一种检测和表征等位基因异质性并增强全基因组关联研究信号的贝叶斯方法
统计方法学
2010-10-25 v1 基因组学
摘要
全基因组关联研究分析的标准范式涉及对分型SNP和插补SNP进行关联检验。这些方法对于检测目前未知的SNP或存在等位基因异质性的区域中的关联信号并非最优。我们提出了一种新颖的关联检验，作为基于SNP方法的补充，它通过显式建模和估计一个位点上的未知SNP和等位基因异质性，试图提取进一步的关联信号。在每个位点，我们利用跨基因组的HapMap单倍型来估计病例-对照样本的谱系。等位基因异质性通过允许在谱系分支上发生多于一个突变来建模。我们使用贝叶斯方法可以直接评估与已知SNP相关性不佳的致病SNP的证据，以及每个位点等位基因异质性的证据。使用模拟数据和来自WTCCC项目的真实数据，我们展示了我们的方法：(i) 在已知存在等位基因异质性的区域中，能显著增强信号并准确识别其形式；(ii) 可以提示通过检验分型或插补SNP未能发现的新信号；(iii) 可以在关联区域提供更准确的效应量估计。
引用
@article{arxiv.1010.4670,
title = {A Bayesian Method for Detecting and Characterizing Allelic Heterogeneity and Boosting Signals in Genome-Wide Association Studies},
author = {Zhan Su and Niall Cardin and the Wellcome Trust Case Control Consortium and Peter Donnelly and Jonathan Marchini},
journal= {arXiv preprint arXiv:1010.4670},
year = {2010}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/09-STS311 the Statistical Science (http://www.imstat.org/sts/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)