Sequence kernel association test for survival traits.
Sequence kernel association test for survival traits.
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DOI：
10.1002/gepi.21791
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发表时间：
2014-04
影响因子：
2.1
通讯作者：
Dupuis, Josee
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Chen, Han;Lumley, Thomas;Brody, Jennifer;Heard-Costa, Nancy L.;Fox, Caroline S.;Cupples, L. Adrienne;Dupuis, Josee
近年来，罕见变异检测在检测疾病和疾病相关数量性状的遗传关联方面引起了极大的兴趣。在这些测试中，序列核关联测试（SKAT）是在线性或逻辑回归框架中对罕见遗传变异的影响的综合测试。它通常被描述为方差分量检验，将基因型效应视为随机的。当使用线性核时，其检验统计量可以表示为单标记分数检验统计量的加权和。在本文中，我们将测试扩展到生存表型的考克斯回归框架。由于考克斯模型中score检验的反保守小样本性能，我们用符号平方根似然比统计量代替score统计量，并证实I类错误的小样本控制得到了很大的改善。该检验也可用于Meta分析。我们在我们的模拟研究表明，除了在少数特定的情况下，这个测试具有优越的上级统计能力相比，在考克斯模型的负担测试。我们还提出了一个应用程序中的结果，以时间肥胖使用基因型从心脏研究SNP健康协会资源。
Rare variant tests have been of great interest in testing genetic associations with diseases and disease-related quantitative traits in recent years. Among these tests, the sequence kernel association test (SKAT) is an omnibus test for effects of rare genetic variants, in a linear or logistic regression framework. It is often described as a variance component test treating the genotypic effects as random. When the linear kernel is used, its test statistic can be expressed as a weighted sum of single-marker score test statistics. In this paper, we extend the test to survival phenotypes in a Cox regression framework. Because of the anticonservative small-sample performance of the score test in a Cox model, we substitute signed square-root likelihood ratio statistics for the score statistics, and confirm that the small-sample control of type I error is greatly improved. This test can also be applied in meta-analysis. We show in our simulation studies that this test has superior statistical power except in a few specific scenarios, as compared to burden tests in a Cox model. We also present results in an application to time-to-obesity using genotypes from Framingham Heart Study SNP Health Association Resource.
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