Using a higher criticism statistic to detect modest effects in a genome-wide study of rheumatoid arthritis
Notice bibliographique
Résumé
In high-dimensional studies such as genome-wide association studies, the correction for multiple testing in order to control total type I error results in decreased power to detect modest effects. We present a new analytical approach based on the higher criticism statistic that allows identification of the presence of modest effects. We apply our method to the genome-wide study of rheumatoid arthritis provided in the Genetic Analysis Workshop 16 Problem 1 data set. There is evidence for unknown bias in this study that could be explained by the presence of undetected modest effects. We compared the asymptotic and empirical thresholds for the higher criticism statistic. Using the asymptotic threshold we detected the presence of modest effects genome-wide. We also detected modest effects using 90th percentile of the empirical null distribution as a threshold; however, there is no such evidence when the 95th and 99th percentiles were used. While the higher criticism method suggests that there is some evidence for modest effects, interpreting individual single-nucleotide polymorphisms with significant higher criticism statistics is of undermined value. The goal of higher criticism is to alert the researcher that genetic effects remain to be discovered and to promote the use of more targeted and powerful studies to detect the remaining effects.
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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 | 0,001 |
| 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 ».