Improving the power of GWAS and avoiding confounding from population stratification with PC-Select

doi:10.1534/genetics.114.164285

.2014年7月；197(3):1045-9.

doi:10.1534/genetics.114.164285。 Epub 2014年4月29日。

提高GWAS的能力，避免人口分层与PC-Select的混淆

乔治·塔克¹, 阿尔克斯L价格², 邦妮·伯杰^三

附属公司

¹*马萨诸塞州剑桥市麻省理工学院数学、计算机科学和人工智能实验室系，邮编：02139。
²†马萨诸塞州波士顿市哈佛公共卫生学院流行病学系和生物统计学系，邮编：02115。
^三*马萨诸塞州剑桥市麻省理工学院数学、计算机科学和人工智能实验室系02139bab@mit.edu。

PMID： 24788602
预防性维修识别码：项目经理4096359
内政部： 10.1534/遗传学114.164285

提高GWAS的能力，避免人口分层与PC-Select的混淆

乔治·塔克等。遗传学. 2014年7月.

.2014年7月；197（3）：1045-9。

doi:10.1534/genetics.114.164285。 Epub 2014年4月29日。

作者

乔治·塔克¹, 阿尔克斯L价格², 邦妮·伯杰^三

附属公司

¹*马萨诸塞州剑桥市麻省理工学院数学、计算机科学和人工智能实验室系，邮编：02139。
²†马萨诸塞州波士顿市哈佛公共卫生学院流行病学系和生物统计学系，邮编：02115。
^三*马萨诸塞州剑桥市麻省理工学院数学、计算机科学和人工智能实验室系02139bab@mit.edu。

PMID： 24788602
预防性维修识别码：下午4096359
内政部： 10.1534/遗传学114.164285

摘要

在线性混合模型中使用减少的SNP子集可以提高全基因组关联研究的能力，但这可能导致对种群分层的校正不足。我们提出了一种使用主成分的混合方法，该方法在存在人口分层的情况下不会膨胀统计数据，并提高了标准线性混合模型的能力。

关键词：GWAS；混合模型；人口分层。

PubMed免责声明

数字

图1
（A和B）线性回归、与PC的线性回归、标准LMM、FaST LMM Select和PC Select对模拟基因型和表型（A）和真实基因型和模拟表型（B）的功率比较，有和没有群体分层作为偶然SNPs的分数(*P（P）*=0.05，0.005）变化。为了测量功率，我们在测试因果SNP上绘制了平均Wald统计量。在所有情况下，PC-Select在不膨胀统计数据的方法中具有最高的能力。

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