3. Analyse

In diesem Fachbeitrag wird eine detaillierte Analyse von DNA-Daten innerhalb einer Familie mit acht Personen durchgeführt. Die Studie konzentriert sich auf die Identifikation von Krankheitsmustern und Verwandtschaftsgraden durch die Anwendung qualitativer und quantitativer Methoden. Durch die Nutzung von Fallstudien nach Robert K. Yin und die Integration von KI-Modellen sowie neuronalen Netzen werden tiefgehende Einblicke in die genetischen Strukturen und Vererbungsmuster gewonnen. Die Analyse umfasst die Harmonisierung von Daten aus verschiedenen Anbietern, die Berechnung von Verwandtschaftsgraden mittels des Jaccard-Index und die Visualisierung der Ergebnisse durch Heatmaps und Clustering-Algorithmen. Zudem werden phänotypische Daten aus den Datenbanken GWAS und SNPedia eingebunden, um mögliche Krankheitsrisiken zu identifizieren. Die Studie zeigt, wie durch die Kombination verschiedener Methoden und Datenquellen fundierte Erkenntnisse über genetische Veranlagungen und Verwandtschaftsbeziehungen gewonnen werden können. Abschließend wird die Leistung des KI-Modells evaluiert und die Ergebnisse werden in einem interaktiven Familienbaum visualisiert, der die komplexen Beziehungen innerhalb der Familie darstellt.