論文の概要: Tradeoffs of Linear Mixed Models in Genome-wide Association Studies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03739v1
- Date: Fri, 5 Nov 2021 22:05:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-09 17:54:11.362293
- Title: Tradeoffs of Linear Mixed Models in Genome-wide Association Studies
- Title（参考訳）: ゲノムワイド関連研究における線形混合モデルのトレードオフ
- Authors: Haohan Wang, Bryon Aragam, Eric Xing
- Abstract要約: ゲノムワイド・アソシエーション研究(GWAS)に応用した線形混合モデル(LMM)の統計的性質について検討する。
まず,LMMの親和性行列への候補SNPの導入に対する感度について検討する。
第2に、混合モデルが従来の手法よりもLMMの利点として広く受け入れられているGWASの共創者を補正する方法について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.560273425572582
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Motivated by empirical arguments that are well-known from the genome-wide
association studies (GWAS) literature, we study the statistical properties of
linear mixed models (LMMs) applied to GWAS. First, we study the sensitivity of
LMMs to the inclusion of a candidate SNP in the kinship matrix, which is often
done in practice to speed up computations. Our results shed light on the size
of the error incurred by including a candidate SNP, providing a justification
to this technique in order to trade-off velocity against veracity. Second, we
investigate how mixed models can correct confounders in GWAS, which is widely
accepted as an advantage of LMMs over traditional methods. We consider two
sources of confounding factors, population stratification and environmental
confounding factors, and study how different methods that are commonly used in
practice trade-off these two confounding factors differently.
- Abstract（参考訳）: ゲノムワイド・アソシエーション研究(GWAS)の文献からよく知られる経験的議論に動機付けられ, 線形混合モデル(LMM)の統計的性質について検討した。
まず, 計算速度を高速化するためにしばしば行われる交配行列における候補snpの包含に対するlmmの感度について検討する。
その結果,候補SNPを含む誤差の大きさに光を当て,この手法の正当性を証明し,速度と精度のトレードオフを図った。
第2に、混合モデルが従来の手法よりもLMMの利点として広く受け入れられているGWASの共創者を補正する方法について検討する。
人口階層化と環境共生要因の2つの要因を考察し,この2つの共生要因の実践的トレードオフにおいて一般的に用いられる方法の相違について検討する。
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