Two-stage testing procedures with independent filtering for genome-wide gene-environment interaction
基因组范围基因—环境交互的独立筛选两阶段检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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基因组范围基因—环境交互的独立筛选两阶段检验
- 研究问题
- 在基因组范围交互检验中，先筛选再检验何时能够保持有效性并提高功效，筛选统计量与交互统计量需要怎样的关系？
- 方法与思路
- 作者以统一估计方程论证多种情形下两类统计量的渐近独立性，并将两阶段程序扩展至随机试验中的病例专用交互估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称阐明两阶段程序有效性与功效所需的一般条件，提出随机临床试验扩展，并以模拟和妇女健康倡议试验数据评估表现。
- 阅读关注点
- 应核对筛选和检验的渐近独立条件、多重检验控制方式，以及病例专用估计在随机试验中的适用条件和有限样本表现。
- 阅读边界
- 材料是版本未注明的索引摘要，未列出独立性条件或功效结果；随机试验应用本身不足以确认具体因果效应识别结论。
原文摘要
Several two-stage multiple testing procedures have been proposed to detect gene-environment interaction in genome-wide association studies. In this article, we elucidate general conditions that are required for validity and power of these procedures, and we propose extensions of two-stage procedures using the case-only estimator of gene-treatment interaction in randomized clinical trials. We develop a unified estimating equation approach to proving asymptotic independence between a filtering statistic and an interaction test statistic in a range of situations, including marginal association and interaction in a generalized linear model with a canonical link. We assess the performance of various two-stage procedures in simulations and in genetic studies from Women's Health Initiative clinical trials.