Wederzijdse inspiraties

Genetica en statistiek zijn sinds het begin van de vorige eeuw nauw met elkaar verbonden geweest. Mendel bewees met statistische tabellen de erfelijkheid van bepaalde eigenschappen. Sir Ronald A. Fisher, meer bekend als statisticus dan als geneticus, heeft het experimenteel onderzoek verrijkt met behulp van statistiek en concepten uit de evolutie. Statistiek is geëvolueerd van het samenvatten van observationeel en experimenteel onderzoek naar het zoeken van causale verbanden.

Genetisch onderzoek, en dan met name het genomisch onderzoek, heeft in de afgelopen tien jaar een revolutie ondergaan. In dezelfde tien jaar is er een revival geweest van een ander statistisch paradigma, namelijk dat van de 350 jaar geleden overleden dominee Bayes. Klassieke statistische methoden zijn goed in het behandelen van veel onafhankelijk data met weinig variabelen. Het genomisch onderzoek daarentegen is gekenmerkt door weinig onafhankelijke gegevens – soms van maar 10 proefdieren – maar wel met 100.000 genetische variabelen.

De uitdaging van het vak statistiek is volgens Heisterkamp om ook uit deze data bruikbare conclusies te kunnen trekken. Dat kan niet zonder biologische voorkennis, aangezien de data zelf te mager zijn om onafhankelijk hypothesen te ondersteunen of te verwerpen. Met behulp van Bayesiaanse statistische methoden is het mogelijk biologische voorkennis en data samen te gebruiken en een posteriori-kans te berekenen om de a priori gestelde hypothesen.