Estimating Genetic Variance in Life-Span Response to Diet: Insights From Statistical Simulation.
Estimating Genetic Variance in Life-Span Response to Diet: Insights From Statistical Simulation.
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DOI：
10.1093/gerona/glac172
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发表时间：
2023-03-01
影响因子：
5.1
通讯作者：
Senior, Alistair M.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Senior, Alistair M.
几项研究通过在来自遗传参考组的等基因系/菌株中复制治疗，证明了响应饮食限制（DR）的遗传变异。这些研究通常将对DR的反应量化为效应量，分别估计每种菌株（例如，组间平均寿命的差异）。这种“非合并”分析预计会系统性地高估响应DR的变化，主要是通过忽略采样方差。相比之下，使用混合效应模型的“部分汇集”分析不太容易出现这种偏差。我证明了这些问题使用模拟，这也表明，部分汇集分析可以提高研究之间的可复制性。无论使用何种分析方法，当样本量较小时，应变变异的估计精度较低。给出了使用小鼠存活数据的工作实例。由于后勤方面的挑战，使用遗传参照组的寿命研究总是必须在菌株内复制和菌株间复制之间进行权衡。所提出的模拟也可以用来帮助设计这样的研究，通过功率分析。
Several studies demonstrate genetic variation in response to dietary restriction (DR) by replicating treatments across isogenic lines/strains from genetic reference panels. These studies typically quantify the response to DR as an effect size, estimated for each strain separately (eg, the difference in mean life span between groups). Such “no-pooling” analyses are expected to systematically overestimate variation in response DR, principally by overlooking sampling variance. In contrast, “partial-pooling” analyses using mixed-effects models are less prone to this bias. I demonstrate these issues using simulations, which also show that partial-pooling analyses can improve replicability among studies. Regardless of the analyses used, estimates of among-strain variation will have low precision when sample sizes are small. A worked example using survival data in mice is given. Life-span studies using genetic reference panels always have to trade-off within- and among-strain replication owing to logistical challenges. The simulation presented can also be used to help design such studies through power analysis.
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