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Detecting two-locus associations allowing for interactions in genome-wide association studies

机译:检测两基因座关联,从而允许在全基因组关联研究中进行相互作用

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摘要

Motivation: Genome-wide association studies (GWASs) aim to identify genetic susceptibility to complex diseases by assaying and analyzing hundreds of thousands of single nucleotide polymorphisms (SNPs). Although traditional single-locus statistical tests have identified many genetic determinants of susceptibility, those findings cannot completely explain genetic contributions to complex diseases. Marchini and coauthors demonstrated the importance of testing two-locus associations allowing for interactions through a wide range of simulation studies. However, such a test is computationally demanding as we need to test hundreds of billions of SNP pairs in GWAS. Here, we provide a method to address this computational burden for dichotomous phenotypes.
机译:动机:全基因组关联研究(GWAS)旨在通过分析和分析成千上万的单核苷酸多态性(SNP)来鉴定对复杂疾病的遗传易感性。尽管传统的单基因座统计测试已经确定了许多易感性的遗传决定因素,但是这些发现不能完全解释遗传因素对复杂疾病的影响。 Marchini和合著者证明了测试两基因座关联的重要性,从而可以通过广泛的模拟研究进行交互。但是,由于我们需要在GWAS中测试数千亿个SNP对,因此这种测试在计算上要求很高。在这里,我们提供了一种解决二分表型计算负担的方法。

著录项

  • 来源
    《Bioinformatics》 |2010年第20期|p.2517-2525|共9页
  • 作者

    Weichuan Yu;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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