title: Strategien für genom-weite Assoziations-Analysen von Rohdaten für Kopienzahl Variationen (CNVs)
title: Strategies for Genome-Wide Association Analyses of Raw Copy Number Variation Data
Creators: name: Jarick, Ivonne
Publisher: name: Philipps-Universität Marburg
Year: 2013
Subjects: Medizin, Gesundheit
Genetik
genetics
Fettsucht , Aufmerksamkeits-Defizit-Syndrom
obesity, ADHD

description: CNVs, als eine Art von genetischer
      Variation, bei der eine große Sequenz von Nukleotiden im
      Tandem wiederholt ist mit einem variablen Umfang zwischen
      verschiedenen Individuen einer Population, haben viel
      Aufmerksamkeit hinsichtlich menschlicher phänotypischer
      Vielfalt gewonnen. Jüngste Bemühungen die menschliche
      strukturelle Variation abzubilden haben gezeigt, dass CNVs im
      Vergleich zu SNPs einen signifikant größeren Anteil des
      menschlichen Genoms beeinflussen. Dies führte zu der Idee,
      dass CNVs eine wichtige Rolle spielen könnten in der
      Aufklärung eines Teils der phänotypischen Varianz in einer
      Population, die auf genetischen Faktoren beruht und die
      bisher zum Großteil durch häufige SNPs noch nicht erklärt
      werden konnte. Aktuelle Daten von SNP-Arrays erwiesen sich
      nicht nur als nützlich für die Genotypisierung von SNPs,
      sondern auch zum Nachweis von CNVs. Allerdings kann, aufgrund
      der meist noch unzureichenden Genauigkeit des CNV Nachweises
      und der Seltenheit der bereitgestellten Methoden zum Testen
      von Assoziationen, das Planen der genauen Gestaltung einer
      genomweiten CNV Assoziations-Studie eine Herausforderung
      sein. Diese Dissertation untersucht vier Strategien für
      genomweite Assoziations - Auswertungen von CNV Rohdaten,
      welche von dem Affymetrix 6.0 Array gewonnen wurden. Zunächst
      werden die beiden am häufigsten verwendeten strategischen
      Ansätze vorgestellt und auf reale Daten Beispiele für die
      Phänotypen frühmanifeste extreme Adipositas und kindliche
      ADHS angewendet. Auf der einen Seite werden
      Intensitäts-Rohdaten, welche die individuelle Kopienzahl
      widerspiegeln, direkt auf eine Assoziation mit dem
      Krankheits-Risiko getestet, ohne die Bereitstellung oder die
      Nutzung von Informationen über CNV Genotypen. Auf der anderen
      Seite werden genomweite CNV Analysen als
      Zwei-Schritt-Verfahren durchgeführt, in denen zunächst
      individuelle CNV Genotypen erkannt und anschließend auf CNV -
      Phänotyp Assoziationen getestet werden. Zum Zweiten werden
      zwei Erweiterungen der Standard-Strategien eingeführt, die
      beide eigenständige Strategien darstellen, welche sich
      besonders auf die Absicht fokussieren Schwächen der
      jeweiligen weit verbreiteten Strategie zu überwinden. In
      diesem Sinne befasst sich eine der vorgeschlagenen Strategien
      damit, dass Tausende der auf dem Array bereitgestellten CNV
      Marker in genomischen Regionen ohne zugrunde liegende
      Kopienzahl Variabilität lokalisiert sind, und empfiehlt
      deshalb nur eine vorab ausgewählte Menge von relevanten und
      informativen Intensitäts-Werten auf Assoziationen zu testen,
      wodurch das Problem des multiplen Testens aufgelockert wird.
      Des Weiteren adressiert die zweite vorgeschlagene Strategie
      die bekannte Ungenauigkeit in der CNV Bestimmung für
      insbesondere Regionen mit häufigen CNVs, welche oft zu einem
      gewissen Grad verursacht wird durch die Schätzung von CNV
      Genotypen unter Berücksichtigung von Gruppen-Mittelwert oder
      Gruppen-Median der Hybridisierungs-Intensitäts-Werte.
      Stattdessen wird die Verwendung von
      Intensitäts-Referenz-Werten, welche im Rahmen eines Gaußschen
      Mischverteilungsmodell geschätzt werden, untersucht im
      Hinblick auf Anwendungen an Beispieldaten von HapMap- und
      Replikat-Probanden sowie auch auf den zuvor bereits
      analysierten Adipositas Datensatz. Dieser Adipositas
      Datensatz wurde mittels aller vier Strategien zur genomweiten
      CNV Auswertung analysiert, wodurch ein Vergleich aller
      Strategien hinsichtlich ihrer Anwendbarkeit und
      Leistungsfähigkeit ermöglicht wurde. Für die vier Strategien
      wurde ein stark unterschiedlich ausgeprägter Rechenaufwand
      und stark variierende genetische Ergebnissen beobachtet.
