Gene‐based association analysis of survival traits via functional regression‐based mixed effect cox models for related samples
Gene‐based association analysis of survival traits via functional regression‐based mixed effect cox models for related samples
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通过相关样本的基于功能回归的混合效应 Cox 模型，对生存性状进行基于基因的关联分析
DOI：
10.1002/gepi.22254
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发表时间：
2019
影响因子：
2.1
通讯作者：
Fan, Ruzong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chiu, Chi‐yang;Zhang, Bingsong;Wang, Shuqi;Shao, Jingyi;Lakhal‐Chaieb, M'Hamed Lajmi;Cook, Richard J.;Wilson, Alexander F.;Bailey‐Wilson, Joan E.;Xiong, Momiao;Fan, Ruzong
将生存分析整合到遗传学和基因组学中的重要性得到了广泛的认可，但只有少数统计学家对这一研究方向进行了相关工作。对于不相关的群体数据，已经开发了功能回归（FR）模型来测试定量/二分/存活性状与基因区域中的遗传变体之间的关联。在主基因关联分析中，这些模型比序列核关联检验具有更高的功效。在本文中，我们扩展这种方法来分析删失性状的家庭数据或相关样本使用FR为基础的混合效应考克斯模型（FamCoxME）。FamCoxME模型的作用是通过功能数据分析技术，将主基因作为固定均值，将局部基因或多基因变异或两者都作为随机变量，将家系成员之间的相关性通过亲缘系数或遗传关系矩阵或两者都进行分析。通过似然比检验（FamCoxME FR LRT）检验删失性状与主基因之间的关联。仿真结果表明，LRT控制I型错误率准确/保守，并有良好的功率水平时，本地基因或多基因变异建模。所提出的方法被应用于分析乳腺癌的数据集从研究者协会的BRCA 1和BRCA 2（CIMBA）的修改。FamCoxME为基于家族的研究或相关样本的基因分析提供了一种新工具。
The importance to integrate survival analysis into genetics and genomics is widely recognized, but only a small number of statisticians have produced relevant work toward this study direction. For unrelated population data, functional regression (FR) models have been developed to test for association between a quantitative/dichotomous/survival trait and genetic variants in a gene region. In major gene association analysis, these models have higher power than sequence kernel association tests. In this paper, we extend this approach to analyze censored traits for family data or related samples using FR based mixed effect Cox models (FamCoxME). The FamCoxME model effect of major gene as fixed mean via functional data analysis techniques, the local gene or polygene variations or both as random, and the correlation of pedigree members by kinship coefficients or genetic relationship matrix or both. The association between the censored trait and the major gene is tested by likelihood ratio tests (FamCoxME FR LRT). Simulation results indicate that the LRT control the type I error rates accurately/conservatively and have good power levels when both local gene or polygene variations are modeled. The proposed methods were applied to analyze a breast cancer data set from the Consortium of Investigators of Modifiers of BRCA1 and BRCA2 (CIMBA). The FamCoxME provides a new tool for gene‐based analysis of family‐based studies or related samples.
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作者：
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DOI：
--
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期刊：
--
影响因子：
--
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Yun Zhu;M. Xiong