Schätzung der Verwandtschaft zwischen Malaria-Parasiten

Zusammenfassung Das Verständnis der Verwandtschaft von Individuen innerhalb oder zwischen Populationen ist ein häufiges Ziel in der Biologie. Zunehmend wird Verwandtschaft in genetischen Epidemiologiestudien von Krankheitserregern berücksichtigt. Diese Studien sind im Vergleich zu denen an Menschen und anderen Organismen relativ neu, aber sie sind wichtig für die Gestaltung von Interventionen und das Verständnis der Übertragung von Krankheitserregern. Erst kürzlich haben Forscher begonnen, Verwandtschaft routinemäßig auf Apikomplexa eukaryotische Malaria-Parasiten anzuwenden und haben bis heute eine Reihe von verschiedenen Ansätzen ad hoc verwendet. Daher bleibt es unklar, wie verschiedene Studien miteinander verglichen werden können und welche Maße verwendet werden sollen. Hier vergleichen wir systematisch Maße, die auf Identität nach Zustand (IBS) und Identität nach Abstammung (IBD) basieren, unter Verwendung eines global vielfältigen Datensatzes von Malaria-Parasiten, Plasmodium falciparum und P. vivax, und geben Markeranforderungen für Schätzungen basierend auf IBD an. Wir zeigen formal, dass die Informativität polyalleler Marker für die Verwandtschaftsinferenz maximiert wird, wenn Allele gleich häufig sind. Schätzungen, die auf IBS basieren, sind empfindlich gegenüber Allelfrequenzen, die in verschiedenen Populationen und je nach experimentellem Design variieren. Für die Übertragbarkeit zwischen Studien empfehlen wir daher Schätzungen, die auf IBD basieren. Um Schätzungen mit Fehlern unter einem willkürlichen Schwellenwert von 0,1 zu generieren, empfehlen wir etwa 100 polyallele oder 200 biallelle Marker. Die Markeranforderungen sind sofort auf haploide Malaria-Parasiten und andere haploide Eukaryonten anwendbar. Konfidenzintervalle (C.I.s) erleichtern den Vergleich, wenn verschiedene Markersets verwendet werden. Dies ist der erste Versuch, eine rigorose Analyse der Zuverlässigkeit von und der Anforderungen an die Verwandtschaftsinferenz in der genetischen Epidemiologie von Malaria bereitzustellen. Wir hoffen, dass es eine Grundlage für statistisch informierte prospektive Studiendesigns und Überwachungsstrategien schaffen wird.