Kahe haruldase mutatsiooni selgitamine
Eesti populatsioonis
Tõnu Möls, Rita Teek ja Katrin Õunap
(Tartu Ülikool)
ESS XXII konverents Tartus 13. – 14. Aprillil 2010
Taust
Sündinud laps
0.001
0.999
Kuulmishäire
Normkuulmine
0.6
0.4
Muu
Vaatleme kurtust
põhjustava geeni
GJB2 mutatsioonide
M34T ja 35delG
toimet ja levikut Eestis
Geneetiline
0.5
0.5
Muu
Muu
GJB2
M34T
35delG
Kasutame kahte andmestikku: A ja B, kogutud Eestis
A
998 vastsündinut: 1 kuu jooksul Põhja-, Lääne- ja Lõuna Eestis
B
233 isikut kogu Eestist, kes tulid astatel 2000 – 2009 uurimisele,
peamiseks kaebuseks kuulmishäire
Vaatame kolme küsimust
1.
Kas Põhja-, Lääne- ja Lõuna Eesti vastsündinute andmed võib
ühendada (mutatsioonide esinemistõenäosused samad)?
Kui jah, siis kui suured on mutatsioonide tõenäosused Eestis.
2.
3.
Kas vastsündinute populatsioon on Hardy-Weinbergi tasakaalus
uuritavate mutatsioonide osas?
Kuidas on mutantsed alleelid M34T ja 35delG seotud
kurtusega Eesti andmetel?
Küsimus 1
Kas Põhja-, Lääne- ja Lõuna Eesti vastsündinute andmed võib ühendada
(sest mutatsioonide esinemistõenäosused on samad)?
Kui jah, siis kui suured on mutatsioonide tõenäosused Eestis.
Andmestik A. Testime nullhüpoteesi “mutantsete alleelide tõenäosused
kolmes Eesti piirkonnas on võrdsed “
Region
Newborns
screened
35delG
alleles
35delG
probability
M34T
alleles
M34T
probability
Northern
608
31
0.0255
36
0.0296
Western
111
5
0.0225
10
0.0450
0.0450
South-Eastern
279
15
0.0269
12
0.0215
Fisher’s test of
Ho=”probabilities equal“
0.9773
PP==0.9773
= 0.1981
P =P 0.1981
Järeldus: Ei ole tõestust, et uuritud Eesti piirkondades
alleelitõenäosused erinevad. Piirkondade andmed võib ühendada
Andmestik A. Mutantsete alleelide 35delG and M34T tõenäosuste
hindamine suurima tõepära meetodiga:
p35delG = 51 / (2×998) = 0.0256; pM34T = 58 / (2×998) = 0.0291
Newborns
35delG
35delG
M34T
M34T
screened
alleles
probability
alleles
probability
Northern
608
31
0.0255
36
0.0296
Western
111
5
0.0225
10
0.0450
South-Eastern
279
15
0.0269
12
0.0215
Whole Estonia
998
51
0.0256
58
0.0291
Region
Järeldus:
35delG tõenäosus on hinnanguliselt p35delG = 0.0256,
M34T tõenäosus on hinnanguliselt pM34T = 0.0291
Küsimus 2
Kas vastsündinute populatsioon on HardyWeinbergi tasakaalus mutatsioonide osas?
Andmestik A. Testime Hardy-Weinbergi tasakaalu (HWE) alleelide
35delG and M34T suhtes
A = 35delG
AA==M34T
M34T
Genotype
Observed
Expected
Observed
Expected
0/0
949
947.7
940
940.8
0/A
47
49.7
58
56.3
A/A
2
0.65
0
0.84
P-value
0.25
PP>>0.25
PP > 0.40
0.4
Järeldus. Normaalne alleel ja alternatiivsed mutantsed alleelid
35delG ja M34T antakse vanematelt järglastele sõltumatult ja
looduslik valik ei korrigeeri seda enne lapse sündimist. Populatsioon
on tõenäoselt Hardy-Weinbergi tasakaalus.
Küsimus 3
Kuidas on alleelid M34T ja 35delG seotud kurtusega
(Eesti andmetel) ?
Andmestik B. Võrdleme vaadeldud ja HWE korral oodatavaid
genotüüpide kordsusi (sagedusi) patsientidel. Oodatavad kordsused on
arvutatud vastsündinute andmetest (A) hinnatud tõenäosuste alusel.
Genotype
Genotype
A
A == 35delG
35delG
M34T
AA== M34T
Observed
Expected
Observed
Expected
0/0
118
202.3
118
125.4
0/A
22
10.6
8
7.5
A/A
73
0.14
7
0.11
All
213
213
133
133
P-value
≈0
≈0
Genotype
Genotype
A
A== 35delG
35delG
Observed Expected
M34T
AA== M34T
Observed Expected
0/0
118
202.3
118
125.4
0/A
22
10.6
8
7.5
A/A
73
0.14
7
0.11
Järeldused. Patsientidel on 5delG ja M34T homosügoote oluliselt
rohkem kui võiks oodata vastsündinute valimist (A) hinnatud
alleelitõenäosusi arvestades ja HWE eeldades.
