病例-对照研究中多基因基因-环境相互作用的改进半参数分析
统计方法学
2020-10-13 v2
摘要
对病例-对照数据的标准 logistic 回归分析在检测基因-环境相互作用方面功效较低，但直到最近，它仍是唯一可用于复杂多基因数据的方法，而对此类数据参数分布模型不可行。在基础人群中基因-环境独立的假设下，Stalder 等（2017, Biometrika, 104, 801-812）开发了一种回顾性方法，将遗传与环境变量均作非参数处理。然而，遗传与环境变量在数学上的对称性被忽视了。我们提出对 Stalder 等（2017）方法的改进，在无需额外假设且计算代价适中的情况下提高了估计的效率。该改进通过对称处理遗传与环境变量以生成两组参数估计并将其结合，从而产生更高效的估计。我们采用半参数框架推导该估计量的渐近理论，展示其渐近效率增益，并通过模拟研究评估其表现。该方法使用一项乳腺癌病例-对照研究的数据进行了说明。
引用
@article{arxiv.1909.07501,
title = {Improved Semiparametric Analysis of Polygenic Gene-Environment Interactions in Case-Control Studies},
author = {Tianying Wang and Alex Asher},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.07501},
year = {2020}
}