全基因组关联研究中用于遗传力估计的马哈拉诺比斯核：固定效应与随机效应方法
应用统计
2019-01-11 v1 基因组学
摘要
线性混合模型（LMMs）被广泛用于全基因组关联研究（GWAS）中的遗传力估计。在利用LMM进行遗传力估计的标准方法中，必须指定遗传关系矩阵（GRM）。在GWAS中，GRM通常是从研究群体基因型估计得到的相关系数矩阵，对应于归一化欧氏距离核。本文中，我们表明对欧氏距离核的依赖导致了GWAS遗传力估计中若干未解决的建模不一致性。这些不一致性在存在连锁不平衡（LD）时，依据因果变异的分布可引起有偏的遗传力估计。我们表明，若采用基于马哈拉诺比斯距离的GRM进行LMM分析，这些偏差可在建模层面得到解决。此外，我们利用马哈拉诺比斯GRM提出了分区遗传力——即可归因于基因子集或单核苷酸多态性（SNPs）的遗传力——的新定义，并表明其继承了我们原始分析中确认的诸多良好一致性性质。分区遗传力是GWAS分析中较新的领域，其中与LD相关的不一致性问题此前已知尤为有害。
引用
@article{arxiv.1901.02936,
title = {The Mahalanobis kernel for heritability estimation in genome-wide association studies: fixed-effects and random-effects methods},
author = {Ruijun Ma and Lee H. Dicker},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.02936},
year = {2019}
}
备注
21 pages, 4 figures