Modelos Lineales Mixtos Generalizados aplicados a estudios de datos con estructura de familia
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Autores
Orozco Restrepo, Luis Miguel
Director
Esteban Duarte, Nubia
Tipo de contenido
Trabajo de grado - Maestría
Idioma del documento
EspañolFecha de publicación
2020
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Resumen
El campo de los Modelos Lineales Mixtos y Modelos Lineales Mixtos Generalizados ha tenido un gran desarrollo en los últimos años. No obstante, existen campos de aplicación en los cuales es necesaria una amplia fundamentación teórica y práctica como lo es en estudios de datos con estructura de familia dentro del área de Genética.
En este trabajo, dentro de los Modelos Lineales Mixtos se presenta la respectiva fundamentación teórica para datos de familia y se realiza una aplicación utilizando un conjunto de datos reales del Proyecto “Corazones de Baependi” (Processo Fapesp 2007/58150-7) del laboratorio de Genética y Cardiología Molecular (Incor/USP), cuyo objetivo es identificar genes asociados a factores de riesgo cardiovascular. Oliveira et al. (2008).
La teoría de Modelos Lineales Mixtos es extendida a Modelos Lineales Mixtos Generalizados, en el sentido de utilizar una función de enlace que contenga la información del parentesco de los individuos dentro de cada familia. Se resalta el hecho de que ya existe un programa llamado SOLAR que presenta resultados sin ninguna base teórica explícita asociada. Un ejemplo ilustrativo comparando las salidas del programa SOLAR con el programa R es establecido a través de un conjunto de datos que pertenecen a una población de indios Xavantes, (Brasil) en la cual se resalta que el sobrepeso y la obesidad son determinantes de alto riesgo para la diabetes. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
The Mixed Linear Models and Generalized Mixed Linear Models fields have had a great development in recent years. However, there are fields of application in which a broader theoretical and practical foundation is necessary, such as in data studies with a family structure within the area of Genetics.
In this work, within the Mixed Linear Models the respective theoretical foundation for family data is presented and application is done using a set of real data from the "Hearts of Baependi" (Processo Fapesp 2007/58150-7) from the Laboratory of Genetics and Molecular Cardiology (Incor/USP), which its objective is to identify genes associated with cardiovascular risk factors. Oliveira et al. (2008).
The theory of Mixed Linear Models is extended to Generalized Mixed Linear Models, in the sense of using a link that contains the information of the relationship of individuals within each family. The fact that there is already a program called SOLAR that presents results without any explicit associated theoretical base is highlighted. An illustrative example comparing the outputs of the SOLAR program with the R program is established through a data set belonging to a population of Xavantes indigenous, (Brazil) in which it is highlighted that overweight and obesity are high-risk determinants for diabetes.