Two-stage strategies to detect gene × gene interactions in case-control data
Notice bibliographique
Résumé
Large genetic association studies based on hundreds of thousands of single-nucleotide polymorphisms (SNPs) are a popular option for the study of complex diseases. The evaluation of gene x gene interactions in such studies is a sensible method of capturing important genetic effects. The number of tests required to consider all pairs of SNPs, however, can lead to a computational burden, and efficient strategies to reduce the number of tests performed are desirable. In this study, we compare two-stage strategies for pairwise SNP interactions testing. Those approaches rely on the selection of SNPs based on the single-locus test results obtained at the first stage. In the simultaneous approach, SNPs that fall below the marginal significance thresholds (p = 0.05 and p = 0.1) in stage 1 are selected and tested for within-group pairwise interaction in stage 2. With the conditional approach, SNPs that reach Bonferroni-adjusted significance at the first stage are tested in pairwise combinations with all SNPs in the data set. We compared the performance of those strategies by using Replicate 1 of the simulated data set of the Genetic Analysis Workshop 15 Problem 3. Most interactions detected resulted from SNP pairs within 1000 kb of each other. The remaining were false positives involving SNPs with excessively strong marginal signals. Our results highlight the need to account for locus proximity in the evaluation of interaction effects and emphasize the importance of marginal signal strength in logistic regression-based interaction modeling. We found that modeling additive genetic effects alone was sufficient to capture underlying dominance interaction effects in the data.
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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 | 0,001 | 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 ».