Powerful tests for detecting a gene effect in the presence of possible gene-gene interactions using garrote kernel machines.
Powerful tests for detecting a gene effect in the presence of possible gene-gene interactions using garrote kernel machines.
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DOI：
10.1111/j.1541-0420.2011.01598.x
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发表时间：
2011-12
期刊：
影响因子：
1.9
通讯作者：
Lin X
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Maity A;Lin X
我们在本文中提出了一个强大的测试程序，用于检测基因对基因集中可能存在的基因-基因相互作用（上位性）的连续结果的基因影响，例如遗传途径或网络。为此，传统的测试需要在参数假设下测试主效应和所有相应的相互作用，从而需要大量的自由度，因此功耗低。本文提出了一种功能强大的基于内核机的测试方法。具体来说，我们的测试基于绞喉核方法，并被构造为分数测试。在这里，术语绞喉指的是一个额外的非负参数，它乘以感兴趣的协变量，这样我们的分数测试就可以用这个非负参数来表示。所提出的测试的一个关键特征是它是灵活的，并且在统一的框架内为参数和非参数模型开发，并且通过考虑基因之间的相关性比标准测试更强大，因此通常使用更小的自由度。我们研究了所提出的测试的理论性质。我们通过模拟研究来评估其有限样本性能，并将该方法应用于密歇根州前列腺癌基因表达数据。
We propose in this paper a powerful testing procedure for detecting a gene effect on a continuous outcome in the presence of possible gene-gene interactions (epistasis) in a gene set, e.g. a genetic pathway or network. Traditional tests for this purpose require a large number of degrees of freedom by testing the main effect and all the corresponding interactions under a parametric assumption, and hence suffer from low power. In this paper, we propose a powerful kernel machine based test. Specifically, our test is based on a garrote kernel method and is constructed as a score test. Here, the term garrote refers to an extra nonnegative parameter which is multiplied to the covariate of interest so that our score test can be formulated in terms of this nonnegative parameter. A key feature of the proposed test is that it is flexible and developed for both parametric and nonparametric models within a unified framework, and is more powerful than the standard test by accounting for the correlation among genes and hence often uses a much smaller degrees of freedom. We investigate the theoretical properties of the proposed test. We evaluate its finite sample performance using simulation studies, and apply the method to the Michigan prostate cancer gene expression data.
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DOI：
10.1111/j.2517-6161.1995.tb02031.x
发表时间：
1995-01-01
影响因子：
5.8
作者：
BENJAMINI, Y;HOCHBERG, Y
通讯作者：
HOCHBERG, Y
影响因子：
1.9
作者：
Liu, Dawei;Lin, Xihong;Ghosh, Debashis
通讯作者：
Ghosh, Debashis
影响因子：
3
作者：
Liu D;Ghosh D;Lin X
通讯作者：
Lin X
影响因子：
1.9
作者：
LAIRD, NM;WARE, JH
通讯作者：
WARE, JH
影响因子：
6.4
作者：
De Miglio, MR;Pascale, RM;Feo, F
通讯作者：
Feo, F