高次元ロジスティック回帰に基づく遺伝的関連性のための統計的推論【JST・京大機械翻訳】

Ma Rong; Guo Zijian; Cai T. Tony; Li Hongzhe

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200650142032 整理番号：22P0292619

高次元ロジスティック回帰に基づく遺伝的関連性のための統計的推論【JST・京大機械翻訳】

Statistical Inference for Genetic Relatedness Based on High-Dimensional Logistic Regression

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発行年： 2022年02月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年10月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文は,個体レベルゲノムワイド関連データに基づくバイナリ形質間の遺伝的関連性のための統計的推論の問題を研究する。特に,高次元ロジスティック回帰モデルの下で,著者らは,交差形質遺伝相関,遺伝的共分散および形質特異的遺伝的分散を特徴づけるパラメータを定義した。ロジスティックLasso推定器のために,新しい重みづけデバイアス法を開発して,計算的に効率的なデバイアス推定器を提案した。これらの推定子の収束率を研究し,それらの漸近正規性を穏やかな条件下で確立した。さらに,これらのパラメータに対する信頼区間と統計的検定を構築し,提案した試験のサイズとパワーと同様に,信頼区間のカバレッジ確率と期待長さを含む方法の理論的正当化を提供した。数値的研究は,両方のモデル生成データとシミュレーション遺伝的アルゴリズムの下で実行して,提案した方法の優位性を示した。自己免疫疾患に関する実際のデータセットを分析することによって,著者らは10の小児自己免疫病の間の共有された遺伝的構造に関する新規な洞察を得るその能力を実証する。【JST・京大機械翻訳】

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分子・遺伝情報処理

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