Gerichtete Graphen zur Modellierung von Gen-Gen- und Gen-Umwelt-Interaktionen in Studien der genetischen Epidemiologie

遗传流行病学研究中基因-基因和基因-环境相互作用建模的有向图

• 批准号: 5432353
• 负责人: Professorin Dr. Iris Pigeot
• 金额: --
• 依托单位: Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS GmbH
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2004
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2003-12-31 至 2007-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5432353?language=en
• 关键词: Gerichtete; Graphen; zur; Modellierung; von

In diesem sowohl methodisch als auch anwendungsorientiert angelegten Projekt sollen gerichtete Graphen zur Modellierung von Gen-Gen- und Gen-Umwelt-Interaktionen in Studien zur genetischen Epidemiologie eingesetzt werden. Hierbei fokussiert das Vorhaben auf graphische Modelle und künstliche neuronale Netze. Hintergrund: Bei der Erforschung der Ätiologie von Erkrankungen spielen im zunehmenden Maße individuelle genetische Faktoren eine große Rolle. Der überwiegende Anteil der in der Bevölkerung relevanten Krankheiten, wie Herz-Kreislauf-Erkrankungen, psychiatrische Erkrankungen und Krebs, ist den komplexen Erkrankungen zuzurechnen, die somit für die öffentliche Gesundheit von außerordentlichem Interesse sind. Komplexe Erkrankungen sind ihrer Natur nach multifaktoriell, d.h. für ihre Entstehung werden verschiedene genetische und nicht-genetische (umweltbedingte) Faktoren sowie deren Zusammenspiel verantwortlich gemacht. Gerade die Analyse solcher Gen-Gen- oder Gen-Umwelt-Interaktionen scheint entscheidend für das Verständnis der Krankheitsentwicklung und die Etablierung möglicher Therapien zu sein. Die Identifikation solcher Wirkmechanismen erweist sich dabei als eine komplexe Aufgabe, die erhebliche Anforderungen an die einzusetzende statistische Methodik stellt. Im Gegensatz zu den monogenetischen Erkrankungen existieren hier jedoch nur wenige, zum Teil unbefriedigende Lösungsansätze. Ziel: (a) Formulierung graphischer Modelle und künstlicher neuronaler Netze zur Modellierung komplexer Krankheiten, Entwicklung der zugrunde liegenden Theorie und Diskussion der primär statistischen Eigenschaften, (b) Entwicklung und Validierung entsprechender Software, (c) Überprüfung der Praxistauglichkeit der entwickelten Verfahren.

在这方面，我们采用了方法论来研究遗传流行病学研究中的遗传模型和环境相互作用模型。 künstliche 神经元 Netze。 Herz-Kreislauf-Erkrankungen、精神病学 Erkrankungen 和 Krebs、是一个复杂的 Erkrankungen zuzurechnen、die somit für die offentliche Gesundheit von außerordentlichem Interesse sind。分析 solcher Gen-Gen-oder Gen-Umwelt-Interaktionen scheint entscheidend für das Verständnis der Krankheitsentwicklung Im Gegensatz zu den Monogenetischen Erkrankungen Existieren hier jedoch nur Wenige，zum Teil unbefriedigende Lösungsansätze。和验证软件，(c) Überprüfung der Praxistauglichkeit der entwickelten Verfahren。