Новый статистический метод облегчает кризис воспроизводимости данных

Кризис воспроизводимости продолжается в научных исследованиях, где многие исследования может быть трудно или невозможно воспроизвести и тем самым подтвердить, особенно когда исследование включает очень большой размер выборки. Например, чтобы оценить достоверность результатов высокопроизводительного генетического исследования, ученые должны иметь возможность воспроизвести исследование и достичь тех же результатов. Теперь исследователи из Пенсильванского университета и Университета Миннесоты разработали статистический инструмент, который может точно оценить воспроизводимость исследования, тем самым устраняя необходимость дублирования работы и эффективно смягчая кризис воспроизводимости.

Команда использовала свой новый метод, который они описывают в статье, опубликованной сегодня в Nature Communications , чтобы подтвердить результаты исследования 2019 года о генетических факторах, которые способствуют зависимости от курения и употребления алкоголя, но отметили, что он также может быть применен к другим геномам. широкие ассоциативные исследования или исследования, изучающие генетические основы болезней.

«Хотя мы применили этот метод для изучения результатов, связанных с курением и алкогольной зависимостью, он может принести пользу другим аналогичным крупномасштабным исследованиям консорциумов, включая текущие исследования генетического вклада хозяина в симптомы COVID-19», — сказал Дацзян Лю, доцент кафедры общественных наук. науки о здоровье, биохимия и молекулярная биология , Пенсильванский университет.

По словам Лю, для выявления закономерностей в полногеномных ассоциативных исследованиях важно получать данные от большого количества людей. Ученые часто получают эти данные, комбинируя множество существующих аналогичных исследований, что и сделали Лю и его коллеги для исследования зависимости от курения и употребления алкоголя в 2019 году, в котором в конечном итоге приняли участие 1,2 миллиона человек.

«Мы очень много работали, чтобы собрать все образцы пациентов, с которыми мы могли справиться», — сказал Лю, отметив, что данные поступили из биобанков, эпидемиологических исследований и компаний, занимающихся генетическим тестированием напрямую к потребителю, таких как 23andMe. Однако, добавил он, поскольку команда использовала все доступные исследования в своем анализе, не осталось ни одного остатка, который можно было бы использовать в качестве сравнений для проверки. «Наш статистический метод позволяет исследователям оценивать воспроизводимость сигналов генетической ассоциации без набора данных репликации», — сказал он. «Это помогает максимизировать возможности генетических исследований, поскольку нет необходимости зарезервировать образцы для репликации; вместо этого все образцы могут использоваться для открытий».