Attributing Hardy‐Weinberg Disequilibrium to Population Stratification and Genetic Association in Case‐Control Studies
Notice bibliographique
Résumé
Loci exhibiting Hardy-Weinberg disequilibrium (HWD) are often excluded from association studies, because HWD may indicate genotyping error, population stratification or selection bias. For case-control studies, HWD can result from a genetic effect at the locus. We extend the modelling to accommodate both stratification and genetic effects. Theoretical genotype frequencies and HWD coefficients are derived under a general genetic model for a population with two strata. Maximum likelihood is used to estimate model parameters and a test for lack of fit identifies the models most consistent with the data. Simulations were used to assess the method. The technique was applied to a group of ethnically and clinically heterogeneous kidney stone formers and controls, both exhibiting HWD for the R990G SNP of the CASR gene. Results indicate the best fitting model incorporates both stratification and genetic association. The ability of our method to apportion HWD to stratification and genetic effects may well be a significant advance in dealing with heterogeneity in case-control genetic association studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,180 | 0,360 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».