A genética estatística é uma área de estudo que aplica métodos estatísticos a dados genéticos com o objetivo de entender a base genética de características e doenças complexas. Envolve a análise de dados provenientes de estudos genéticos, como estudos de associação do genoma inteiro (GWAS), análise de ligação e dados de sequenciamento, para identificar variantes genéticas associadas a um determinado fenótipo.
A genética estatística também envolve o desenvolvimento de modelos e métodos estatísticos para analisar dados genéticos. Isso inclui métodos para estimar parâmetros genéticos, como herdabilidade e desequilíbrio de ligação, e para detectar variantes genéticas associadas a características complexas.
Em suma, a genética estatística desempenha um papel importante no avanço de nossa compreensão da base genética de características e doenças complexas, o que tem importantes implicações para a medicina personalizada, o desenvolvimento de medicamentos e a saúde pública.
Coordenadora de Pesquisa e Líder da Equipe
- Inácio, V., M. Lourenço, V., de Carvalho, M., Parker, R. A., & Gnanapragasam, V. (2021). Robust and flexible inference for the covariate‐specific receiver operating characteristic curve. Statistics in Medicine, 40(26), 5779-5795.
- Lourenço, V. M., Ogutu, J. O., & Piepho, H. P. (2020). Robust estimation of heritability and predictive accuracy in plant breeding: evaluation using simulation and empirical data. BMC genomics, 21(1), 1-18.
- Rodrigues, P.C., Heuvelink, E., Marcelis, L.F.M., Chapman, S., and van Eeuwijk, F. (2021). An analysis of synthetic yield data for pepper shows how genotype by environment interaction in yield can be understood in terms of yield components and their QTLs. Crop Science, 61:1826-1842
- Lourenço, V., Rodrigues, P.C., Pires, A.M. and Piepho, H.-P. (2017). A robust DF-REML framework for variance components estimation in genetic studies. Bioinformatics. 33:3584-3594.
Rodrigues, P.C., Monteiro, A., and Lourenço, V.M. (2016). A Robust additive main effects and multiplicative interaction model for the analysis of genotype-by-environment data. Bioinformatics 32:58–66.