      Während eine der beiden Standard-Strategien seltene CNVs im
      PARK2 Gen als genomweit signifikant assoziiert mit ADHS bei
      Kindern identifizieren konnte, entdeckte keine dieser beiden
      Strategien auch nur eine CNV - Adipositas Assoziation. Im
      Gegensatz dazu konnte für alternative
      Referenz-Intensitäts-Werte eine verbesserte Verlässlichkeit
      der geschätzten CNVs im Vergleich zur Standard Detektion in
      Bezug auf Stabilitäts-, Reproduzierbarkeits- und
      Falsch-Positiv-Raten gezeigt werden. Als Konsequenz daraus
      wurde in Anwendung der vorgeschlagenen Analyse-Strategien ein
      häufiger CNV auf Chromosom 11q11 erstmals als mutmaßlich
      kausale Variante für frühmanifeste extreme Adipositas
      identifiziert. Darüber hinaus wurde auch eine häufige
      Deletion auf Chromosom 10q11.22, für die zuvor bereits eine
      Assoziation mit dem BMI berichtet wurde, unter Verwendung
      einer der beiden vorgeschlagenen Strategien repliziert. Die
      Resultate deuten an, dass die Strategie-Wahl zur genomweiten
      CNV Assoziations - Auswertung die genetischen Ergebnisse
      stark beeinflusst. Die hier vorgestellten Untersuchungen der
      Strategien geben einen Überblick über Aspekte, die bei der
      Planung einer genomweiten CNV Analyse-Pipeline zu
      berücksichtigen sind, sie lassen allerdings keine allgemeinen
      Empfehlungen bezüglich eines optimalen Designs zu.
description: Copy number variations (CNVs), as
      one type of genetic variation in which a large sequence of
      nucleotides is repeated in tandem multiple times to a
      variable extent among different individuals of one
      population, have gained much attention with regard to human
      phenotypic diversity. Recent efforts to map human structural
      variation have shown that CNVs affect a significantly larger
      proportion of the human genome than single nucleotide
      polymorphisms (SNPs). This gave rise to the idea of CNVs
      playing an important role in explaining some of the large
      proportion of the phenotypic variance in a population that is
      due to genetic factors and that could not yet be explained by
      common SNPs. Current data from SNP genotyping arrays were
      found to be useful not only for the genome-wide genotyping of
      SNPs, but also for the detection of CNVs. However, due to the
      mostly still inadequate accuracy of CNV detection and the
      rareness of provided methods for association testing, to
      design a genome-wide CNV association study can be a
      challenge. This thesis explored four strategies for the
      genome-wide association analyses of raw CNV data being
      derived from the Affymetrix Genome-Wide Human SNP Array 6.0.
      Initially, the two most commonly used strategic approaches
      are presented and applied to real data examples for the
      phenotypes early-onset extreme obesity and childhood
      attention - deficit / hyperactivity disorder (ADHD). On the
      one hand, raw intensity values reflecting individual copy
      numbers are directly tested for an association with the risk
      of disease, without providing or making use of any
      information about CNV genotypes. On the other hand,
      genome-wide CNV analyses are performed as a two-step
      procedure in first calling individual CNV genotypes and then
      using these to test for CNV - phenotype associations.
      Secondly, two extensions of the standard strategies are
      introduced, which both form its own strategy with a special
      focus on the intention to overcome problems and weaknesses of
      the respective widely used strategy. In this sense, one
      proposed strategy accounts for the fact that thousands of
      array-provided CNV marker are located in genomic regions
      without underlying copy number variability, and thus suggests
      to test only a pre-selected set of relevant and informative
      intensity values for associations in order to relax the
      multiple testing issue. Furthermore, the second proposed
      strategy addresses the known inaccuracy of CNV calling in
      especially common CNV regions that is often caused to some
      extent by the high CNV population frequency and the
      consequent inadequacy of estimating CNV genotypes relative to
      sample's mean or median hybridization intensity values.
      Instead, the use of intensity reference values being
      estimated in a Gaussian mixture model framework, called MCMR,
      is investigated in application to data examples for the
      HapMap and replicate samples as well as to the previously
      analysed obesity data set. The latter obesity sample has been
      analysed in use of all four genome-wide CNV analyses
      strategies which allowed a comparison on the strategy's
      applicability and performance. The four strategies were
      observed to greatly vary in terms of computing efforts and
      genetic results. Whereas one of the two standard strategies
      was successful in the identification of rare CNVs at the
      PARK2 locus being genome-wide statistitically significantly
      associated with ADHD in children, none of these two
      strategies detected any CNV - obesity association.
      Contrarily, alternative MCMR reference intensity values
      showed improved reliability of CNV calls compared to standard
      calling in terms of stability, reproducibility and false
      positive rates. As a consequence, a novel common CNV for
      early-onset extreme obesity on chromosome 11q11 was
      identified in application of the proposed analyses
      strategies. Moreover, a common deletion at chromosome
      10q11.22, which was previously reported to be associated with
      body mass index (BMI), was also replicated in use of one the
      proposed strategies. The results suggest that the choice of
      the genome-wide CNV association analyses strategy may greatly
      influence genetic results. The presented strategic
      investigations presented here give an overview on aspects to
      consider when planning a genome-wide CNV analyses pipeline,
      but do not allow general recommendations towards an optimal
      design.