Regression models for allele sharing: analysis of accumulating data in affected sib pair studies
Notice bibliographique
Résumé
Advances in human genome mapping have led to the identification of large numbers of genetic markers that allow systematic searches for multiple disease susceptibility genes for complex traits. A common design involves the recruitment of families with at least two children affected with the disease of interest. The objective is to find chromosomal regions that harbour susceptibility genes for the disease. The affected children, their parents if available, and sometimes other, unaffected, siblings are genotyped using sets of microsatellite DNA markers representing chromosomal sites distributed across the genome. Each marker can occur in several different variants known as alleles, and a pair of alleles constitutes the marker genotype. Each child randomly inherits one of their mother's two alleles and one of their father's two alleles. If a marker is close to a disease susceptibility gene, then affected siblings are expected to have more sharing of the same maternal and/or paternal marker alleles. Statistical methods are used to estimate the distribution of allele sharing in each affected sib pair (ASP) using the set of markers typed across each chromosome, and to test for the presence of excess sharing in the families as a group at each point across the genome. Regression models that allow the allele sharing proportions to depend on characteristics of the family such as diagnostic subtype or ethnic background have been developed to address the heterogeneity that is characteristic of complex disease, but these have not yet been widely applied. In this paper, we apply regression modelling to investigate variation associated with family-level covariates and with the order in which families are recruited and genotyped. We also discuss how some of the concepts of group sequential analysis apply to accumulating data from genome scans of complex disease.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».