从 GWAS 到转录组学的前瞻性癌症设计——新的统计挑战
应用统计
2013-03-15 v1
摘要
背景。随着对后全基因组关联研究 (post-GWAS) 兴趣的增加，研究重心已从全基因组关联发现转向功能机制分析，近期关注点集中在将各种生物材料纳入流行病学研究的潜力上。特别是，通过在流行病学层面进行转录组分析来探索致癌过程，为功能分析和因果推断开辟了新的视野，并需要新的设计以及适当的分析程序。结果。本文介绍了在 NOWAC 队列中实施的后基因组设计，作为一个专为转录组学用途构建的前瞻性嵌套病例对照研究的实例，并讨论了结合问卷信息探索致癌过程中转录组变化的分析策略。我们强调了通常用于 GWAS 的生存分析模型对于后基因组设计的不适用性，并提出改为对致癌过程中的基因轨迹进行参数化。结论。这种将转录组学视为癌症和暴露潜在中间生物标志物的新方法，提供了一个灵活的框架，可以包含各种生物学假设。
引用
@article{arxiv.1303.3384,
title = {From GWAS to transcriptomics in prospective cancer design - new statistical challenges},
author = {Sandra Plancade and Gregory Nuel and Eiliv Lund},
journal= {arXiv preprint arXiv:1303.3384},
year = {2013}
}