存在缺失基因型时带协变量的遗传风险函数估计
统计方法学
2017-05-29 v1
摘要
在遗传流行病学研究中，收集研究参与者亲属的家族史数据，并用于估计携带致病突变个体的年龄别疾病风险。然而，由于获取血样需面对面访谈的高成本或亲属死亡，家族成员的基因型数据可能未被收集。先前，针对删失混合数据的高效非参数基因型别风险估计已被提出，但未考虑协变量。随着多个预测风险因素可用，风险估计需要多元模型以解释可能同时影响疾病风险的附加协变量。因此，在使用家族史数据的基因型别分布估计中考虑协变量的作用十分重要。我们提出一种估计方法，通过控制个体特征并纳入亲属中缺失基因型的相互作用效应，允许更精确的风险预测，从而基因-基因交互与基因-环境交互可在单一模型框架内处理。我们通过模拟检验所提方法的性能，并将其应用于利用处于PD遗传风险中的一级亲属估计LRRK2 G2019S突变携带者的帕金森病（PD）年龄别累积风险。估计的携带者风险的效用通过在多种假设下设计未来临床试验得以展示。此类样本量估计见于亨廷顿病文献中使用的HTT基因中CAG重复序列异常扩展长度，但在PD文献中较少见。
引用
@article{arxiv.1705.09591,
title = {Estimation of Genetic Risk Function with Covariates in the Presence of Missing Genotypes},
author = {Annie J. Lee and Karen Marder and Helen Mejia-Santana and Avi Orr-Urtreger and Nir Giladi and Susan Bressman and Yuanjia Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.09591},
year = {2017}
}
备注
16 pages, 5 tables, 4 figures (7 Supplementary pages, 4 Supplementary tables, 13 Supplementary figures)