揭示多种性状中捕获的复杂疾病共同共享的遗传风险因素
统计方法学
2009-04-16 v1
摘要
识别多个测量性状的共享遗传风险因素一直是复杂疾病研究中的热点。Marlow (2003) 提出的检测复杂性状共享基因效应的方法，在神经发育障碍以及包括肥胖和哮喘在内的其他疾病文献中具有重要影响。尽管该方法已被广泛应用并被认为具有潜在效力，但其有效性和统计功效尚未经过理论或模拟检验。本文建立了该方法的有效性，量化并解释了其统计功效。我们证明，无论模型中包含多少性状，该方法都能保持正确的第一类错误率，并确认其在不同遗传模型下比标准单变量方法具有更高的统计功效。我们发现，这些功效提升的主要来源是由一个共同主基因效应成分引起的性状间相关性。我们比较了使用 Marlow 假设的完全多效性模型与使用允许额外相关参数的更一般模型，发现即使真实模型包含这些参数，只要性状由一个主基因成分中度相关，完全多效性模型仍然更有效。我们将该方法及功效计算器实现为软件，该软件可通过使用预实验数据计算所需样本量并选择用于进一步连锁研究的性状，从而辅助研究设计。我们将该软件应用于俄语阅读障碍数据。
引用
@article{arxiv.0904.2229,
title = {Uncovering shared common genetic risk factors for various aspects of complex disorders captured in multiple traits},
author = {Summer S. Han and Elena L. Grigorenko and Joseph T. Chang},
journal= {arXiv preprint arXiv:0904.2229},
year = {2009}
}