Rassoc公司

病例控制遗传关联研究中稳健检验渐近零分布的简单算法。病例对照研究是检验遗传标记与疾病相关性的重要设计。Cochran-Armitage趋势检验(CATT)是分析病例对照遗传关联研究中最常用的统计学方法之一。当潜在遗传模型(遗传模式)已知时,可以使用渐近最优的CATT。然而,对于大多数复杂的疾病,潜在的遗传模式是未知的。因此,对遗传模型错误指定的鲁棒性测试比依赖于模型的CATT更好。最近提出了两种稳健检验方法MAX3和遗传模型选择(GMS)。它们的渐近零分布往往是通过蒙特卡罗模拟得到的,因为它们要么没有得到充分的研究,要么涉及多重积分。在这篇文章中,我们研究了每一个稳健统计量的组成部分是如何相关的,并且找到了这些分量之间的线性相关性。利用这一新发现,我们提出了计算MAX3和GMS渐近零分布的简单算法,大大降低了计算强度。此外,我们开发了R包Rassoc,实现了计算MAX3和GMS的经验和渐近p值的算法,以及病例对照关联研究中其他常用的检验。为了说明这一点,Rassoc被应用于分析在四个全基因组关联研究中报道的17个最重要的单核苷酸多态性的病例对照数据。


zbMATH中的参考文献(参考文献12条,1标准件)

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  10. 王玲璐;李启斋;李兆海;郑刚:病例对照遗传关联研究中基于最大统计量的Bayes因子(2012)
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