[Gene-based principal component logistic regression model and its application on genome-wide association study].

逻辑回归 主成分分析 单核苷酸多态性 遗传关联 主成分回归 全基因组关联研究 生物 遗传学 回归分析 回归 基因 计算生物学 统计 基因型 数学
作者
Honggang Yi,Hongmei Wo,Yang Zhao,Ruyang Zhang,Jianling Bai,Yongyue Wei,Feng Chen
出处
期刊:PubMed 卷期号:33 (6): 622-5 被引量:1
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标识
摘要

To explore the gene-based principal component logistic regression model and its application in genome-wide association study. Using the simulated genome-wide single nucleotide polymorphism (SNPs) genotypes data, we proposed a practical statistical analysis strategy-'the principal component logistic regression model', based on the gene levels to assess the association between genetic variations and complex diseases. The simulation results showed that the P value of genes in related diseases was the smallest among the results from all the genes. The results of simulation indicated that not only it could reduce the degree of freedom through hypothesis testing but could also better understand the correlations between SNPs. The gene-based principal component logistic regression model seemed to have certain statistical power for testing the association between genetic genes and diseases in the genome-wide association studies.

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