从全基因组标记数据估计效应并进行预测
统计方法学
2010-10-25 v1 基因组学
摘要
在全基因组关联研究（GWAS）中，数十万个遗传标记（SNP）被测试与某个性状或表型的关联。报道的效应往往在幅度上大于这些标记的真实效应，即所谓的“赢家诅咒”。我们认为经典的无偏性定义在此背景下没有用处，并建议使用一种不同的无偏性定义，该定义是我们所倡导的估计量的一个性质。我们提出了一种集成方法，用于估计SNP效应和预测性状值，将SNP效应视为随机效应而非固定效应。在SNP数据可用之前，传统上用于牲畜遗传学中性状值预测的统计方法，可以应用于GWAS分析，从而提供更好的SNP效应估计以及个体表型和遗传值的预测。
引用
@article{arxiv.1010.4710,
title = {Estimating Effects and Making Predictions from Genome-Wide Marker Data},
author = {Michael E. Goddard and Naomi R. Wray and Klara Verbyla and Peter M. Visscher},
journal= {arXiv preprint arXiv:1010.4710},
year = {2010}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/09-STS306 the Statistical Science (http://www.imstat.org/sts/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)