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家系数据中罕见基因变异与疾病关联分析的统计方法 被引量:1
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作者 阮培峰 《复旦学报(医学版)》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期226-230,共5页
目的提出一种适应家系数据的序列核关联检验(sequence kernel association test,SKAT)模型,以提高家系数据中检验罕见变异的统计模型的功效。方法提出一种适应家系数据的SKAT模型(adjusted SKAT,ADSKAT),通过对SKAT的原模型进行修改,加... 目的提出一种适应家系数据的序列核关联检验(sequence kernel association test,SKAT)模型,以提高家系数据中检验罕见变异的统计模型的功效。方法提出一种适应家系数据的SKAT模型(adjusted SKAT,ADSKAT),通过对SKAT的原模型进行修改,加入表示家系结构的随机作用向量,使得家系数据中亲属相关性的影响被考虑进模型,并且得出新的检验统计量对应的概率分布。结果在家系数据中,ADSKAT不仅有效地控制了一类错误的增长,并且比现有的识别罕见变异的GWAS统计模型有着更高的统计功效。结论ADSKAT是一种在家系数据中识别与疾病关联的罕见变异的统计模型,具有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 罕见基因变异 基因组关联分析(GWAS) 家系数据
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