Sökning: onr:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:4c8c59b9-3301-47ac-8605-38393af7ff9f" >
Analysis of case-co...
-
Zaitlen, Noah
(författare)
Analysis of case-control association studies with known risk variants
- Artikel/kapitelEngelska2012
Förlag, utgivningsår, omfång ...
-
2012-05-03
-
Oxford University Press (OUP),2012
Nummerbeteckningar
-
LIBRIS-ID:oai:lup.lub.lu.se:4c8c59b9-3301-47ac-8605-38393af7ff9f
-
https://lup.lub.lu.se/record/3001427URI
-
https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bts259DOI
Kompletterande språkuppgifter
-
Språk:engelska
-
Sammanfattning på:engelska
Ingår i deldatabas
Klassifikation
-
Ämneskategori:art swepub-publicationtype
-
Ämneskategori:ref swepub-contenttype
Anmärkningar
-
Motivation: The question of how to best use information from known associated variants when conducting disease association studies has yet to be answered. Some studies compute a marginal P-value for each Several Nucleotide Polymorphisms independently, ignoring previously discovered variants. Other studies include known variants as covariates in logistic regression, but a weakness of this standard conditioning strategy is that it does not account for disease prevalence and non-random ascertainment, which can induce a correlation structure between candidate variants and known associated variants even if the variants lie on different chromosomes. Here, we propose a new conditioning approach, which is based in part on the classical technique of liability threshold modeling. Roughly, this method estimates model parameters for each known variant while accounting for the published disease prevalence from the epidemiological literature. Results: We show via simulation and application to empirical datasets that our approach outperforms both the no conditioning strategy and the standard conditioning strategy, with a properly controlled false-positive rate. Furthermore, in multiple data sets involving diseases of low prevalence, standard conditioning produces a severe drop in test statistics whereas our approach generally performs as well or better than no conditioning. Our approach may substantially improve disease gene discovery for diseases with many known risk variants.
Ämnesord och genrebeteckningar
Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)
-
Pasaniuc, Bogdan
(författare)
-
Patterson, Nick
(författare)
-
Pollack, Samuela
(författare)
-
Voight, Benjamin
(författare)
-
Groop, LeifLund University,Lunds universitet,Genomik, diabetes och endokrinologi,Forskargrupper vid Lunds universitet,Genomics, Diabetes and Endocrinology,Lund University Research Groups(Swepub:lu)endo-lgr
(författare)
-
Altshuler, David
(författare)
-
Henderson, Brian E.
(författare)
-
Kolonel, Laurence N.
(författare)
-
Le Marchand, Loic
(författare)
-
Waters, Kevin
(författare)
-
Haiman, Christopher A.
(författare)
-
Stranger, Barbara E.
(författare)
-
Dermitzakis, Emmanouil T.
(författare)
-
Kraft, Peter
(författare)
-
Price, Alkes L.
(författare)
-
Genomik, diabetes och endokrinologiForskargrupper vid Lunds universitet
(creator_code:org_t)
Sammanhörande titlar
-
Ingår i:Bioinformatics: Oxford University Press (OUP)28:13, s. 1729-17371367-48031367-4811
Internetlänk
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas
- Av författaren/redakt...
-
Zaitlen, Noah
-
Pasaniuc, Bogdan
-
Patterson, Nick
-
Pollack, Samuela
-
Voight, Benjamin
-
Groop, Leif
-
visa fler...
-
Altshuler, David
-
Henderson, Brian ...
-
Kolonel, Laurenc ...
-
Le Marchand, Loi ...
-
Waters, Kevin
-
Haiman, Christop ...
-
Stranger, Barbar ...
-
Dermitzakis, Emm ...
-
Kraft, Peter
-
Price, Alkes L.
-
visa färre...
- Om ämnet
-
- NATURVETENSKAP
-
NATURVETENSKAP
-
och Biologi
-
och Bioinformatik oc ...
- Artiklar i publikationen
-
Bioinformatics
- Av lärosätet
-
Lunds universitet