关联映射中处理受试者重叠的依赖研究元分析通用框架

全基因组关联研究的元分析日益普及，近期已提出许多元分析方法。大多数元分析方法通过假设研究相互独立来整合多个研究的信息，因为在一个研究中收集的个体不太可能被另一个研究再次收集。然而，为了降低基因分型或测序成本，在多个研究中利用相同的对照个体已变得愈发普遍。这导致共享相同个体的研究之间产生依赖性，如果在元分析中未考虑受试者重叠，可能会出现虚假关联。在本文中，我们提出了一个用于对具有重叠受试者的依赖研究进行元分析的通用框架。给定依赖研究，我们的方法将其“解耦”为独立研究，从而可以应用假设研究独立的元分析方法。这使得许多元分析方法（如随机效应模型）能够处理受试者重叠问题。另一个优势是，人们可以继续在分析流程中使用不支持受试者重叠的首选软件。利用模拟数据和 Wellcome Trust Case Control Consortium 数据，我们表明我们的解耦方法允许固定效应模型和随机效应模型均能处理受试者重叠，同时保持理想的假阳性率和统计功效。