Resumen

Un componente clave para entender la etiología de enfermedades complejas, como el cáncer, la diabetes y la dependencia al alcohol, es investigar las interacciones gen-ambiente. Este trabajo está motivado por dos preocupaciones en el análisis de las interacciones gen-ambiente. Primero, múltiples marcadores genéticos en desequilibrio de ligamiento moderado pueden estar involucrados en la susceptibilidad a una enfermedad compleja. Segundo, los factores ambientales pueden estar sujetos a clasificaciones erróneas. Desarrollamos un enfoque de seudoverosimilitud bayesiana basado en genotipos que tiene en cuenta el desequilibrio de ligamiento en los marcadores genéticos y la clasificación errónea en los factores ambientales. Dado que nuestro enfoque es basado en genotipos, permite que la información genética observada entre directamente en el modelo, eliminando así la necesidad de inferir la fase del haplotipo y simplificando los cálculos. El enfoque bayesiano permite reducir las estimaciones de parámetros hacia la distribución prev

• Materias:Modelos de regresión Conjunto borroso Agrupamiento Factores de transcripción Modelo autorregresivo
• Subjects:Regression models Fuzzy set Clustering Transcription factors Autoregressive model
• Palabras claves:Interacciones gen-ambiente; Desequilibrio de ligamiento; Clasificación errónea; Enfoque bayesiano; Estimaciones de parámetros; Estudio de casos y controles
• Keywords:Gene-environment interactions; Linkage disequilibrium; Misclassification; Bayesian approach; Parameter estimates; Case-control study