ベイズ統計学と遺伝子ネットワーク解析を用いて全身性エリテマトーデスの遺伝学を理解する

Understanding the genetics of systemic lupus erythematosus using Bayesian statistics and gene network analysis.

• Seoung Wan Nam
• Kwang Seob Lee
• Jae Won Yang
• Younhee Ko
• Michael Eisenhut
• Keum Hwa Lee
• Jae Il Shin
• Andreas Kronbichler

抄録

遺伝疫学のメタアナリシスの発表が急増しているが、統計的に有意な結果の多くは偽陽性であることが示唆されている。また、そのようなメタアナリシスの多くは、冗長、重複、誤りが多く、研究の無駄につながっている。さらに、主張されている遺伝子関連候補のほとんどが偽陽性であったため、発表された結果を正しく解釈することが重要である。本総説では、遺伝疫学メタアナリシスの結果をベイズ統計学や遺伝子ネットワーク解析を用いて解釈することの重要性を強調し、他の疾患にも応用可能であることを示した。

The publication of genetic epidemiology meta-analyses has increased rapidly, but it has been suggested that many of the statistically significant results are false positive. In addition, most such meta-analyses have been redundant, duplicate, and erroneous, leading to research waste. In addition, since most claimed candidate gene associations were false-positives, correctly interpreting the published results is important. In this review, we emphasize the importance of interpreting the results of genetic epidemiology meta-analyses using Bayesian statistics and gene network analysis, which could be applied in other diseases.