Design considerations for association studies of candidate genes in families
Notice bibliographique
Résumé
In genetic epidemiologic studies, investigators often use generalized linear models to evaluate the relationships between a disease trait and covariates, such as one or more candidate genes or an environmental exposure. Recently, attention has turned to study designs that mandate the inclusion of family members in addition to a proband. Standard models for analysis assume independent observations, which is unlikely to be true for family data, and the usual standard errors for the regression parameter estimates may be too large or too small, depending on the distribution of the covariates within and between families. The consequences of familial correlation on the study efficiency can be measured by a design effect that is equivalent to the relative information in a sample of unrelated individuals compared to a sample of families with the same number of individuals. We examine design effects for studies in association, and illustrate how the design effect is influenced by the intra-familial distribution of covariate values such as would be expected for a candidate gene. Typical design effects for a candidate gene range between 1.1 and 2.4, depending on the size of the family and the amount of unexplained familial correlation. These values correspond to a modest 10% increase in the required sample size up to more than doubling the requirements. Design effect values are useful in study design to compare the efficiency of studies that sample families versus independent individuals and to determine sample size requirements that account for familial correlation.
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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 | 0,164 | 0,322 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».