通过Zoom-Focus算法(ZFA)定位最优检验区域以增强稀有变异关联检验的功效
基因组学
2016-06-30 v1
摘要
动机：外显子或靶向测序数据对检验具有极小次要等位频率(MAF)的单核苷酸多态性(SNPs)提出了分析挑战。人们提出了各种稀有变异检验，通过在固定基因组区域（如基因或通路）内聚合SNPs来增加功效。然而，一个基因可能包含从几个到数千个标记，并非所有都与表型相关。在任意基因组区域组合功能性和非功能性SNPs会削弱检验功效。结果：我们提出Zoom-Focus算法(ZFA)以在给定基因组区域内定位最优检验区域，作为与稀有变异关联检验结合应用的包装函数。在第一步Zooming中，给定基因组区域按2的幂次划分，并在所有划分层级中定位最佳分区。在接下来的Focusing步骤中，缩放区域的边界被细化。模拟研究表明ZFA将稀有变异检验的统计功效大幅增强了超过10倍，包括WSS、SKAT和W-test。该算法应用于高血压疾病的真实外显子测序数据，鉴定出与代谢障碍相关的生物相关遗传标记，而通过全基因检验无法发现这些标记。所提出的算法是一种高效且强大的工具，用于提高复杂障碍外显子测序数据集中稀有变异关联检验的有效性。
引用
@article{arxiv.1606.08941,
title = {Enhancing power of rare variant association test by Zoom-Focus Algorithm (ZFA) to locate optimal testing region},
author = {Maggie Haitian Wang and Haoyi Weng and Rui Sun and Benny Chung-Ying Zee},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.08941},
year = {2016}
}
备注
Main paper: 13 pages, 2 figures, 3 tables, 3 diagrams; Submitted to Bioinformatics, and the 27th International Conference on Genome Informatics