本文關鍵詞： 罕見變異 關聯(lián)性分析 logistic混合模型 似然比檢驗　出處：《鄭州大學學報(醫(yī)學版)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：目的:發(fā)展適用于病例-對照設計的似然比罕見變異關聯(lián)性分析方法。方法:在logistic混合模型的框架下基于PQL算法建立偽數據,將二分類表型轉化為連續(xù)型表型的關聯(lián)性分析,然后借助線性混合模型的方差成分檢驗執(zhí)行關聯(lián)性分析。采用Monte Carlo模擬評價該方法的有效性,并與現有方法進行對比。結果:模擬顯示,在不同情況下包括似然比檢驗在內的所有統(tǒng)計檢驗都能有效控制Ⅰ型錯誤;在效應方向相同情況下,Burden檢驗、SKAT-O和Mi ST的統(tǒng)計效能高;在效應方向不同的情況下似然比檢驗優(yōu)于其他方法。結論:基于logistic混合模型和PQL算法的似然比檢驗可有效用于病例-對照設計的罕見變異關聯(lián)性分析。
[Abstract]:Objective: to develop a method of likelihood ratio rare variant correlation analysis for case-control design. Methods: pseudo data based on PQL algorithm was established under the framework of logistic mixed model to transform the two phenotypes into continuous phenotypic correlation analysis. Then the variance component test of the linear mixed model is used to perform the correlation analysis. The effectiveness of the method is evaluated by Monte Carlo simulation and compared with the existing methods. All statistical tests, including likelihood ratio test, can effectively control type I errors under different conditions, and have high statistical efficacy of SKAT-O and Mi St under the same effect direction. Conclusion: the likelihood ratio test based on logistic mixed model and PQL algorithm can be effectively used in the rare mutation correlation analysis of case-control design.
【作者單位】： 徐州醫(yī)科大學公共衛(wèi)生學院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計學教研室;南京醫(yī)科大學公共衛(wèi)生學院生物統(tǒng)計學系;
【基金】：國家自然科學基金項目81402765 國家統(tǒng)計局全國統(tǒng)計科學研究項目2014LY112
【分類號】：R394

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本文編號：1504203