Kurzfassung

In genetischen Studien (z.B. Assoziationsstudien, Microarray-Untersuchungen) werden häufig viele Marker/Probes gleichzeitig (am selben Patientengut) untersucht. Dadurch entsteht das Problem des möglichen Auftretens vieler fälschlich signifikanter Ergebnisse. Aufgrund des explorativen Charakters solcher Studien wird häufig eine weniger strikte Fehlerkontrolle gewählt (z.B. die False Discovery Rate (FDR)). Genetische Assoziationsstudien werden zumeist mehrstufig durchgeführt. Hier ist gerade...In genetischen Studien (z.B. Assoziationsstudien, Microarray-Untersuchungen) werden häufig viele Marker/Probes gleichzeitig (am selben Patientengut) untersucht. Dadurch entsteht das Problem des möglichen Auftretens vieler fälschlich signifikanter Ergebnisse. Aufgrund des explorativen Charakters solcher Studien wird häufig eine weniger strikte Fehlerkontrolle gewählt (z.B. die False Discovery Rate (FDR)). Genetische Assoziationsstudien werden zumeist mehrstufig durchgeführt. Hier ist gerade die Verknüpfung der Kontrolle der FDR mit adaptiven Designs eine für die Praxis vielversprechende Möglichkeit, um die Kosten solcher Studien zu reduzieren. Damit alle Vorteile dieser Verknüpfung unter Beibehaltung korrekter Ergebnisse ausgenutzt werden können, müssen die statistischen Rahmenbedingungen erarbeitet werden. Dies erfolgte im Rahmen dieses Projekts.
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