Mixed model with correction for case-control ascertainment increases association power

doi:10.1016/j.ajhg.2015.03.004

.2015年5月7日；96(5):720-30.

doi:10.1016/j.ajhg.2015.03.004。 Epub 2015年4月16日。

病例对照确定的校正混合模型增加了关联力

附属公司

¹美国马萨诸塞州波士顿，哈佛大学，哈佛T.H.Chan公共卫生学院，生物统计学系；美国马萨诸塞州坎布里奇市哈佛大学和麻省理工学院广泛研究所医学和人口遗传学项目，邮编02142。电子地址：tjh488@mail.harvard.edu。
²加利福尼亚大学医学院肺生物中心，美国加利福尼亚州旧金山市，邮编94158。
^三美国马萨诸塞州剑桥市哈佛大学和麻省理工学院博德研究所医学和人口遗传学项目，邮编02142；美国马萨诸塞州波士顿，哈佛大学，哈佛T.H.Chan公共卫生学院，流行病学系，邮编02115。
⁴昆士兰大学昆士兰大脑研究所，昆士兰布里斯班，昆士兰州4072，澳大利亚；澳大利亚昆士兰大学迪亚曼蒂娜研究所，昆士兰布里斯班，昆士兰州4072。
⁵昆士兰大学昆士兰大脑研究所，昆士兰布里斯班，昆士兰州4072，澳大利亚。
⁶澳大利亚维多利亚州墨尔本市墨尔本大学土地与粮食资源学院，邮编3010。
⁷美国马萨诸塞州剑桥市哈佛大学和麻省理工学院博大研究所医学和人口遗传学项目，邮编02142。
⁸美国马萨诸塞州波士顿，哈佛大学，哈佛T.H.Chan公共卫生学院，生物统计学系；美国马萨诸塞州剑桥市哈佛大学和麻省理工学院博德研究所医学和人口遗传学项目，邮编02142；美国马萨诸塞州波士顿，哈佛大学，哈佛T.H.Chan公共卫生学院，流行病学系，邮编02115。电子地址：aprice@hsph.harvard.edu。

PMID： 25892111
预防性维修识别码：项目经理4570278
内政部： 2016年10月10日/j.ajhg.2015.03.004

病例对照确定的带校正的混合模型提高了关联力

特里斯坦·J·海耶克等。美国人类遗传学杂志. 2015.

.2015年5月7日；96(5):720-30.

doi:10.1016/j.ajhg.2015.03.004。 Epub 2015年4月16日。

附属公司

¹美国马萨诸塞州波士顿，哈佛大学，哈佛T.H.Chan公共卫生学院，生物统计学系；美国马萨诸塞州坎布里奇市哈佛大学和麻省理工学院广泛研究所医学和人口遗传学项目，邮编02142。电子地址：tjh488@mail.harvard.edu。
²加利福尼亚大学医学院肺生物中心，美国加利福尼亚州旧金山市，邮编94158。
^三美国马萨诸塞州剑桥市哈佛大学和麻省理工学院博德研究所医学和人口遗传学项目，邮编02142；美国马萨诸塞州波士顿，哈佛大学，哈佛T.H.Chan公共卫生学院，流行病学系，邮编02115。
⁴昆士兰大学昆士兰大脑研究所，昆士兰布里斯班，昆士兰州4072，澳大利亚；澳大利亚昆士兰大学迪亚曼蒂娜研究所，昆士兰布里斯班，昆士兰州4072。
⁵昆士兰大学昆士兰大脑研究所，布里斯班，昆士兰4072，澳大利亚。
⁶澳大利亚维多利亚州墨尔本市墨尔本大学土地与粮食资源学院，邮编3010。
⁷美国马萨诸塞州剑桥市哈佛大学和麻省理工学院博大研究所医学和人口遗传学项目，邮编02142。
⁸美国马萨诸塞州波士顿，哈佛大学，哈佛T.H.Chan公共卫生学院，生物统计学系；美国马萨诸塞州剑桥市哈佛大学和麻省理工学院博德研究所医学和人口遗传学项目，邮编02142；美国马萨诸塞州波士顿，哈佛大学，哈佛T.H.Chan公共卫生学院，流行病学系，邮编02115。电子地址：aprice@hsph.harvard.edu。

PMID： 25892111
预防性维修识别码：项目经理4570278
内政部： 2016年10月10日/j.ajhg.2015.03.004

摘要

我们引入了一种用于病例对照研究的责任阈值混合线性模型（LTMLM）关联统计，并表明它对低患病率疾病的假阳性率有很好的控制，并且比现有的混合模型方法更有效。现有的混合模型方法在病例对照确定下会出现功率损失，但尚未提出解决方案。在这里，我们通过在负债阈值模型下使用从后验平均负债（PML）计算的χ（2）得分统计来解决这个问题。每个个体的PML不仅取决于该个体的病例控制状态，还取决于每个个体的病例对照状态和从数据中获得的遗传关系矩阵（GRM）。用多元吉布斯采样器估计PML；负债量表表型协方差矩阵基于GRM，通过病例对照表型的Haseman-Elston回归估计遗传度参数，然后转换为负债量表。在对无关个体的模拟中，LTMLM统计数据得到了正确校准，对于低流行率疾病，其功率高于现有的混合模型方法，改进的程度取决于样本量和病例对照确定的严重程度。在Wellcome Trust Case Control Consortium 2多发性硬化症数据集（>10000个样本）中，LTMLM得到了正确校准，在75个已知相关SNP下，χ（2）统计比现有混合模型方法提高了4.3%（p=0.005），与模拟结果一致。在较大的样本量下，预计功率会有较大的增加。总之，低流行率疾病的病例对照研究可以获得比现有混合模型方法更高的功效。

PubMed免责声明

数字

图1
与受疾病影响的病例受试者的遗传相关性可以增加个体的PML。在（a）和（B）中，我们绘制了一组10000人在（a）随机确定或（B）病例对照确定下患病率为0.1%的疾病的负债分布图（见图Lee等人。¹⁶). 在（C）和（D）中，我们绘制了相同的分布，但条件是个人与受疾病影响的病例受试者的遗传相关度为0.5，同时假设负债表上的遗传力为1。

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