摘要
在全基因组关联分析中，有序性状是十分常见的，并且经常用来衡量人们的行为、意愿，以及疾病的严重程度。然而，基于二分类或连续性状的方法往往不适用于分析有序性状，不能充分利用性状等级的信息。另外，对全基因组数据的分析要求关联方法的计算速度非常快。因而需要发展快速而有效的有序性状与基因变异的关联分析方法。 本文基于一种聚合柯西关联检验(ACAT)，提出一种快捷高效的基于基因区域的关联分析法，来检验遗传变异与有序性状之间的关联性，简称OR-ACAT。该方法为了增强罕见变异的关联作用，首先将罕见变异进行加权结合，然后分别检验结合后的罕见变异与其他常见变异的显著性，获得单个变异的检验P值。接着将每个P值转换为柯西变量，并加权结合为最终的检验统计量，该统计量在原假设下近似服从标准柯西分布，这使得该方法的计算速度极快。最后大量的模拟研究表明，相比于其他比较方法，OR-ACAT方法的功效更高，特别是在一个基因中存在极低比例的致病变异时，表现更好，而且对于致病变异的效应方向是稳健的。GAW19数据分析说明OR-ACAT方法作为基于区域的关联分析方法是可行且有效的。
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