Fenotypisk felklassificering (mellan fall) har visat sig minska förmågan att upptäcka association i genetiska studier. Det är dock tänkbart att komplexa egenskaper är heterogena med avseende på individuell genetisk känslighet och sjukdom patofysiologi, och att effekten av heterogenitet har en större omfattning än effekten av fenotypningsfel. Även om det är ett intuitivt tydligt begrepp, har heterogenitetens inverkan på genetiska studier av vanliga sjukdomar inte fått mycket uppmärksamhet. Här undersöker vi påverkan av fenotypisk och genetisk heterogenitet på den statistiska kraften i genom breda associationsstudier (GWAS). Vi genomförde först en studie av simulerade genotypiska och fenotypiska data. Därefter analyserade vi Wellcome Trust Case-Control Consortium (WTCCC) data för diabetes mellitus (DM) typ 1 (T1D) och typ 2 (T2D), med hjälp av olika proportioner av varje typ av diabetes för att undersöka inverkan av heterogenitet på styrkan och statistisk signifikansen av association som tidigare funnits i WTCCC data. I både simulerade och verkliga data minskade heterogeniteten (närvaron av ''icke-fall'') den statistiska förmågan att upptäcka genetisk association och kraftigt minskade uppskattningarna av risker till följd av genetisk variation. Detta resultat stöddes också av en analys av loci som validerades i efterföljande storskaliga metaanalyser. Till exempel ökar heterogeniteten på 50 % den önskade provstorleken med ungefär tre gånger. Dessa resultat tyder på att exakt fenotypdelinering kan vara viktigare för att upptäcka sanna genetiska associationer än ökning av provstorleken.
Nyligen undersökte Manchia och kollegor inverkan av heterogenitet inom en klinisk fenotyp på genetisk association REF.
The Impact of Phenotypic and Genetic Heterogeneity on Results of Genome Wide Association Studies of Complex Diseases
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine']}