Adjusting for Spurious Gene-by-Environment Interaction Using Case-Parent Triads
Notice bibliographique
Résumé
In the case-parent trio design, unrelated children affected with a disease are genotyped along with their parents. Information may also be collected on environmental factors in the children. The design permits estimation and testing of genetic effects and gene-by-environment interaction. Recently, it has been demonstrated that when genotypes are measured at a non-causal test locus, population stratification can create spurious interaction. That is, the environmental factor can appear to modify the disease risk associated with genotypes at the test locus without modifying the disease risk of genotypes at the causal locus. One design-based approach that is robust to spurious interaction requires the environmental factor to also be available on an unaffected sibling of the affected child. We explore the source of spurious interaction and suggest an alternate approach that mitigates its effects using case-parent triads. Our approach is based on adjusting the risk model using ancestry informative markers or random markers measured on the affected child and does not require data on unaffected siblings. We apply an approach to generating case-parent data, implemented in a freely-available R package soon to be released on the Comprehensive R Archive Network (CRAN).
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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 ».