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刘忠华;沈金成;理查德·巴菲尔德;乔尔·施瓦茨;安德烈亚·巴卡雷利。;林喜红

因果中介效应的大规模假设检验及其在全基因组表观遗传学研究中的应用。 （英语） Zbl 1506.62445号

美国统计协会。 117，编号537，67-81（2022）.
摘要：在全基因组表观遗传学研究中，评估暴露对临床结果的影响是否是通过DNA甲基化介导的，具有重要的科学意义。然而，因果中介效应的统计推断受到了一个挑战，即需要在整个表观基因组中测试大量复合零假设。两种流行的测试，Wald-type Sobel测试和使用传统零分布的联合显著性测试，动力不足，因此可能会错过重要的科学发现。在本文中，我们证明了Sobel检验的零分布不是标准正态分布，在无中介效应的复合零下，联合显著性检验的零分配是不均匀的，特别是在有限样本和奇点为零的情况下，暴露对中介没有影响，中介对结果没有影响。我们的结果解释了为什么这两个测试的能力不足，更重要的是，它促使我们通过利用表观基因组数据，为无中介效应的复合零假设开发一个更强大的分裂聚集复合完整测试（DACT）。我们采用Efron的经验零框架来评估DACT测试的统计显著性。我们的分析表明，所提出的DACT方法提高了功率，能够很好地控制I型错误率。我们的广泛模拟研究表明，在有限样本中，DACT方法正确控制了I型错误率，在检测中介效应方面优于Sobel检验和联合显著性检验。我们将DACT方法应用于美国退伍军人事务部规范性老龄化研究，这是一项正在进行的前瞻性队列研究，研究对象为入学时年龄在21至80岁的男性。我们确定了多个DNA甲基化CpG位点，这些位点可能介导吸烟对肺功能的影响，影响大小从-0.18到-0.79，错误发现率控制在0.05水平，包括AHRR和F2RL3基因中的CpG部位。我们的敏感性分析发现，结果和中介回归之间的误差项的残差相关性很小（小于0.01），这表明我们的结果对未测量的混杂因素是稳健的。本文的补充材料，包括可用于复制作品的材料的标准化描述，可以作为在线补充提供。

引用于6文件

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62H15型 多元分析中的假设检验
62J15型 配对和多重比较；多次测试

关键词：

因果调解分析;复合null;分凝复合物全试验;全基因组表观遗传学研究;假设检验;间接影响;调解效果;真空值的比例

软件：

HIMA公司;SAS公司;SPSS软件;调解
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Z.Liu}等人，《美国统计学会期刊》第117期，第537、67-81号（2022年；Zbl 1506.62445）
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