Métodos eficientes para colapsagem e seleção de SNPs raros em dados familiares
| Ano de defesa: | 2024 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): |
Zuanetti, Daiane Aparecida
 |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de São Carlos
Câmpus São Carlos |
| Programa de Pós-Graduação: |
Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: | |
| Área do conhecimento CNPq: | |
| Link de acesso: | https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/20436 |
Resumo: | The present work presents methods for identifying rare variants, which consist of genetic variations that occur with low frequency in the population, for understanding human health and how next-generation sequencing (NGS) has enabled a more comprehensive assessment of individuals' genetic variation. The detection of genomic variation is performed using SNP markers (Single Nucleotide Polymorphism). The linear mixed model (LMM) approach stands out in these studies for encompassing both fixed and random effects, and the LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) method is used for variable selection. This work also describes the most recent approaches for GWAS (genome-wide association studies) and NGS studies that include family data and how rare variants play an important role in the genetic architecture of complex disorders. Finally, the main methodologies used in genomic studies based on collapsing are discussed, as well as the need to bring new techniques or combine them to better understand the influence of rare variants on complex diseases. |
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Noli, Ana FernandaZuanetti, Daiane Aparecidahttp://lattes.cnpq.br/8352484284929824http://lattes.cnpq.br/5713252655124804https://orcid.org/0000-0001-8033-4358https://orcid.org/0000-0003-1591-959X2024-08-27T13:58:18Z2024-08-27T13:58:18Z2024-06-28NOLI, Ana Fernanda. Métodos eficientes para colapsagem e seleção de SNPs raros em dados familiares. 2024. Dissertação (Mestrado em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2024. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/20436.https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/20436The present work presents methods for identifying rare variants, which consist of genetic variations that occur with low frequency in the population, for understanding human health and how next-generation sequencing (NGS) has enabled a more comprehensive assessment of individuals' genetic variation. The detection of genomic variation is performed using SNP markers (Single Nucleotide Polymorphism). The linear mixed model (LMM) approach stands out in these studies for encompassing both fixed and random effects, and the LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) method is used for variable selection. This work also describes the most recent approaches for GWAS (genome-wide association studies) and NGS studies that include family data and how rare variants play an important role in the genetic architecture of complex disorders. Finally, the main methodologies used in genomic studies based on collapsing are discussed, as well as the need to bring new techniques or combine them to better understand the influence of rare variants on complex diseases.O presente trabalho apresenta métodos para a identificação de variantes raras, que consistem em variações genéticas que ocorrem com baixa frequência na população, para a compreensão da saúde humana e como o sequenciamento de próxima geração (NGS, do inglês next-generation sequencing) permitiu uma avaliação mais completa da variação genética dos indivíduos. A detecção da variação genômica é feita por meio de marcadores SNP (Polimorfismos de Nucleotídeo Único). A abordagem do modelo linear misto (MLM) destaca-se nesses estudos por abranger efeitos fixos e aleatórios e, o método LASSO (do inglês Least Absolute Shrinkage and Selection Operator), para a seleção de variáveis. Este trabalho descreve, ainda, as abordagens mais recentes para estudos do tipo GWAS (do inglês genome-wide association studies) e NGS que abrangem dados de família e como variantes raras desempenham um papel importante na arquitetura genética de distúrbios complexos. Por fim, discutem-se as principais metodologias utilizadas nos estudos genômicos com base em colapsagem e a necessidade de trazer novas técnicas ou combiná-las para melhor compreender a influência de variantes raras em doenças complexas.Não recebi financiamentoporUniversidade Federal de São CarlosCâmpus São CarlosPrograma Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEsUFSCarAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessGWASLassoModelo linear mistoNGSLinear mixed modelCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOSCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::REGRESSAO E CORRELACAOMétodos eficientes para colapsagem e seleção de SNPs raros em dados familiaresEfficient methods for collapsing and selecting rare SNPs in family-based datainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCARinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCARTEXTMestrado__ICMC__Ana_Noli_julho_2024_UFSCAR.pdf.txtMestrado__ICMC__Ana_Noli_julho_2024_UFSCAR.pdf.txtExtracted texttext/plain104029https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/150228a7-07b1-4c67-b569-3d42651233f1/download8458a9a94abfc8834be5405bea175a2bMD53falseAnonymousREADTHUMBNAILMestrado__ICMC__Ana_Noli_julho_2024_UFSCAR.pdf.jpgMestrado__ICMC__Ana_Noli_julho_2024_UFSCAR.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6392https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/7b891459-a3e8-43f8-a591-9ac7bb898339/downloadbe1e87549bf3788fede6372bfa633745MD54falseAnonymousREADORIGINALMestrado__ICMC__Ana_Noli_julho_2024_UFSCAR.pdfMestrado__ICMC__Ana_Noli_julho_2024_UFSCAR.pdfDissertaçãoapplication/pdf598044https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/3d1578e7-591f-4fe7-b6ad-db6eaa2b13ff/download3af69daee1dff4bd7e575f918e99c8d5MD51trueAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8810https://repositorio.ufscar.br/bitstreams/cd8942e9-911a-4fc9-be7c-8733e295242e/downloadf337d95da1fce0a22c77480e5e9a7aecMD52falseAnonymousREAD20.500.14289/204362025-02-06 03:05:08.145http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilopen.accessoai:repositorio.ufscar.br:20.500.14289/20436https://repositorio.ufscar.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufscar.br/oai/requestrepositorio.sibi@ufscar.bropendoar:43222025-02-06T06:05:08Repositório Institucional da UFSCAR - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false |
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