Cumulative Meta-Analysis for Genetic Association: When Is a New Study Worthwhile?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In this paper, we address the questions: how large a sample size would be required to show genome-wide significance between a single nucleotide polymorphism (SNP) and a genetic trait in a meta-analysis of a newly planned study together with the existing ones? Or alternatively: will a planned study of size n be able to provide evidence of a genetic association when this study is combined with a current meta-analysis? METHODS: We examine the potential impact of a newly planned genetic study on an existing meta-analysis through the use of a simulation-based algorithm. The proposed approach provides an empirical estimate of the power of the updated meta-analysis to detect genome-wide significance (p<5.0×10(-8)) of a complex trait and each of a set of specific SNPs of interest or the expected p value of the updated meta-analysis including the current and proposed studies. RESULTS: This technique is illustrated in the context of an updated meta-analysis of case-control studies in Paget's disease. A second example illustrates the impact of adding a newly planned study to a large meta-analysis of SNP associations with human height. CONCLUSIONS: The proposed algorithm is particularly useful for the design of studies to assess a selected set of high-priority SNP associations that are 'nearly' significant in meta-analysis of existing studies. The results may help investigators decide whether an updated meta-analysis is likely to achieve genome-wide significance.
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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 | 0,214 | 0,473 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».