目的探讨单效应汇总(sum of single effects,SuSiE)回归模型在多组学数据共定位分析中的应用。方法以多组学模拟数据为例,介绍单效应汇总回归模型的基本原理和R软件分析。结果SuSiE回归模型通过利用单核苷酸多态性(single nucleotide po...目的探讨单效应汇总(sum of single effects,SuSiE)回归模型在多组学数据共定位分析中的应用。方法以多组学模拟数据为例,介绍单效应汇总回归模型的基本原理和R软件分析。结果SuSiE回归模型通过利用单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNPs)位点之间因连锁不平衡(linkage disequilibrium,LD)产生的相关性,允许在有多个因果变异的情况下,正确识别两个组学数据与表型相关的共定位点。结论相对于传统方法,SuSiE回归模型拓展了单一因果变异假设这一适用条件,且计算效率较高,从而有助于利用多组学数据检测多个潜在与疾病相关联位点。展开更多
文摘目的探讨单效应汇总(sum of single effects,SuSiE)回归模型在多组学数据共定位分析中的应用。方法以多组学模拟数据为例,介绍单效应汇总回归模型的基本原理和R软件分析。结果SuSiE回归模型通过利用单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNPs)位点之间因连锁不平衡(linkage disequilibrium,LD)产生的相关性,允许在有多个因果变异的情况下,正确识别两个组学数据与表型相关的共定位点。结论相对于传统方法,SuSiE回归模型拓展了单一因果变异假设这一适用条件,且计算效率较高,从而有助于利用多组学数据检测多个潜在与疾病相关联位点。
