【摘 要】
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新一代测序技术的发展为遗传关联研究提供了极大的便利,许多有效的统计分析方法也被不断地提出.然而,群体分层仍然是当前遗传关联研究中的一个主要问题.对于常见变异关联性研究,已有许多方法被用于消除由于种群分层引起的偏差,但是这些方法对于罕见变异关联性研究可能是无效的,这将导致功效的降低.因此,在本文中,为了消除罕见变异和常见变异关联性研究中的群体分层效应,我们提出了一种基于主成分的局部线性回归方法(PC
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新一代测序技术的发展为遗传关联研究提供了极大的便利,许多有效的统计分析方法也被不断地提出.然而,群体分层仍然是当前遗传关联研究中的一个主要问题.对于常见变异关联性研究,已有许多方法被用于消除由于种群分层引起的偏差,但是这些方法对于罕见变异关联性研究可能是无效的,这将导致功效的降低.因此,在本文中,为了消除罕见变异和常见变异关联性研究中的群体分层效应,我们提出了一种基于主成分的局部线性回归方法(PC-LLR).该方法主要是通过主成分来总结祖先的种群信息,然后利用局部线性回归消除祖先种群信息带来的群体分层效应.模拟结果表明,新提出的PC-LLR方法可以很好地消除群体分层效应,而且在所有情况下都可以控制住第I类错误率,在大多数情况下都具有更高的功效,而现有的方法在某些情况下具有膨胀的第I类错误率.我们将PC-LLR方法应用于遗传分析研讨会19(GAW19)的全外显子测序数据集,也表明了PC-LLR方法可以更有效地消除群体分层效应.
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