論文の概要: Locally Adaptive Algorithms for Multiple Testing with Network Structure, with Application to Genome-Wide Association Studies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11461v4
• Date: Wed, 16 Aug 2023 22:54:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 01:35:56.456960
• Title: Locally Adaptive Algorithms for Multiple Testing with Network Structure, with Application to Genome-Wide Association Studies
• Title（参考訳）: ネットワーク構造を用いた複数検定のための局所適応アルゴリズムとゲノムワイドアソシエーション研究への応用
• Authors: Ziyi Liang, T. Tony Cai, Wenguang Sun, Yin Xia
• Abstract要約: 本稿では、ネットワークデータや関連するソースドメインからの補助データの複数サンプルを組み込むための、原則的で汎用的なフレームワークを提案する。 LASLAは、データ駆動重み付けを個々のテストポイントに割り当てるために構造的洞察を活用する、$p$値重み付けアプローチを採用している。 LASLAは様々な合成実験を通じて説明され、T2D関連SNP同定への応用がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.851566905442038
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Linkage analysis has provided valuable insights to the GWAS studies, particularly in revealing that SNPs in linkage disequilibrium (LD) can jointly influence disease phenotypes. However, the potential of LD network data has often been overlooked or underutilized in the literature. In this paper, we propose a locally adaptive structure learning algorithm (LASLA) that provides a principled and generic framework for incorporating network data or multiple samples of auxiliary data from related source domains; possibly in different dimensions/structures and from diverse populations. LASLA employs a $p$-value weighting approach, utilizing structural insights to assign data-driven weights to individual test points. Theoretical analysis shows that LASLA can asymptotically control FDR with independent or weakly dependent primary statistics, and achieve higher power when the network data is informative. Efficiency again of LASLA is illustrated through various synthetic experiments and an application to T2D-associated SNP identification.
• Abstract（参考訳）: リンケージ分析はGWAS研究に重要な洞察を与え、特にリンケージ不均衡(LD)におけるSNPが疾患の表現型に共同で影響を及ぼすことを明らかにした。 しかし、LDネットワークデータの可能性はしばしば文献で見過ごされ、利用されていない。 本稿では,ネットワークデータや関連源領域からの補助データの複数サンプル(多種多様な次元・構造、多種多様な集団)を組み込むための原則的かつ汎用的な枠組みを提供する,局所適応構造学習アルゴリズム(lasla)を提案する。 LASLAは、データ駆動重み付けを個々のテストポイントに割り当てるために構造的洞察を活用する、$p$値重み付けアプローチを採用している。 理論的解析により、LASLAは独立あるいは弱依存の一次統計量で漸近的にFDRを制御でき、ネットワークデータが情報化されているときに高いパワーを得ることができることが示された。 LASLAの効率性は、様々な合成実験とT2D関連SNP識別への応用を通して説明される。

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