基于广义估计方程的双生子研究遗传力估计稳健统一框架
统计方法学
2018-10-19 v3
摘要
复杂疾病的发生是遗传和环境因素复杂相互作用的结果。“遗传力”定义为给定人群中由遗传因素导致的总性状方差比例。利用单卵双生子（MZ）和双卵双生子（DZ）的研究，通过拟合“ACE”模型来估计遗传力，该模型估计加性遗传（A）、共享环境（C）和非共享独特环境（E）潜在效应解释的性状方差比例，从而帮助我们更好地理解疾病风险和病因。本文开发了一个灵活的广义估计方程框架（“GEE2”）用于拟合双生子ACE模型，仅需正确指定前两个矩，而不需要完整的分布假设。我们证明了两种常用的遗传力估计方法，正态ACE模型（“NACE”）和Falconer方法，均可纳入这一统一的GEE2框架中，且该框架额外提供鲁棒标准误。虽然传统的Falconer方法无法直接调整协变量，但我们表明相应的GEE2版本（“GEE2-Falconer”）可以纳入均值和方差水平参数的协变量效应（例如让遗传力随性别或年龄变化）。对于非正态数据，我们显示GEE2模型相比传统的NACE和Falconer方法能获得显著更好的真实遗传力覆盖率。最后，我们演示了一个重要场景：NACE模型产生有偏的遗传力估计，而Falconer方法保持无偏。总体而言，我们推荐使用稳健灵活的GEE2-Falconer模型进行双生子研究中的遗传力估计。
引用
@article{arxiv.1710.09326,
title = {A Robust and Unified Framework for Estimating Heritability in Twin Studies using Generalized Estimating Equations},
author = {Jaron Arbet and Matt McGue and Saonli Basu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.09326},
year = {2018}
}