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An investigation of the performance for ordered subset analysis to a gene-environment interaction model.

机译:对有序子集分析对基因-环境相互作用模型的性能进行的研究。

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摘要

Ordered subset analysis (OSA) is a recent (∼1999) addition to statistical methodology and its application has been limited to genetic linkage analysis. This study extends the OSA to a test of association in a gene-environment interaction model, where the explanatory variable is continuous. The application of the OSA to this model, entails: (a) Data Simulation, (b) Regression Analysis, and (c) Empirical p-value determination. The power of the OSA is determined, based on the Empirical p-values obtained via repetition of steps (a) - (c) above, and is used as a performance marker for comparison to "traditional" linear regression analysis.; The goal of the OSA is to determine the level of the continuous environmental factor, which provides maximum evidence of a difference in the mean levels of the outcome between the two gene levels for a given dichotomous gene factor.
机译:有序子集分析(OSA)是统计方法的最新成果(〜1999),其应用仅限于遗传连锁分析。这项研究将OSA扩展到基因-环境相互作用模型中的关联测试,其中解释变量是连续的。 OSA在此模型上的应用需要:(a)数据模拟,(b)回归分析和(c)经验p值确定。 OSA的能力是根据通过重复上述步骤(a)-(c)获得的经验p值确定的,并用作与“传统”线性回归分析进行比较的性能指标。 OSA的目标是确定连续环境因子的水平,这为给定二分基因因子提供了两个基因水平之间结果平均水平差异的最大证据。

著录项

  • 作者

    Welbourn, William L., Jr.;

  • 作者单位

    University of Southern California.;

  • 授予单位 University of Southern California.;
  • 学科 Biology Biostatistics.; Biology Bioinformatics.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2006
  • 页码 58 p.
  • 总页数 58
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 生物数学方法;
  • 关键词

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