Case-control studies of gene-environment interaction: Bayesian design and analysis.
Case-control studies of gene-environment interaction: Bayesian design and analysis.
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DOI：
10.1111/j.1541-0420.2009.01357.x
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发表时间：
2010-09
期刊：
影响因子：
1.9
通讯作者：
Chatterjee N
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Mukherjee B;Ahn J;Gruber SB;Ghosh M;Chatterjee N
随着频率的增加，流行病学研究正在解决有关基因与环境相互作用的假设。在许多经过充分研究的候选基因以及标准饮食和行为流行病学暴露中，通常存在大量可用的先验信息，可用于分析当前数据以及设计新研究。在本文中，首先，我们提出了一种适当的完整贝叶斯方法来分析基因-环境相互作用的研究。贝叶斯方法提供了一种自然的方法来整合基因-环境独立性假设的不确定性，通常用于此类分析。然后，我们考虑关于乘法基因-环境相互作用参数的估计和假设检验的贝叶斯样本量确定标准。我们使用一项正在进行的大型结直肠癌病例对照研究的数据来说明我们提出的方法，该研究调查了 2 型 N-乙酰转移酶 (NAT2) 与吸烟和红肉消费的相互作用。我们使用现有数据来引出先验设计，并展示如何使用这些信息来分配案例和控制，以规划未来的研究，调查相同的交互参数。将贝叶斯设计和分析策略与相应的频率论策略进行了比较。
With increasing frequency, epidemiologic studies are addressing hypotheses regarding gene-environment interaction. In many well studied candidate genes and for standard dietary and behavioral epidemiologic exposures, there is often substantial prior information available which may be used to analyze current data as well as for designing a new study. In this paper, first, we propose a proper full Bayesian approach for analyzing studies of gene-environment interaction. The Bayesian approach provides a natural way to incorporate uncertainties around the assumption of gene-environment independence, often used in such analysis. We then consider Bayesian sample size determination criteria for both estimation and hypothesis testing regarding the multiplicative gene-environment interaction parameter. We illustrate our proposed methods using data from a large ongoing case-control study of colorectal cancer investigating the interaction of N-acetyl transferase type 2 (NAT2) with smoking and red meat consumption. We use the existing data to elicit a design prior and show how to use this information in allocating cases and controls in planning a future study which investigates the same interaction parameters. The Bayesian design and analysis strategies are compared with their corresponding frequentist counterparts.
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