用于影像遗传学数据关联检验的自适应Mantel检验
统计方法学
2018-12-18 v2 统计计算
摘要
Mantel检验（MT）用于关联分析，通过检验两个观测域间所有受试者对的相似性之间的线性关系来实现。受神经影像与遗传数据应用的启发，并遵循收缩与核方法在高维数据预测中的成功，我们在此引入自适应Mantel检验作为MT的扩展。通过利用核与惩罚相似性度量，自适应Mantel检验在许多设定下相对于经典MT能够获得更高的统计功效。此外，自适应Mantel检验被设计为可同时基于多种相似性度量进行检验，从而在无直接调整多重检验显著性阈值的条件下保持原假设下正确的第一类错误率。自适应Mantel检验的性能在模拟数据上得到评估，并被用于借助来自北京师范大学一项350名大学生工作记忆研究的数据，探究与阿尔茨海默病相关的遗传标记与健康脑生理之间的关联。
引用
@article{arxiv.1712.07270,
title = {Adaptive Mantel Test for AssociationTesting in Imaging Genetics Data},
author = {Dustin Pluta and Hernando Ombao and Chuansheng Chen and Gui Xue and Robert Moyzis and Zhaoxia Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.07270},
year = {2018}
}