Catmap: case-control and TDT meta-analysis package.
Catmap: case-control and TDT meta-analysis package.
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DOI：
10.1186/1471-2105-9-130
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发表时间：
2008-02-28
影响因子：
3
通讯作者：
Nicodemus KK
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Nicodemus KK
复杂疾病的风险被认为是由多个遗传风险因素控制的，每个因素的个体影响都很小。几项独立研究的荟萃分析可能有助于提高在效应量适中时检测相关性的能力。虽然有许多软件可用于遗传病例对照数据的荟萃分析，但目前没有可用的软件实现Kazeem和Farrall（2005）描述的方法，该方法结合了独立的基于家族的病例对照研究的数据。我介绍了R统计计算环境的软件包catmap，它实现了病例对照和传播不平衡方法的固定和随机效应合并估计，允许使用跨研究类型的遗传关联数据。此外，catmap可用于创建森林和漏斗图，并执行敏感性分析和累积荟萃分析。catmap可以从Comprehensive R Archive Network获得。catmap允许研究人员综合数据，以评估遗传多态性研究中的关联证据，促进使用汇总数据分析，这可能增加检测中度遗传关联的能力。
Risk for complex disease is thought to be controlled by multiple genetic risk factors, each with small individual effects. Meta-analyses of several independent studies may be helpful to increase the ability to detect association when effect sizes are modest. Although many software options are available for meta-analysis of genetic case-control data, no currently available software implements the method described by Kazeem and Farrall (2005), which combines data from independent family-based and case-control studies. I introduce the package catmap for the R statistical computing environment that implements fixed- and random-effects pooled estimates for case-control and transmission disequilibrium methods, allowing for the use of genetic association data across study types. In addition, catmap may be used to create forest and funnel plots and to perform sensitivity analysis and cumulative meta-analysis. catmap is available from the Comprehensive R Archive Network . catmap allows researchers to synthesize data to assess evidence for association in studies of genetic polymorphisms, facilitating the use of pooled data analyses which may increase power to detect moderate genetic associations.
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DOI：
10.1016/0197-2456(86)90046-2
发表时间：
1986-09-01
期刊：
CONTROLLED CLINICAL TRIALS
影响因子：
--
作者：
DERSIMONIAN, R;LAIRD, N
通讯作者：
LAIRD, N
影响因子：
2.1
作者：
Becker, T;Knapp, M
通讯作者：
Knapp, M
影响因子：
9.8
作者：
Schaid, DJ;Rowland, C
通讯作者：
Rowland, C
影响因子：
5.2
作者：
Trikalinos, TA;Ntzani, EE;Ioannidis, JPA
通讯作者：
Ioannidis, JPA
影响因子：
1.9
作者：
Kazeem, GR;Farrall, M
通讯作者：
Farrall, M