文献类型：期刊文章

作　　者：王鸣岐[1] 安书仪[1] 黄林玉[1] 曾平[1] 黄水平[1]

Wang Mingqi;An Shuyi;Huang Linyu(Department of Epidemiology and Health Statistics,School of Public Health,Xuzhou Medical University（221004）,Xuzhou)

机构地区：[1]徐州医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室,221004

出　　处：《中国卫生统计》

基　　金：国家自然科学基金项目(81402765);国家统计局全国统计科学研究项目(2014LY112);教育部人文社会科学研究青年基金项目(18YJC910002);江苏省自然科学基金资助项目;江苏省高校青蓝工程优秀青年骨干教师项目;中国博士后科学基金资助项目(2018M630607);徐州医科大学博士后科学基金资助项目

年　　份：2018

卷　　号：35

期　　号：5

起止页码：695-698

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2017_2018、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的比较不同SNP集合方法检验常见变异和罕见变异与基因表达的关联,期望找到高效和稳健的统计方法。方法对比Burden、SKAT、SKAT-O、MiST、Re LRT和GGRF等方法,通过GEUVADIS数据基因型和基因表达数据建立模拟研究,比较不同方法的一类错误率、统计效能及运算时间。基于常见和罕见cis-SNP,进一步通过GEUVADIS数据比较各种方法鉴别表达基因的能力。结果模拟显示各种方法在不同变异位点个数下均能很好控制第一类错误,其中Re LRT和MiST的统计效能最高,MiST运算时间最短。在GEUVADIS数据分析中,Re LRT找到的表达基因最多。结论各种检验方法基本都能有效控制第一类错误。模拟和实例数据显示Re LRT具有更高的检验效能,但计算速度较慢。

关 键 词：全基因组关联研究 遗传变异  关联性分析 测序数据  基因表达

分 类 号：Q811.4[生物工程类]