M34T-heterosügoote vaadates võib järeldada, et M34T on
retsessiivne mutatsioon (heterosügootses olekus ei suurenda oluliselt
fenotüüpilise anomaalia tõenäosust).
35delG-heterosügootidel on aga selgelt suurenenud tõenäosus
kuulmisanomaalia tekkimiseks, kuid andmetest ei saa hinnata, kui
sügav see anomaalia on.
Ettekandjale oli üllatav (asjatundmatusest ?), et sama
geeni (GJB2) eri mutatsioonid on erineva
penetrantsusega: mõned võivad olla retsessiivsed,
mõned dominantsed, mõned ‘vahepealsed’.
Uurimuses osalesid peale ettekandjate mitmed spetsialistid,
kellele kuulub meie tänu:
Katrin Kruustük 3
Riina Žordania 4
Kairit Joost 4
Tiia Reimand 1,2
Eneli Oitmaa 5
Maarja Kõiv 1
Tiina Kahre1,2
Neeme Tõnisson 1
Mart Kull (†) 3
Referred
patients
Molecular
studies
Supervised study in
Dept. of Ear Clinic
1
Dept. of Genetics, United
Laboratories, UT Hospital
2
Dept. of Pediatrics, UT
3
Ear Clinic, UT Hospital
4
Tallinn Children's Hospital
5
Asper Biotech, Tartu
Tööd toetasid Eesti teadusfondi grant GARLA 6808 ja Eesti Haridus- ja
Teadusministeeriumi grant SF 0180026s09
Täname kuulamast !
Statistical details
Expected Observed
if H0
0/0
0/M
Possible, if H0,
combinations
940.8
940
940
939
938
941
5.67
58
57
59
60
56
0.845
0
1
0
0
1
:
:
:
:
:
M/M
For testing the HWE, the Pearson's χ2 can not be used, because it is an asymptotic
method, which is relevant for large numbers of observations, in each table cell at
least 5 or more expected or observed values. In the present example we have in
one cell 0 observations. Therefore we use 'modified' Fisher's method.
We consider all possible components for multivariate vector of frequecies,
having sum 998. Some of combinations are unrealistic, the other have higher
probabiliti. Now we sum probabilities of all the possible combinations, which are equal
or less than the observed combination. If the resulting sum is small, the H0 must be
rejected.
Statistical details
Expected Observed
if H0
0/0
0/M
Possible, if H0,
combinations
940.8
940
940
939
938
941
5.67
58
57
59
60
56
0.845
0
1
0
0
1
:
:
:
:
:
M/M
For testing the HWE, the Pearson's χ2 can not be used, because it is an asymptotic
method, which is relevant for large numbers of observations, in each table cell at
least 5 or more expected or observed values. In the present example we have in
one cell 0 observations. Therefore we use 'modified' Fisher's method.
We consider all possible components for multivariate vector of frequecies,
having sum 998. Some of combinations are unrealistic, the others have higher
probability. Now we sum probabilities of all the possible combinations, which are equal
or less than the observed combination. If the resulting sum is small, the H0 will be
rejected.
Statistical details
Expected Observed
if H0
0/0
0/M
Possible, if H0,
combinations
940.8
940
940
939
938
941
5.67
58
57
59
60
56
0.845
0
1
0
0
1
:
:
:
:
:
M/M
For testing the HWE, the Pearson's χ2 can not be used, because it is an asymptotic
method, which is relevant for large numbers of observations, in each table cell at
least 5 or more expected or observed values. In the present example we have in
one cell 0 observations. Therefore we use 'modified' Fisher's method.
We consider all possible components for multivariate vector of frequecies,
having sum 998. Some of combinations are unrealistic, the others have higher
probability. Now we sum probabilities of all the possible combinations, which are equal
or less than the observed combination. If the resulting sum is small, the H0 will be
rejected.
Statistical details
Expected Observed
if H0
0/0
0/M
Possible, if H0,
combinations
940.8
940
940
939
938
941
5.67
58
57
59
60
56
0.845
0
1
0
0
1
:
:
:
:
:
M/M
For testing the HWE, the Pearson's χ2 can not be used, because it is an asymptotic
method, which is relevant for large numbers of observations, in each table cell at
least 5 or more expected or observed values. In the present example we have in
one cell 0 observations. Therefore we use 'modified' Fisher's method.
We consider all possible components for multivariate vector of frequecies,
having sum 998. Some of combinations are unrealistic, the others have higher
probability. Now we sum probabilities of all the possible combinations, which are equal
or less than the observed combination. If the resulting sum is small, the H0 will be
rejected.