Laufzeit: 1.1.2005 - 31.12.2007
Deskritoren: Gen-Umwelt-Interaktion, genetische Komplexitätsreduktion
Thema: Entwicklung von Verfahren zur Komplexitätsreduktion genetischer Daten
Anlass / Ziel: Das Zusammenwirken von exogener Schadstoffbelastung und individueller genetischer Suszeptibilität ist eine wichtige Frage bei der Entstehung von beruflich bedingten Krankheiten. Durch eine Vielzahl von Assoziationsstudien mit ausgewählten Genvarianten (insbesondere Single-Nucleotide Polymorphisms, SNPs) einzelner Gene konnte jedoch gezeigt werden, dass komplexe Erkrankungen meist nicht von wenigen einzelnen Polymorphismen beeinflusst werden. Für die Planung und Auswertung von molekular-epidemiologischen Studien am IPA ist es daher wichtig, Strategien zu entwickeln, um potenzielle Kandidaten-Gene auszuwählen und alle wichtigen Varianten dieser Gene zu bestimmen. Aufgrund der Vielzahl an genetischen Daten und ihrer besonderen statistischen Eigenschaften (z. B. geringe Allelfrequenzen) sind hierfür jedoch auch neue Auswertekonzepte notwendig.
Ziele hierbei sind:
Methodik: Neben der Nutzung internationaler Datenbanken über Gene soll im Internet verfügbare Software zur Analyse genetischer Daten verwendet werden. Klassische Verfahren der Komplexitätsreduktion (z.B. Klassifikations- und Lernalgorithmen, Support Vector Machines) werden unter Einbeziehung funktioneller und struktureller Merkmale von Sequenzvarianten auf verschiedene Datensätze angewandt.
Kooperationspartner: