Fitness equilibrium under addtive, dominance, overdominance and underdominance models.

Es ampliamente reconocido que la estructuración poblacional puede ocasionar asociaciones falsas en estudios de asociación genética. Sin embargo, no se suele hacer el mismo énfasis acerca de cómo la estratificación poblacional puede afectar la capacidad de detectar una asociación verdadera. En esta simulación, se considerarán 2 locis: Un SNP ("Q") que influencia fuertemente un rasgo binario (por ejemplo: sano, enfermo), y un marcador (M) en desequilibrio de ligamiento perfecto con el SNP Q. Por simplicidad, se asumirá un modelo completamente dominante, por lo que se puede categorizar el genotipo (de cada loci) en 0 (por ejemplo, genotipo q/q o m/m) y 1 (genotipos Q/q y Q/Q y M/m o M/M). Existen dos poblaciones con diferentes perfiles de desequilibrio de ligamiento: En la población "0", el alelo Q solo se presenta en cromosomas con el alelo M; mientras que en la población "1", el alelo "Q" solo se presenta en cromosomas con el alelo "m". Por lo tanto, solo existen 6 combinaciones de genotipos y población de origen, detalladas en la siguiente tabla

Comparación de dos métodos de simulación de datos de acuerdo al modelo logit. El modelo correcto es el segundo. Método 1: logit = b0 + b1 * x + e Yi = round(p|x) Método 2: logit = b0 + b1 * x Yi ~ B(1, p|x)