| Identifikační kód | RIV/00216224:14330/14:00094268 |
|---|
| Název v anglickém jazyce | The Possibilities of Filtering Pairs of SNPs in GWAS Studies Exploratory Study on Public Protein-interaction and Pathway Data |
|---|
| Druh | D - Článek ve sborníku |
|---|
| Jazyk | eng - angličtina |
|---|
| Obor - skupina | I - Informatika |
|---|
| Obor | IN - Informatika |
|---|
| Rok uplatnění | 2014 |
|---|
| Kód důvěrnosti údajů | S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů. |
|---|
| Počet výskytů výsledku | |
|---|
| Počet tvůrců celkem | 2 |
|---|
| Počet domácích tvůrců | 2 |
|---|
| Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců | Matej Lexa (státní příslušnost: SK - Slovenská republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 6759890)
Stanislav Štefanič (státní příslušnost: SK - Slovenská republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 4156439) |
|---|
| Popis výsledku v anglickém jazyce | Genome-wide association studies have become a standard way of discovering novel causative alleles by looking for statisticaly significant associations in patient genotyping data. The present challenge for these methods is to discover associations involving multiple interacting loci, a common phenomenon in diseases often related to epistasis. The main problem is the exponential increase in necessary computational power for every additional interacting locus considered in association tests. Several approaches have been proposed to manage this problem, including limiting analysis to interacting pairs and filtering SNPs according to external biological knowledge. Here we explore the possibilities of using public protein interaction data and pathway maps to filter out only pairs of SNPs that are likely to interact, perhaps because of epistatic mechanisms working at the protein level. |
|---|
| Klíčová slova oddělená středníkem | GWAS;SNPs;Biological Knowledge;Databases;Genotyping;Filtering |
|---|
| Stránka www, na které se nachází výsledek | - |
|---|