Den senaste tidens framsteg inom genotypning med hög genomströmning har inspirerat till ökande forskningsintressen i genomomfattande associationsstudie för sjukdomar. För att förstå de underliggande biologiska mekanismerna för många sjukdomar måste vi samtidigt överväga de genetiska effekterna över flera loci. Det stora antalet SNPs gör ofta multilocus association studie mycket computationally utmanande eftersom det behöver för att explicit räkna upp alla möjliga SNP kombinationer på genom-bred skala. Dessutom, med det stora antalet SNP korrelerade, permutation förfarande ofta behövs för korrekt kontroll familjevis felfrekvenser. Detta gör problemet ännu mer beräkningskrävande, eftersom testförfarandet måste upprepas för varje permuterad data. I den här artikeln presenterar vi FastChi, en uttömmande men effektiv algoritm för genom-wide two-locus chi-square test. FastChi använder en övre gräns av två-locus chi-square testet, som kan uttryckas som summan av två termer båda är effektiva att beräkna: den första termen är baserad på singel-locus chi-square test för den givna fenotypen; och den andra termen beror endast på genotyperna och är oberoende av fenotypen. Denna övre gräns gör det möjligt för algoritmen att endast utföra två-locus chi-square test på ett litet antal kandidat SNP par utan risk för att missa några betydande. Eftersom den andra delen av den övre gränsen endast behöver förhandsberäknas en gång och lagras för subsekvens användningar, är fördelen mer framträdande i stora permutation tester. Omfattande experimentella resultat visar att vår metod är en storleksordning snabbare än brute force alternativ.
FastChi plommon SNP par med hjälp av den övre gränsen för Chi-kvadrattest REF.
FastChi: An Efficient Algorithm for Analyzing Gene-Gene Interactions
{'venue': 'Pacific Symposium on Biocomputing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}