含协变量的遗传关联研究中的置换检验：在广义线性模型中使用得分检验控制族系误差率
统计方法学
2017-05-09 v2 统计计算
摘要
在全基因组关联(GWA)研究中，目标是检测遗传标记与给定表型之间的关联。遗传标记的数量可能很大，在分析GWA数据时，控制总体错误率的有效方法是核心议题。已知当检验相关时Bonferroni方法是保守的。置换方法在可交换性假设满足时给出总体错误率的精确控制，但对于大型数据集计算密集。对于回归模型，可交换性假设一般不满足，且除一些近似方法外，关于如何进行置换检验没有标准解决方案。本文将讨论遗传关联研究中控制族系误差率的置换方法，并提出一种近似解。将使用模拟数据比较这些方法。
引用
@article{arxiv.1612.07010,
title = {Permutation in genetic association studies with covariates: controlling the familywise error rate with score tests in generalized linear models},
author = {Kari Krizak Halle and Mette Langaas},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.07010},
year = {2017}
}
备注
19 pages