principalmente, sua análise. Em geral para estes estudos são coletados dados de indivíduos e seus familiares, nos quais são avalidas muitas variáveis fenotípicas, associadas às doenças de interesse, e dados genotípicos, usando plataformas de marcadores moleculares de alta dimensionalidade. Os dados utilizados neste trabalho fazem parte de um projeto maior do InCor/USP (Instituto do Coração) em que foram coletados dados de famílias da cidade de Baependi, MG, os quais incluem informações do genótipo de SNPs (Affymetrics 6.0, com cerca de 1 milhão de marcadores) e muitos fenótipo dos indivíduos em dois anos diferentes, 2006 e 2012. No presente projeto é proposta uma metodologia de análise deste tipo de dados. Inicialmente, são contruídas variáveis latentes a partir de um subconjunto de SNPs utilizando-se da teoria da Resposta ao Item (TRI). Em seguida, a associação do subconjunto de SNPs com fenótipos cardiovasculares é feita por meio do ajuste de modelos mistos que incluem a variável latente construída. O espaço dos SNPs é então otimizado para subconjuntos de maior associação utilizando Algoritmos genéticos.