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玛琳娜，马格达莱纳;卡加·伊克斯塔特;霍尔格·施温德;马丁·波什;马·戈扎塔·博格丹

用逻辑回归和经典线性回归模型检测上位效应。 （英语） Zbl 1296.92051号

Stat.应用。遗传学。分子生物学。 13，第1期，83-104（2014）.
小结：为了在实验种群中定位影响感兴趣性状的多个相互作用的数量性状位点（QTL），通常采用Cockerham模型等方法。在这个框架内，相互作用被理解为几个基因联合作用的一部分，不能解释为其加性效应的总和。然而，如果表型（如疾病）的改变是由多个QTL基因型的布尔组合引起的，那么这种Cockerham的方法通常无法正确识别它们。为了更有效地检测这种相互作用，我们提出了一个逻辑回归框架。即使使用逻辑回归方法，也必须考虑更多的模型（需要更严格的多重测试校正）与Cockerham方法相比，逻辑回归模型中高阶逻辑交互的有效表示导致检测此类交互的能力显著增加。对简单的双向交互模型进行了功率增加的分析，并通过仿真研究和实际数据分析在更复杂的设置中进行了说明。

MSC公司：

第92页第15页 普通生物统计学

关键词：

科克勒姆模型;上位效应;实验研究;高阶相互作用;广义线性模型;逻辑回归

软件：

卢比/夸脱;SNP最大值;逻辑注册
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\textit{M.Malina}等人，《统计应用》。遗传学。分子生物学。13，第1号，83-104（2014年；兹bl 1296.92051）
全文： DOI程序

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