Statistical Genetic Analysis of Complex Craniofacial and Dental Genetic Disorders

复杂颅面和牙齿遗传疾病的统计遗传分析

基本信息

  • 批准号:
    7933241
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 4.85万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2009
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2009-01-01 至 2011-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): Candidate: Dr. Manika Govil is a statistical geneticist currently undergoing postdoctoral training at the University of Pittsburgh School of Dental Medicine's Center for Craniofacial and Dental Genetics (CCDG). Her prior research focuses on extensions of the posterior probability of linkage (PPL), and includes a Bayesian reanalysis of cleft lip with/out cleft palate (CL/P) family data. Her short-term goal is to gain fundamental knowledge of craniofacial and dental genetic (CFDG) disorders, with special emphasis on understanding the etiology, epidemiology, and phenotypes of CL/P. A deeper understanding of CL/P and other complex genetic traits is critical to the development of methods with computationally feasible implementations that will be capable of modeling the expected heterogeneity in the data to identify multigenic causes. Her long-term goal is to become an independent, interdisciplinary research scientist with a funded research program that will bring together expertise in statistics and computer science to advance our understanding of complex traits like CFDG disorders. Environment: CCDG has ongoing NIDCR-funded grants examining craniofacial and dental disorders. The University of Pittsburgh has a long-standing track record of providing postdoctoral fellows and research associates with exceptional research and career development training. Mentors & Consultants: Dr. Mary Marazita will serve as the primary mentor for this award. She is the principal investigator on several CFDG grants, and has expertise in orofacial research. Dr. Veronica Vieland, an expert in statistical genetics, will serve as co-mentor on this grant She is the principal investigator on grants relating to methods development for complex traits, as well as grants for the analysis of complex traits like autism and CL/P. In addition, Drs. Jeffrey O'Connell and Daniel Weeks will contribute to Dr. Govil's training and research plan. Both Drs. O'Connell and Weeks have expertise in computational aspects of statistical genetic analysis. Research Career Development Plan: In addition to a series of tutorials conducted with the mentors/consultants in their areas of expertise, Dr. Govil will also participate in subject area relevant workshops, seminars, and society meetings. Research Study: The aim of this project is to develop computationally feasible statistical genetic methods and apply them to the analysis of complex CFDG disorders. Public Health Relevance: Complex genetic traits including craniofacial and dental genetic disorders like CL/P constitute a significant public health burden. The aim of this project is to further our understanding of CL/P and other complex traits by developing, implementing computationally, and applying in analyses, statistical methods that are capable of modelling genetic factors, with/out possible environmental factors, that may be responsible for such traits.
描述(由申请人提供): 候选人:Manika Govil 博士是一名统计遗传学家,目前正在匹兹堡大学牙科学院颅面和牙科遗传学中心 (CCDG) 接受博士后培训。她之前的研究重点是连锁后验概率 (PPL) 的扩展,包括对有/无腭裂 (CL/P) 家族数据的唇裂进行贝叶斯重新分析。她的短期目标是获得颅面和牙齿遗传 (CFDG) 疾病的基础知识,特别强调了解 CL/P 的病因学、流行病学和表型。对 CL/P 和其他复杂遗传性状的更深入了解对于开发具有计算上可行的实现的方法至关重要,这些方法将能够对数据中的预期异质性进行建模,以识别多基因原因。她的长期目标是成为一名独立的跨学科研究科学家,拥有一项受资助的研究项目,该项目将汇集统计学和计算机科学方面的专业知识,以增进我们对 CFDG 疾病等复杂特征的理解。环境:CCDG 持续提供 NIDCR 资助的赠款,用于检查颅面和牙齿疾病。匹兹堡大学在为博士后研究员和研究员提供卓越的研究和职业发展培训方面拥有悠久的记录。导师和顾问:Mary Marazita 博士将担任该奖项的主要导师。她是多项 CFDG 资助项目的首席研究员,并拥有口面部研究方面的专业知识。统计遗传学专家 Veronica Vieland 博士将担任这项资助的共同导师。她是与复杂性状方法开发相关的资助以及用于分析自闭症和 CL/ 等复杂性状的资助的首席研究员P。此外,博士。 Jeffrey O'Connell 和 Daniel Weeks 将为 Govil 博士的培训和研究计划做出贡献。两位博士。奥康奈尔和威克斯在统计遗传分析的计算方面拥有专业知识。研究职业发展计划:除了与导师/顾问在其专业领域进行的一系列教程外,Govil 博士还将参加学科领域相关的研讨会、研讨会和学会会议。研究:该项目的目的是开发计算上可行的统计遗传学方法,并将其应用于复杂 CFDG 疾病的分析。公共卫生相关性:复杂的遗传特征,包括 CL/P 等颅面和牙齿遗传性疾病,构成了重大的公共卫生负担。该项目的目的是通过开发、计算实施和应用分析统计方法,进一步加深我们对 CL/P 和其他复杂性状的理解,这些方法能够对遗传因素进行建模,而无需/不考虑可能负责的环境因素。对于这样的特质。

项目成果

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