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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

12. Looking Toward the Future

verfasst von : Nan M. Laird, Christoph Lange

Erschienen in: The Fundamentals of Modern Statistical Genetics

Verlag: Springer New York

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Abstract

While genome wide association studies have led to the identification of robust associations for many complex disease phenotypes, they are typically not able to explain the amount of phenotypic variability that has been attributed to genetic factors by heritability studies such as those discussed in Chapter 4. For example for the phenotype height, heritability studies suggest that about 70% of the phenotypic variability is attributable to genetic factors. However, so far, GWAS for height have identified variants that explain a substantially smaller proportion of the genetic variance of this highly heritable trait (Weedon et al. (2008); Yang et al. (2010)). There are numerous reasons for this ‘missing heritability’, perhaps the most obvious being that the SNPs analyzed are likely only proxies for the real DSLs, and the fact that low frequency SNPs are difficult to detect.

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Literatur
Zurück zum Zitat Ionita-Laza I, Perry G, Raby B, Klanderman B, Lee C, Laird N, Weiss S, Lange C (2008) On the analysis of copy-number variations in genome-wide association studies: a translation of the family-based association test. Genetic Epidemiology 32(3):273CrossRef Ionita-Laza I, Perry G, Raby B, Klanderman B, Lee C, Laird N, Weiss S, Lange C (2008) On the analysis of copy-number variations in genome-wide association studies: a translation of the family-based association test. Genetic Epidemiology 32(3):273CrossRef
Zurück zum Zitat Korn J, Kuruvilla F, McCarroll S, Wysoker A, Nemesh J, Cawley S, Hubbell E, Veitch J, Collins P, Darvishi K, et al (2008) Integrated genotype calling and association analysis of SNPs, common copy number polymorphisms and rare CNVs. Nature Genetics 40(10):1253–1260CrossRef Korn J, Kuruvilla F, McCarroll S, Wysoker A, Nemesh J, Cawley S, Hubbell E, Veitch J, Collins P, Darvishi K, et al (2008) Integrated genotype calling and association analysis of SNPs, common copy number polymorphisms and rare CNVs. Nature Genetics 40(10):1253–1260CrossRef
Zurück zum Zitat Li B, Leal S (2008) Methods for detecting associations with rare variants for common diseases: application to analysis of sequence data. The American Journal of Human Genetics 83(3):311–321CrossRef Li B, Leal S (2008) Methods for detecting associations with rare variants for common diseases: application to analysis of sequence data. The American Journal of Human Genetics 83(3):311–321CrossRef
Zurück zum Zitat Madsen B, Browning S (2009) A groupwise association test for rare mutations using a weighted sum statistic. PLoS Genetics 5(2): e1000384CrossRef Madsen B, Browning S (2009) A groupwise association test for rare mutations using a weighted sum statistic. PLoS Genetics 5(2): e1000384CrossRef
Zurück zum Zitat Weedon M, Lango H, Lindgren C, Wallace C, Evans D, Mangino M, Freathy R, Perry J, Stevens S, Hall A, et al (2008) Genome-wide association analysis identifies 20 loci that influence adult height. Nature Genetics 40(5):575CrossRef Weedon M, Lango H, Lindgren C, Wallace C, Evans D, Mangino M, Freathy R, Perry J, Stevens S, Hall A, et al (2008) Genome-wide association analysis identifies 20 loci that influence adult height. Nature Genetics 40(5):575CrossRef
Zurück zum Zitat Yang J, Benyamin B, McEvoy B, Gordon S, Henders A, Nyholt D, Madden P, Heath A, Martin N, Montgomery G, Goddard M, Visscher P (2010) Common SNPs explain a large proportion of the heritability for human height. Nature Genetics. Epub 2010 20 June, doi:10.1038/ng.608. Yang J, Benyamin B, McEvoy B, Gordon S, Henders A, Nyholt D, Madden P, Heath A, Martin N, Montgomery G, Goddard M, Visscher P (2010) Common SNPs explain a large proportion of the heritability for human height. Nature Genetics. Epub 2010 20 June, doi:10.1038/ng.608.
Metadaten
Titel
Looking Toward the Future
verfasst von
Nan M. Laird
Christoph Lange
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer New York
DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4419-7338-2_12

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