基于加性遗传模型的遗传关联研究 Meta 分析的模拟方法
应用统计
2018-03-13 v1
摘要
遗传关联研究正成为医学研究的重要组成部分。举例而言，作为个性化医疗的有用工具而日益受到重视的药物基因组学，就严重依赖于遗传关联研究的结果。遗传关联研究的 Meta 分析被越来越多地用于评估基因型组之间的表型差异。当假设潜在的遗传模型为显性或隐性时，基于 Meta 分析中各独立研究报告的汇总统计量来评估表型差异是一种有效的策略。然而，当遗传模型为加性时，基于汇总统计量的类似策略将导致有偏的结果。本文通过模拟验证了关于加性模型的这一事实。本文的主要目标是提出一种基于模拟各独立研究数据的加性模型替代策略。我们表明，该替代策略远优于基于汇总统计量的策略。
引用
@article{arxiv.1612.09195,
title = {A simulations approach for meta-analysis of genetic association studies based on additive genetic model},
author = {Majnu John and Todd Lencz and Anil K Malhotra and Christoph U Correll and Jian-Ping Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.09195},
year = {2018}
}