【摘 要】
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全基因组关联研究(GWAS)已经发现许多与复杂的人类特征以及疾病有关的遗传变异.由于伦理和隐私问题,个体水平的基因型和表现型数据往往不容易被获取.相比之下,GWAS汇总统计正
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全基因组关联研究(GWAS)已经发现许多与复杂的人类特征以及疾病有关的遗传变异.由于伦理和隐私问题,个体水平的基因型和表现型数据往往不容易被获取.相比之下,GWAS汇总统计正变得广泛可用.由于整合分析结合了多个GWAS,可以大幅增加样本量,从而增加检测到遗传变异的统计功效.因而,许多GWAS整合分析的统计方法被提了出来.随着GWAS整合分析统计方法的增加,研究人员需要一些有用的指导为实际数据的分析应用选择合适的统计方法.该文评估了GWAS中一些现有的整合分析方法的性能,使用了全面的模拟研究来比较这些方法的效能,并指出了每种方法的优缺点.
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