基于高维逻辑回归的遗传相关性统计推断

本文研究基于个体水平全基因组关联数据对二值性状间遗传相关性进行统计推断的问题。具体而言，在高维逻辑回归模型下，我们定义了刻画跨性状遗传相关、遗传协方差以及性状特异性遗传方差的参数。针对逻辑Lasso估计量提出了一种新颖的加权去偏方法，并给出了计算高效的去偏估计量。研究了这些估计量的收敛速率，并在温和条件下建立了其渐近正态性。此外，我们为这些参数构造了置信区间与统计检验，并给出了方法的理论依据，包括置信区间的覆盖概率与期望长度，以及所提检验的显著性水平与功效。在模型生成数据与模拟遗传数据下进行了数值研究，以表明所提方法的优越性。通过对自身免疫性疾病的真实数据集分析，我们展示了其获取十种儿童自身免疫性疾病间共享遗传结构新见解的能力。