Закон Харді-Вайнберга
Основним прикладом популяційно-статистичного методу є закон Харді-Вайнберга. В його основі є закономірність, яка була виявлена в 1908 році математиком Англії Дж. Харді і лікарем Ст. Вайнбергом з Німеччини для виведення досконалої популяції. Закон внаслідок отримав назву на честь цих двох імен. Для того щоб популяція була ідеальною, необхідні наступні умови:
Досконале рівновага може бути порушена низкою факторів, серед яких близькоспоріднені шлюби, мутації, відбір, міграції та багато іншого. Закон Харді-Вайнберга вважається основою при розгляді генетичних перетворень, що відбуваються в природних і штучно створених популяціях рослин, тварин і людини.
Принципи асоціації
Відмінною особливістю конструкції case-control є те, що випробовувані, включені у вибірку, випадковим чином вибираються з даної популяції за статусом хвороби ретроспективно. Генетичні склади осіб, що належать до двох груп, випадків і контролю, порівнюються в надії, що їх відмінності в деяких вузьких областях геному можуть служити причинним поясненням статусу хвороби. Серед різних типів генетичних маркерів однонуклеотидні поліморфізми (ОНП) відіграють центральну роль в картуванні складних захворювань. По всьому людського геному існує не менше 10 мільйонів ОНП з частотою > 1%, які, як вважають, становлять близько 90% генетичної варіації людини.
Основоположним поняттям у картографії асоціації є неравновесность зчеплення між генетичним маркером і локусом, який впливає на досліджуваний ознака. Вона фіксує відхилення від ймовірнісної незалежності серед алелей або генетичних маркерів. Наприклад, неравновесность зчеплення між двома алелями, наприклад, A і B, можна кількісно визначити шляхом вимірювання різниці між рав, ймовірністю спостереження гаплотипу AB (тобто лінійного розташування двох алелей на одній і тій же хромосомі, успадкованої як єдине ціле) і твором pApB, де pA і pB – ймовірності спостереження алелей A і B відповідно. Однак у більшості випадків гаплотипи не доступні безпосередньо, і їх частоти повинні бути з повною вірогідністю визначені з даних генотипу.
Вивідні методи, засновані на варіантах алгоритму мінімізації очікувань, ітераційна техніка для отримання оцінок максимальної правдоподібності в моделях відсутніх даних, є популярним вибором для отримання вибіркових частот гаплотипів. Задокументована точність алгоритму мінімізації очікувань для оцінки частот гаплотипів при різних схемах моделювання як функції частот алелей, так і багатьох інших факторів. Недавні розробки використовують спостереження, в якому в коротких регіонах гаплотипи в популяції схильні групуватися в групи, і ця кластеризація має тенденцію змінюватись вздовж хромосоми.
Результуючі закономірності генетичної варіації можуть бути добре описані прихованими марковскими моделями, а оцінки параметрів були виконані за допомогою алгоритму, щоб вивести гаплотипическую фазу, а також відсутні дані генотипу. Альтернативно міра композитного генотипного нерівноваги може бути обчислена безпосередньо з двухлокусных генотипових даних, в припущенні випадкового спарювання, він відповідає вищезазначеній аллелической меридіані. Ряд інших загальних коефіцієнтів та їх властивостей вивчалися як аналітично, так і за допомогою моделювання.
