【摘要】：目的本研究提出兩階段分析策略,將SKAT與懲罰回歸模型聯(lián)合應(yīng)用,為遺傳關(guān)聯(lián)研究提供方法學(xué)選擇的依據(jù)和指導(dǎo)。方法本研究使用遺傳分析工作組18的數(shù)據(jù),分別采用SKAT,LASSO,EN,cMCP,Gel以及兩階段統(tǒng)計(jì)分析策略(SKAT+EN,SKAT+LASSO,EN+SKAT,LASSO+SKAT)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析。結(jié)果在基因水平,SKAT法的平均靈敏度與約登指數(shù)最高。除SKAT法外,其余統(tǒng)計(jì)策略的關(guān)聯(lián)基因選出率均與對結(jié)局方差解釋的比例和基因中包含SNPs的數(shù)目存在關(guān)聯(lián)。在SNPs水平,EN法與EN+SKAT的靈敏度與約登指數(shù)最高。不同的統(tǒng)計(jì)策略均能把對結(jié)局效應(yīng)貢獻(xiàn)最大的真關(guān)聯(lián)基因MAP4與SNPs篩選出來。結(jié)論SKAT和EN聯(lián)合分析策略能夠在數(shù)百萬SNPs中篩選主要的疾病關(guān)聯(lián)基因與SNPs,并在基因水平上統(tǒng)計(jì)推斷,有著較高靈敏度,同時(shí)還能控制嚴(yán)重的假陽性錯(cuò)誤,為遺傳關(guān)聯(lián)研究提供了一種較為高效的統(tǒng)計(jì)分析策略。
[Abstract]:Aim in this study, a two-stage analysis strategy was proposed, which combined SKAT with penalty regression model to provide the basis and guidance for the selection of methodology for genetic association research. Methods SKAT,LASSO,EN,cMCP,Gel and two-stage statistical analysis strategy (SKAT EN,SKAT LASSO,EN SKAT,LASSO SKAT) were used for correlation analysis using genetic analysis group 18 data. Results at the gene level, the average sensitivity and Joden index of SKAT method were the highest. Except for the SKAT method, the selection rate of the associated genes in other statistical strategies was related to the proportion of the variance explanation of the outcome and the number of SNPs contained in the genes. At the SNPs level, en and EN SKAT had the highest sensitivity and Joden index. MAP4 and SNPs, which contribute the most to the outcome effect, can be screened out by different statistical strategies. Conclusion SKAT and EN combined analysis strategy can screen major disease-associated genes and SNPs, in millions of SNPs and infer them statistically at the gene level. It has high sensitivity and can control serious false positive errors at the same time. It provides a more efficient statistical analysis strategy for genetic association research.
【作者單位】： 廣東藥科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(81302493) 廣東省科技廳社會(huì)發(fā)展基金(2014A020212307) 廣東省自然科學(xué)基金(2016A030313809)
【分類號】：R394

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本文編號：2451208