针对复杂性状的广义混合映射
应用统计
2011-11-24 v1
摘要
混合映射是一种流行的工具，用于在近期混合人群中识别与性状相关的基因组区域。现有方法主要针对在病例-对照研究设计中识别影响二分类性状的单个位点而开发。我们提出了一种广义混合映射（GLEAM）方法，这是一种适用于定量和定性性状的灵活且强大的回归方法，能够同时检验多个位点的性状与本地血统之间的关联，并对协变量进行调整。新方法基于广义线性模型，并利用二次正态矩先验来纳入混合先验信息。通过模拟，我们证明，无论是在定性性状还是在定量性状上，GLEAM 均比现有方法具有更低的 I 类错误率和更高的功效，且在定量性状上表现更为显著。我们将 GLEAM 应用于来自 Illumina 非裔美国人面板的全基因组 SNP 数据，该面板源自参与“健康妊娠，健康宝宝”研究的黑人女性队列，并鉴定出 2 号染色体上一个与妊娠 24 至 28 周期间孕妇平均平均动脉压相关的位点。
引用
@article{arxiv.1111.5551,
title = {Generalized Admixture Mapping for Complex Traits},
author = {Bin Zhu and Allison E. Ashley-Koch and David B. Dunson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1111.5551},
year = {2011}
}