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Genome-wide gene-gene interaction analysis for cardiovascular disease.

机译：心血管疾病的全基因组全基因相互作用分析。

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摘要

Numerous studies have been carried out to try to better understand the genetic predisposition for cardiovascular disease. Although it is widely believed that multifactorial diseases such as cardiovascular disease is the result from effects of many genes which working alone or interact with other genes, most genetic studies have been focused on identifying of cardiovascular disease susceptibility genes and usually ignore the effects of gene-gene interactions in the analysis. The current study applies a novel linkage disequilibrium based statistic for testing interactions between two linked loci using data from a genome-wide study of cardiovascular disease. A total of 53,394 single nucleotide polymorphisms (SNPs) are tested for pair-wise interactions, and 8,644 interactions are found to be significant with p-values less than 3.5x10-11. Results indicate that known cardiovascular disease susceptibility genes tend not to have many significantly interactions. One SNP in the CACNG1 (calcium channel, voltage-dependent, gamma subunit 1) gene and one SNP in the IL3RA (interleukin 3 receptor, alpha) gene are found to have the most significant pair-wise interactions. Findings from the current study should be replicated in other independent cohort to eliminate potential false positive results.
机译：已经进行了许多研究以试图更好地了解心血管疾病的遗传易感性。尽管人们普遍认为诸如心血管疾病之类的多因素疾病是许多单独起作用或与其他基因相互作用的基因的影响所致，但大多数遗传研究都集中在鉴定心血管疾病易感性基因上，而通常忽略了分析中的基因相互作用。当前的研究应用了一种新颖的基于连锁不平衡的统计数据，使用来自全基因组心血管疾病研究的数据来测试两个连锁基因座之间的相互作用。总共对53,394个单核苷酸多态性（SNP）进行了成对相互作用测试，发现8,644个相互作用显着，p值小于3.5x10-11。结果表明，已知的心血管疾病易感性基因往往没有许多明显的相互作用。发现CACNG1（钙通道，电压依赖性，γ亚基1）基因中的一个SNP和IL3RA（白介素3受体，α）基因中的一个SNP具有最显着的成对相互作用。当前研究的结果应在其他独立研究组中重复使用，以消除潜在的假阳性结果。

著录项

  • 作者

    Liao, Yue.;

  • 作者单位

    The University of Texas School of Public Health.;

  • 授予单位 The University of Texas School of Public Health.;
  • 学科 Biology Biostatistics.;Biology Genetics.;Biology Bioinformatics.
  • 学位 M.P.H.
  • 年度 2009
  • 页码 48 p.
  • 总页数 48
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 生物数学方法;遗传学;
  • 关键词

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