【摘 要】
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复杂疾病往往需要多元表型变量共同刻画,然而,常规的全基因组关联研究仅是检验单个表型,该策略往往由于忽略某些表型的信息而降低检验复杂疾病与基因关联性的效能。多元表型
【基金项目】
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国家自然科学基金(11471161);江苏省高校基金(15KJB110010)
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复杂疾病往往需要多元表型变量共同刻画,然而,常规的全基因组关联研究仅是检验单个表型,该策略往往由于忽略某些表型的信息而降低检验复杂疾病与基因关联性的效能。多元表型与基因型的全基因关联研究可以更有效揭示复杂疾病与基因的关联,同时对现有的统计方法提出挑战。本文综述了现有的处理多元表型与基因型的全基因组关联的统计方法,讨论了多元因变量多重回归模型框架下的回归系数与方差逆矩阵同时选择的组合稀疏方法的前景。该组合稀疏方法既能充分利用多元表型变量的相关性信息,增强变量选择的准确性,又能提供基因变异和表型关联程度的度量指标。同时基于多元因变量的稀疏方法可以推广到基因组学数据的整合分析中。
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