基于LASSO类方法的Ⅰ类错误的控制

发布时间：2018-01-07 11:22

  本文关键词：基于LASSO类方法的Ⅰ类错误的控制　出处：《中国卫生统计》2017年04期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：正全基因组关联研究(genome-wide association studies,GWAS)是在全基因组范围内同时研究上百万个单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNP)位点与疾病或某些性状之间的关联,从而筛选出可能的致病SNP位点,进而对这些位点进行人群验证和实验分析。在GWAS研究中比较传统的分析方法是针对每个SNP和结局变量间关联进行单因素分析的假设检验,而待分析的SNP数量有几十万甚至上百万个,使得检验次数十分巨大,如果不采用合适的方法
[Abstract]:Genome-wide association studies. GWASS is a single nucleotide polymorphism that studies millions of single nucleotide polymorphisms (SNPs) at the same time throughout the genome. The association between SNPs and disease or some traits, and the possible pathogenic SNP loci were screened out. Then the population validation and experimental analysis of these loci. In the GWAS study, the traditional analysis method is to test the hypothesis of univariate analysis on the correlation between each SNP and outcome variables. The number of SNP to be analyzed is hundreds of thousands or even millions, which makes the number of tests very large, if the appropriate method is not adopted
【作者单位】： 山西医科大学卫生统计教研室;
【基金】：国家自然科学基金项目(81473073)
【分类号】：O213;R3416
【正文快照】： 全基因组关联研究(genome-wide association stud-ies,GWAS)是在全基因组范围内同时研究上百万个单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNP)位点与疾病或某些性状之间的关联,从而筛选出可能的致病SNP位点,进而对这些位点进行人群验证和实验分析。在GWAS研究中比较传

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本文编号：1392357