MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1093/bioinformatics/btaf304

Медицинская библиотека · Bioinformatics (Oxford, England) · 2025

The sequence kernel association test for the proportional odds model.

Yan Jingxin, Zhang Xiaoyu, Wang Shuying, Wang Jinjuan, Li Qizhai

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПеревод в очереди

Аннотация

MOTIVATION: The Sequence Kernel Association Test (SKAT) and its extensions are the most popular methods for studying the association between phenotypes and a set of single nucleotide polymorphisms. Their practical application is very wide, but most of these methods are designed for continuous and binary phenotypes. Ordered categorical phenotypes are also very common in practice, so there is an urgent need to develop SKAT-type tests for proportional odds model.

RESULTS

To accommodate ordered categorical phenotypes, we propose a test named the Sequence Kernel Association Test for the Proportional Odds Model (POM-SKAT). It constructs a score test for the variance of the coefficients of interest using a quasi-likelihood and the P-value is evaluated by approximating the asymptotic distribution of the test statistic with the Pearson Type III distribution. Simulation studies demonstrate that our method performs well and achieves high power in detecting gene-phenotype associations. We apply POM-SKAT to rheumatoid arthritis data provided by Genetic Analysis Workshop 16, identifying multiple relevant gene variants.

AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: Code is available at GitHub (https://github.com/amss-stat/POM-SKAT).

Для цитирования: Yan Jingxin, Zhang Xiaoyu, Wang Shuying, Wang Jinjuan, Li Qizhai. The sequence kernel association test for the proportional odds model.. Bioinformatics (Oxford, England). 2025. DOI: 10.1093/bioinformatics/btaf304.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.