Over a decade, genome-wide association studies (GWASs) have provided insightful information into the genetic architecture of complex traits. However, the variants found by GWASs explain just a small portion of heritability. Meanwhile, as large scale GWASs and meta-analyses of multiple phenotypes are becoming increasingly common, there is a need to develop computationally efficient models/tools for multi-locus studies and multi-phenotype studies. Thus, we were motivated to focus on the development of tools serving for epistatic studies and to seek for analysis strategy jointly analyzed multiple phenotypes. By exploiting the technical and methodological progress, we developed three R packages. SimPhe was built based on the Cockerham epistasis model to simulate (multiple correlated) phenotype(s) with epistatic effects. Another two packages, episcan and gpuEpiScan, simplified the calculation of EPIBALSTER and epiHSIC and were implemented with high performance, especially the package based on Graphics Processing Unit (GPU). The two packages can be employed by epistasis detection in both case-control studies and quantitative trait studies. Our packages might help drive down costs of computation and increase innovation in epistatic studies. Moreover, we explored the gene-gene interactions on developmental dyslexia, which is mainly characterized by reading problems in children. Multivariate meta-analysis was performed on genome-wide interaction study (GWIS) for reading-related phenotypes in the dyslexia dataset, which contains nine cohorts from different locations. We identified one genome-wide significant epistasis, rs1442415 and rs8013684, associated with word reading, as well as suggestive genetic interactions which might affect reading abilities. Except for rs1442415, which has been reported to influence educational attainment, the genetic variants involved in the suggestive interactions have shown associations with psychiatric disorders in previous GWASs, particularly with bipolar disorder. Our findings suggest making efforts to investigate not just the genetic interactions but also multiple correlated psychiatric disorders.      «

Over a decade, genome-wide association studies (GWASs) have provided insightful information into the genetic architecture of complex traits. However, the variants found by GWASs explain just a small portion of heritability. Meanwhile, as large scale GWASs and meta-analyses of multiple phenotypes are becoming increasingly common, there is a need to develop computationally efficient models/tools for multi-locus studies and multi-phenotype studies. Thus, we were motivated to focus on the developmen...     »

Über ein Jahrzehnt haben GWASs aufschlussreiche Informationen zur genetischen Architektur komplexer Merkmale geliefert. Die von GWASs gefundenen Varianten erklären jedoch nur einen kleinen Teil der Erblichkeit. In der Zwischenzeit, da sich GWASs im großen Maßstab und Meta-Analysen für mehrere Phänotypen immer mehr durchsetzen, besteht die Notwendigkeit, rechenintensive Modelle/Werkzeuge für Multi-Locus-Studien und Multi-Phänotyp-Studien zu entwickeln. Daher haben wir Programme und Analysestrategien für epistatische Studien entwickelt, die mehrere Phänotypen gemeinsam behandeln. Wir nutzten den technischen und methodischen Fortschritt aus und entwickelten drei R-Pakete. SimPhe basiert auf dem Epistasemodell von Cockerham, um (mehrfach korrelierte) Phänotyp(en) mit epistatischen Effekten zu simulieren. Die beiden anderen Pakete, episcan und gpuEpiScan, vereinfachen die Berechnung von EPIBLASTER und epiHSIC und wurden mit hoher Rechenleistung implementiert, insbesondere das auf GPU basierende Paket. Die beiden Pakete können durch Epistasisnachweis sowohl in Fall-Kontroll-Studien als auch in quantitativen Merkmalsstudien eingesetzt werden. Unsere Pakete könnten dazu beitragen, die Rechenkosten zu senken und die Innovation bei epistatischen Studien zu steigern. Darüber hinaus untersuchten wir die Gen-Gen-Wechselwirkungen bei Entwicklungsstörungen, die hauptsächlich durch Leseprobleme bei Kindern gekennzeichnet sind. Multivariate Meta-Analysen wurden an GWIS für lesebezogene Phänotypen in den Dyslexie-Daten durchgeführt, die neun Kohorten aus verschiedenen Orten enthält. Wir identifizierten eine genomweit signifikante Epistase, rs1442415 und rs8013684, die mit dem Lesen von Wörtern assoziiert sind, sowie suggestive genetische Interaktionen, die die Lesefähigkeiten beeinflussen könnten. Mit Ausnahme von rs1442415, von dem berichtet wurde, dass es den Bildungserfolg beeinflusst, haben die genetischen Varianten, die an den suggestiven Interaktionen beteiligt sind, Assoziationen mit psychiatrischen Störungen in früheren GWASs gezeigt, insbesondere mit bipolaren Störungen. Unsere Ergebnisse legen nahe, Anstrengungen zu unternehmen, um nicht nur die genetischen Interaktionen zu untersuchen, sondern auch die Beziehungen zwischen verschiedenen psychiatrischen Störungen.      «

Über ein Jahrzehnt haben GWASs aufschlussreiche Informationen zur genetischen Architektur komplexer Merkmale geliefert. Die von GWASs gefundenen Varianten erklären jedoch nur einen kleinen Teil der Erblichkeit. In der Zwischenzeit, da sich GWASs im großen Maßstab und Meta-Analysen für mehrere Phänotypen immer mehr durchsetzen, besteht die Notwendigkeit, rechenintensive Modelle/Werkzeuge für Multi-Locus-Studien und Multi-Phänotyp-Studien zu entwickeln. Daher haben wir Programme und Analysestrateg...     »