Retrospektiivsete ja prospektiivsete andmete kombineerimine ülegenoomsetes seoseuuringutes

Abstract

Magistritöö eesmärk on leida jälgimiseelsete (retrospektiivsete) ja jälgimisaegsete (prospektiivsete) haigusjuhtude analüüsimiseks sobiv meetod, mis oleks rakendatav suuremahulistes geneetilistes seoseuuringutes. Jälgimiseelseteks juhtudeks nimetatakse neid inimesi, kes on uuritava haiguse saanud enne uuringuga liitumist, jälgimisaegseteks juhtudeks aga neid, kes esimest korda haigestuvad uuritavasse haigusesse pärast uuringuga liitumist. Huvi pakub see, kas jälgimiseelseid ja jälgimisaegseid haigusjuhtusid on parem analüüsida eraldi, kasutades vastavalt kas binaarse uuritava tunnuse mudelit või Coxi võrdeliste riskide mudelit, ning leitud hinnangud seejärel kombineerida, või analüüsida neid andmeid koos, tegemata vahet jälgimiseelsetel ja jälgimisaegsetel juhtudel. Töö teoreetilises osas antakse ülevaade kasutatavatest meetoditest: elukestusanalüüsiks mõeldud Coxi võrdeliste riskide mudelist ning kahest binaarse tunnuse modelleerimise meetodist: logistilisest ja täiend-log-log regressioonist. Meetodite võrdlemiseks viiakse läbi simulatsiooniuuring, mille tarvis kirjeldatakse esmalt, kuidas simuleerida Weibulli jaotusega võrdeliste riskide mudelile vastavaid elukestusandmeid. Simulatsioonide põhjal on erinevaid haigusjuhtusid kõige parem analüüsida koos, kasutades selleks täiend-log-log mudelit. Võrreldud meetodeid rakendatakse Tartu Ülikooli Eesti Geenivaramu andmestikul, uurimaks teist tüüpi diabeedi ja geenivariantide vahelisi seoseid.