Likelihood ratio test for genetic association study with case–control data under Probit model
Notice bibliographique
Résumé
Probit and Logit models are the most popular for binary disease statusing in genetic association studies. They are equally used and nearly exchangeable in the analysis of prospectively collected data. However, no strong inferences were made based on Probit models for the retrospectively collected case-control data, especially in the presence of random effects. This paper systematically investigates the performance of Probit mixed-effects models for case-control data. We find that the retrospective likelihood has a closed-form, which motivates the development of likelihood ratio tests for genetic association. Specifically, we developed four likelihood ratio tests based on whether the disease prevalence is completely unavailable, partly available, or completely available. We show that their limiting distribution without a genetic effect is an equal mixture of two chi-square distributions with degrees of freedom 1 and 2, respectively. Our simulations indicate that they can have a remarkable power gain against the popular Logit-model-based score tests, and the disease prevalence information can enhance the power of the likelihood ratio tests. After analyzing a Kenya malaria data, we found out that the proposed test produces a significant result on the association of the gene ABO with malaria, whereas the commonly used competitors fail.
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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 | 0,001 |
| 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 ».