Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı
Aile temelli ilişkilendirme çalışmalarında sınırlı örneklem boyutu için istatistiksel sinyal işleme algoritmalarının kullanılması
Application of statistical signal processing algorithms in small sample size family based association studies
Farıd Rajablı - 2011Teze Git (tez.yok.gov.tr)
Özet:
Bu tez kapsamında aile temelli ilişkilendirme çalışmalarında yaşanan örneklem boyutu sorununun çözümü için ardışık olasılık oran testi (AOOT) ve permütasyon temelli birleşik kalıtımda dengesiz aktarım testi (B-KDAT) önerilmiştir. İlk aşamada, anne-baba-çocuk üçlüsü genotip verisi için, AOOT ile kalıtımda dengesiz aktarım testi (KDAT), bir simülasyon verisi üzerinde uygulanarak karşılaştırılmıştır. KDAT, tekli nükleotid polimorfizmleri (SNP) iki gruba sınıflandırırken (hastalıkla ilişkili olan ve ilişkili olmayan SNP'ler), AOOT elde edilen bulguları sadece `ilişkili' veya `ilişkisiz' diye sınıflandırmamış, üçüncü bir bölge olarak bir `gri bölge' oluşturmuş, karar veremediği bulguları oraya atarak daha fazla örnek sayısına ihtiyaç duyduğunu belirtmiştir. Duyarlılık, belirlilik ve doğruluk değerleri, her iki yöntem için de hesaplanmış ve AOOT'nin tüm bu ölçütlerde her anne-baba-çocuk üçlü sayısı için KDAT'den üstün olduğu gösterilmiştir. İkinci aşama olarak, anne-baba-çocuk üçlüsü ve anne-çocuk/baba-çocuk ikilisi genotip verilerini içine alabilen permütasyon temelli B-KDAT testi, yeni bir simülasyon verisi üzerine uygulanmış ve testin istatistiksel güç analizi yapılmıştır. Bu test istatistiğinin, küçük örneklem boyutunda (50 üçlü ve 30 ikili) % 80 üzerinde bir istatistiksel güce sahip olduğu görülmüştür.
Summary:
In this thesis, a sequential probability ratio test (SPRT) and permutation based combined transmission disequilibrium test (C-TDT) are proposed to overcome the problem of limited number of samples in family based association studies. Firstly, for case-parent trios, the results of SPRT are compared with the ones obtained from the traditional transmission disequilibrium test (TDT) through simulated data. While TDT classifies single nucleotide polymorphisms (SNPs) into only two groups (SNPs associated with the disease and those not associated with the disease), SPRT has the flexibility of assigning SNPs to a third group that is SNPs for which we do not have enough evidence and for that reason we need to keep on sampling. It is shown that SPRT results in better specificity, accuracy and sensitivity values for classifying SNPs when compared to TDT. Secondly, a simulation study is carried out to determine the power of the permutation-based C-TDT statistic, which incorporates the genotype information from both case-parent trios and case-parent pairs. Especially, it is observed that 50 trios and 30 pairs are enough in size to reach a 80% amount of statistical power.