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病例对照研究中遗传关联的贝叶斯建模:对未知群体子结构的解释。(英语) Zbl 07257143
摘要:在考虑群体亚结构后,提出了一种两阶段参数贝叶斯方法来检验候选基因与疾病发生之间的关联。该过程通过马尔可夫链蒙特卡罗数值积分技术实现,首先估计不同未知群体子结构的后验概率,然后通过贝叶斯模型平均技术将这些信息整合到疾病-基因关联模型中。该模型放宽了先前分析的某些假设,并提供了一个统一的计算框架,在允许等位基因频率在不同亚群中变化后,获得与遗传因子相对应的对数优势比参数的估计值。在为疾病-基因关联模型中的参数提供可靠区间时,考虑了群体亚结构估计的不确定性。在模拟混合阿根廷人群的非匹配病例对照研究中进行了模拟,以证明我们模型的统计特性。该方法还应用于肥胖遗传关联研究的实际数据集。
理学硕士:
62 统计
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全文: 内政部
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