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Lin，Kevin Z。;刘，韩;凯瑟琳·罗德

异质数据基于协方差的样本选择：在基因表达和孤独症风险基因检测中的应用。 （英语） Zbl 1457.62227号

美国统计协会。 116，编号533，54-67（2021）.
小结：数百个基因的基因突变会影响孤独症的风险。根据发现，具有高度相关基因表达的基因在功能上是相互关联的，“关联负罪感”方法（如DAWN）已被开发用于识别这些孤独症风险基因。此前的研究分析了BrainSpan数据集，该数据集包含不同区域和发育阶段脑组织的基因表达。由于已知脑组织的时空特性会影响基因表达的协方差，因此之前的研究仅关注特定样本子集，以避免异质性问题。当检测风险基因时，该分析会导致潜在的能量损失。在本文中，我们开发了一种称为基于协方差的样本选择（COBS）的新方法，以找到更大、更均匀的样本子集，这些样本共享相同的总体协方差矩阵，用于下游DAWN分析。为了证明COBS的有效性，我们使用2014年和2020年获得的两个连续数据冻结的遗传风险评分。我们表明，当使用旧数据冻结的风险分数作为输入时，COBS提高了DAWN预测新数据冻结中检测到的风险基因的能力。

引用于1文件

MSC公司：

62J15型 配对和多重比较；多次测试
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

bootstrap协方差检验;微阵列;具有相关性的多重测试

软件：

HD测试
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Z.Lin}et al.，J.Am.Stat.Assoc.116，No.533，54-67（2021年；Zbl 1457.62227）
全文： DOI程序 arXiv公司

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