Variance Estimation and Confidence Intervals from Genome-wide Association Studies Through High-dimensional Misspecified Mixed Model Analysis.
Variance Estimation and Confidence Intervals from Genome-wide Association Studies Through High-dimensional Misspecified Mixed Model Analysis.
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DOI：
10.1016/j.jspi.2022.01.003
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发表时间：
2022-09
影响因子：
0.9
通讯作者：
Zhao, Hongyu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dao, Cecilia;Jiang, Jiming;Paul, Debashis;Zhao, Hongyu
我们研究了在错误指定的混合模型分析中，全基因组关联研究（GWAS）中表征遗传效应的参数的方差估计和相关置信区间。以往的研究表明，尽管模型的误指定，一定数量的遗传利益是一致的估计，这些数量的一致估计，可以使用限制最大似然（REML）方法下的误指定的线性混合模型。然而，这样的REML估计的渐近方差是复杂的，并没有准备好被实现为实际使用。在本文中，我们开发了实用和计算方便的方法来估计这样的渐近方差和构建相关的置信区间。基于蒙特-卡罗模拟和实际数据应用，对所提出的方法的性能进行了经验评估。
We study variance estimation and associated confidence intervals for parameters characterizing genetic effects from genome-wide association studies (GWAS) in misspecified mixed model analysis. Previous studies have shown that, in spite of the model misspecification, certain quantities of genetic interests are consistently estimable, and consistent estimators of these quantities can be obtained using the restricted maximum likelihood (REML) method under a misspecified linear mixed model. However, the asymptotic variance of such a REML estimator is complicated and not ready to be implemented for practical use. In this paper, we develop practical and computationally convenient methods for estimating such asymptotic variances and constructing the associated confidence intervals. Performance of the proposed methods is evaluated empirically based on Monte-Carlo simulations and real-data application.
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影响因子：
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作者：
Bycroft C;Freeman C;Petkova D;Band G;Elliott LT;Sharp K;Motyer A;Vukcevic D;Delaneau O;O'Connell J;Cortes A;Welsh S;Young A;Effingham M;McVean G;Leslie S;Allen N;Donnelly P;Marchini J
通讯作者：
Marchini J
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Zaitlen N;Kraft P;Patterson N;Pasaniuc B;Bhatia G;Pollack S;Price AL
通讯作者：
Price AL
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Bulik-Sullivan, Brendan K.;Loh, Po-Ru;Finucane, Hilary K.;Ripke, Stephan;Yang, Jian;Patterson, Nick;Daly, Mark J.;Price, Alkes L.;Neale, Benjamin M.
通讯作者：
Neale, Benjamin M.
影响因子：
30.8
作者：
通讯作者：
--
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作者：
Speed, Doug;Hemani, Gibran;Balding, David J.
通讯作者：
Balding, David J.