Genotype‐Based Association Analysis Using Discordant Pairs: A Penetrance Odds Ratio Approach
Notice bibliographique
Résumé
Genotypic counts of paired relatives discordant for a complex late-onset disease are often used to test for genetic association. The power of the various statistical test options, when data on covariates are unavailable, has been the focus of recent research. Comparison of the Cochran-Armitage, Bhapkar, and McNemar tests indicates that none is superior to the others in all cases. Using an alternative approach, we found that the theoretical genotypic frequencies of the discordant pairs depend only on the penetrance odds ratios, after conditioning. These odds ratios can be estimated by maximizing a product binomial likelihood and provide insight into the mode of inheritance. We identified cases where exact maximum likelihood (ML) estimates can be explicitly obtained. This approach led us to two tests for association which depend on likelihood ratio (LR) or score statistics. We quantified the power of these tests analytically and examined their performance through simulation. We explored the utility of these tests with an example from the literature-the association between complement factor H (CFH) polymorphisms and age-related macular degeneration. The LR and Score tests serve as simple and effective ways of interpreting paired case-control data sets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».