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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.104.2024.tde-03092024-085008
Documento
Autor
Nome completo
Ana Fernanda Noli
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2024
Orientador
Banca examinadora
Zuanetti, Daiane Aparecida (Presidente)
Oliveira, Daniela Carine Ramires de
Soler, Julia Maria Pavan
 
Título em português
Métodos eficientes para colapsagem e seleção de SNPs raros em dados familiares
Palavras-chave em português
GWAS
Lasso
Modelo linear misto
NGS
Resumo em português
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.
 
Título em inglês
Efficient methods for collapsing and selecting rare SNPs in family-based data
Palavras-chave em inglês
GWAS
Lasso
Mixed linear model
NGS
Resumo em inglês
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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Data de Publicação
2024-09-03
 
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