考虑遗传异质性的关联分析加权U统计量
统计方法学
2025-08-18 v2 人工智能
机器学习
摘要
越来越多的证据表明，具有相同或相似临床表现的常见复杂疾病可能具有不同的潜在遗传病因。尽管当前研究兴趣已转向揭示易患人类疾病的罕见变异和结构变异，但复杂疾病遗传研究中的异质性影响在很大程度上被忽视了。现有大多数统计方法假定所研究的疾病具有同质遗传效应，因此当疾病经历异质的病理生理和病因过程时，其功效可能较低。本文中，我们提出一种考虑遗传异质性的异质性加权U(HWU)方法用于关联分析。HWU可应用于各类表型（如二分类和连续型），且对高维遗传数据计算高效。通过模拟，我们展示了当疾病的潜在遗传病因存在异质性时HWU的优势，以及HWU针对不同模型假设（如表型分布）的稳健性。利用HWU，我们对来自成瘾研究：遗传与环境(SAGE)数据集的尼古丁依赖进行了全基因组分析。对近一百万个遗传标记的全基因组分析耗时7小时，识别出两个新基因（即CYP3A5和IKBKB）对尼古丁依赖的异质性效应。
引用
@article{arxiv.1504.08319,
title = {A weighted U statistic for association analysis considering genetic heterogeneity},
author = {Changshuai Wei and Robert C. Elston and Qing Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1504.08319},
year = {2025}
}