通过合并遗传关联研究中的小P值检测弱信号
统计方法学
2019-06-12 v3
摘要
我们从一个新的角度处理合并排名靠前的关联统计量或P值的问题，从而得到了一种极为简单且强大的方法。诸如秩截断乘积（RTP）等统计方法已被开发用于合并排名靠前的关联，且这一通用策略在检测多种疾病组分联合效应的应用中被证明是有用的。为提高功效，这些方法聚合排名靠前SNP之间的信号，同时对其在研究中评估的总数进行校正。合并的顶级统计量或P值的解析表达式往往笨拙繁杂，这使解释、实际实现复杂化，并阻碍了进一步发展。在此，我们提出增强型秩截断（ART）方法，其保留了RTP的主要特征但实现起来大幅简化。ART导出了一种高效的自适应算法形式，该方法中变化排名靠前SNP的数量以优化功效。我们通过加强先前报道的μ-阿片受体变异体与痛觉敏感性的关联来阐明我们的方法。
引用
@article{arxiv.1802.04321,
title = {Detecting weak signals by combining small P-values in genetic association studies},
author = {Olga A. Vsevolozhskaya and Fengjiao Hu and Dmitri V. Zaykin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.04321},
year = {2019}
}