Анализ главных компонентов корректирует стратификацию в полногеномных ассоциативных исследованиях

Популяционная стратификация — различия в частотах аллелей между группами случаев и контролей, обусловленные систематическими различиями по происхождению, — может приводить к ложным ассоциациям в исследованиях заболеваний. Мы описываем метод, который позволяет явно выявлять и корректировать популяционную стратификацию в масштабе всего генома. В нашем методе для явного моделирования различий по происхождению между случаями и контролями используется анализ главных компонентов. Получаемая коррекция специфична для изменения частоты маркера-кандидата в разных популяциях предков, что минимизирует ложные ассоциации и одновременно максимизирует мощность выявления истинных ассоциаций. Наш простой и эффективный подход можно легко применять в исследованиях заболеваний с сотнями тысяч маркеров.