NGFN-PLUS
Genetisch-epidemiologische Methodenplattform
| Leitung: | Prof. Dr. Andreas Ziegler | |
| Institut: | Universität Lübeck | |
| Homepage: | www.imbs-luebeck.de |
Die genetisch-epidemiologische Methodenplattform stellt biometrische Unterstützung für alle Projektpartner im Konsortium zur Verfügung. Damit wird auf bestehenden erfolgreichen Kooperationen aufgebaut. Entsprechend der Diversität der Ansätze im Consortium wird sich dies auf folgende Studien beziehen: Kopplungsstudien in großen Familien sowie in Geschwisterpaaren, Studien zur genetischen Assoziation sowohl in Kandidatengenen als auch genomweit und Studien zur Genexpression. Die Unterstützung umfasst alle Studienphasen von der Planung über die Durchführung und Auswertung bis hin zur Interpretation der Studienergebnisse.
Ein weiteres Ziel dieses Teilprojekts ist, statistische Analysen von genomweiten Assoziationsstudien (GWAs) sowie die nachfolgende Entwicklung von diagnostischen und prognostischen Instrumenten zu erleichtern. Hierfür sollen Werkzeuge zur statistischen Analyse bereitgestellt werden, die
1. neuartige Analyseverfahren berücksichtigen, die bislang nicht zum Standardrepertoire der Auswertung von GWAs gehören,
2. flexibel genug sind, um auf verschiedene Typen von Daten angepasst zu werden, wie beispielsweise copy number variations,
3. eine detaillierte Qualitätssicherung der Daten durchführen,
4. die Entwicklung von diagnostischen und prognostischen Modellen ermöglichen,
5. auf neuen, zeit- und platzeffizienten sowie flexiblen Implementationen beruhen und
6. eine Plattform verwenden, die mit großen Datensätzen umgehen kann.
Weiterhin wird angestrebt, die allgemeine Qualität von Studien zur genetischen Assoziation zu verbessern, indem Leitlinien für die Planung, Bericht und Beurteilung solcher Studien vorbereitet und implementiert werden.
Weitere Teilprojektleiter:
1. neuartige Analyseverfahren berücksichtigen, die bislang nicht zum Standardrepertoire der Auswertung von GWAs gehören,
2. flexibel genug sind, um auf verschiedene Typen von Daten angepasst zu werden, wie beispielsweise copy number variations,
3. eine detaillierte Qualitätssicherung der Daten durchführen,
4. die Entwicklung von diagnostischen und prognostischen Modellen ermöglichen,
5. auf neuen, zeit- und platzeffizienten sowie flexiblen Implementationen beruhen und
6. eine Plattform verwenden, die mit großen Datensätzen umgehen kann.
Weiterhin wird angestrebt, die allgemeine Qualität von Studien zur genetischen Assoziation zu verbessern, indem Leitlinien für die Planung, Bericht und Beurteilung solcher Studien vorbereitet und implementiert werden.
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