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Improvements for genetic association studies: Trio logic regression and score tests.

机译:遗传关联研究的改进:三重逻辑回归和得分测试。

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摘要

We present a methodology for the detection of SNP-SNP interactions in case-parent trios. Inference is based on an extension of the logic regression methodology (Ruczinski et al., 2003), embedded in a conditional logistic regression framework. Missing data are addressed using a haplotype-based imputation algorithm. We document open source software to generate high-order SNP-SNP interactions and to impute missing genotypes among case-parent trios using a novel and efficient haplotype and mating table based algorithm. The proposed trio logic regression is applied to data from a Schizophrenia study (Fallin et al., 2005). In addition, for case-control studies, we propose a framework to incorporate genotype uncertainties for any genetic model. Via a simulation study, we demonstrate that the power to detect a true association can be substantially increased for difficult to call genotypes.
机译:我们提出了一种在案例亲本三重奏中检测SNP-SNP相互作用的方法。推断是基于逻辑回归方法的扩展(Ruczinski等人,2003),该方法嵌入了条件逻辑回归框架中。使用基于单元型的插补算法可解决丢失的数据。我们记录开源软件,以生成高阶SNP-SNP交互作用,并使用新颖高效的单倍型和基于交配表的算法在病例-父母三重奏之间估算缺失的基因型。拟议的三重逻辑回归应用于精神分裂症研究的数据(Fallin等,2005)。此外,对于病例对照研究,我们提出了一个框架,可将任何遗传模型的基因型不确定性纳入其中。通过模拟研究,我们证明,对于难以调用的基因型,检测真正关联的能力可以大大提高。

著录项

  • 作者

    Li, Qing.;

  • 作者单位

    The Johns Hopkins University.;

  • 授予单位 The Johns Hopkins University.;
  • 学科 Biology Biostatistics.;Health Sciences Epidemiology.;Statistics.
  • 学位 Ph.D.
  • 年度 2009
  • 页码 192 p.
  • 总页数 192
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

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