Permutation and parametric bootstrap tests for gene-gene and gene-environment interactions.
Permutation and parametric bootstrap tests for gene-gene and gene-environment interactions.
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DOI：
10.1111/j.1469-1809.2010.00572.x
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发表时间：
2011-01
影响因子：
1.9
通讯作者：
Rice K
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bůžková P;Lumley T;Rice K
排列检验广泛用于基因组研究中，作为一种直接的方法来获得可靠的统计推断，而无需做出强有力的分布假设。然而，在本文中，我们表明，在遗传关联研究中，通常不可能构建基因-基因或基因-环境相互作用假设的精确排列检验。我们描述了一种替代的排列方法在测试的相互作用，参数引导方法。通过模拟，我们比较了几种常用的置换检验和参数自助法的有限样本性质。我们考虑暴露与单一和多种多态性的相互作用。最后，我们解决了当置换测试的相互作用将近似有效的大样本特定的测试统计量。
Permutation tests are widely used in genomic research as a straightforward way to obtain reliable statistical inference without making strong distributional assumptions. However, in this paper we show that in genetic association studies it is not typically possible to construct exact permutation tests of gene-gene or gene-environment interaction hypotheses. We describe an alternative to the permutation approach in testing for interaction, a parametric bootstrap approach. Using simulations, we compare the finite-sample properties of a few often-used permutation tests and the parametric bootstrap. We consider interactions of an exposure with single and multiple polymorphisms. Finally, we address when permutation tests of interaction will be approximately valid in large samples for specific test statistics.
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