Kahe haruldase mutatsiooni selgitamine Eesti populatsioonis

1. Kahe haruldase mutatsiooni selgitamine Eesti populatsioonis Tõnu Möls, Rita Teek ja Katrin Õunap (Tartu Ülikool) ESS XXII konverents Tartus 13. – 14. Aprillil 2010

2. Sündinud laps 0.001 0.999 Kuulmishäire Normkuulmine 0.6 0.4 Muu Geneetiline 0.5 0.5 Muu GJB2 Muu M34T 35delG Taust Vaatleme kurtust põhjustava geeni GJB2 mutatsioonide M34T ja 35delG toimet jalevikut Eestis

3. B 233 isikut kogu Eestist, kes tulid astatel 2000 – 2009 uurimisele, peamiseks kaebuseks kuulmishäire Kasutame kahte andmestikku:A ja B, kogutud Eestis A 998 vastsündinut: 1 kuu jooksul Põhja-, Lääne- ja Lõuna Eestis

4. 2. Kas vastsündinute populatsioon on Hardy-Weinbergi tasakaalus uuritavate mutatsioonide osas? Kuidas on mutantsed alleelid M34T ja 35delG seotud kurtusega Eesti andmetel? 3. 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.

5. 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.

6. 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 P = 0.9773 P = 0.1981 Fisher’s test of Ho=”probabilities equal“ P = 0.9773 P = 0.1981 Järeldus: Ei ole tõestust, et uuritud Eesti piirkondades alleelitõenäosused erinevad. Piirkondade andmed võib ühendada

7. Andmestik A. Mutantsete alleelide 35delG and M34T tõenäosuste hindamine suurima tõepära meetodiga: p35delG= 51 / (2×998) = 0.0256; pM34T= 58 / (2×998) = 0.0291 Järeldus: 35delG tõenäosus on hinnanguliselt p35delG= 0.0256, M34T tõenäosus on hinnanguliselt pM34T= 0.0291

8. Küsimus 2 Kas vastsündinute populatsioon on Hardy-Weinbergi tasakaalus mutatsioonide osas?

9. Andmestik A. Testime Hardy-Weinbergi tasakaalu (HWE) alleelide35delG and M34T suhtes A = M34T A = 35delG A = 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 P > 0.25 P > 0.4 P > 0.25 P > 0.40 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.

10. Küsimus 3 Kuidas on alleelid M34T ja 35delG seotud kurtusega (Eesti andmetel) ?

11. Andmestik B. Võrdleme vaadeldud ja HWE korral oodatavaid genotüüpide kordsusi (sagedusi) patsientidel. Oodatavad kordsused on arvutatud vastsündinute andmetest (A) hinnatud tõenäosuste alusel. A = 35delG A = M34T Genotype ≈0 ≈0

12. A = 35delG A = M34T Genotype 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.

13. Ettekandjale oli üllatav (asjatundmatusest ?), et sama geeni (GJB2) eri mutatsioonid on erineva penetrantsusega: mõned võivad olla retsessiivsed, mõned dominantsed, mõned ‘vahepealsed’.

14. Katrin Kruustük 3 Riina Žordania4 Kairit Joost4 Tiia Reimand 1,2 Eneli Oitmaa 5 Maarja Kõiv 1 Tiina Kahre1,2 Neeme Tõnisson 1 Mart Kull (†) 3 Referred patients 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 Molecular studies Supervised study in Dept. of Ear Clinic Uurimuses osalesid peale ettekandjate mitmed spetsialistid, kellele kuulub meie tänu: Tööd toetasid Eesti teadusfondi grant GARLA 6808 ja Eesti Haridus- ja Teadusministeeriumi grant SF 0180026s09

15. Täname kuulamast !

16. Statistical details Expected Observed if H0 940.8 940 5.67 58 0.845 0 Possible, if H0, combinations 940 939 938 941 : : 57 59 60 56 : : 1 0 0 1 : 0/0 0/M 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.

17. Statistical details Expected Observed if H0 940.8 940 5.67 58 0.845 0 Possible, if H0, combinations 940 939 938 941 : : 57 59 60 56 : : 1 0 0 1 : 0/0 0/M 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 H0will be rejected.

18. Statistical details Expected Observed if H0 940.8 940 5.67 58 0.845 0 Possible, if H0, combinations 940 939 938 941 : : 57 59 60 56 : : 1 0 0 1 : 0/0 0/M 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 H0will be rejected.

19. Statistical details Expected Observed if H0 940.8 940 5.67 58 0.845 0 Possible, if H0, combinations 940 939 938 941 : : 57 59 60 56 : : 1 0 0 1 : 0/0 0/M 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 H0will be rejected.