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Power Validity Bias and Robustness of Family-based Association Analysis Methods in the Presence of Linkage for Late Onset Diseases

机译：存在迟发性疾病联系时基于家庭的关联分析方法的能力有效性偏倚和稳健性

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This simulation-based report compares the performance of five methods of association analysis in the presence of linkage using extended sibships: the Family-Based Association Test (FBAT), Empirical Variance FBAT (EV-FBAT), Conditional Logistic Regression (CLR), Robust CLR (R-CLR) and Sibship Disequilibrium Test (SDT). The two tests accounting for residual familial correlation (EV-FBAT and R-CLR) and the model-free SDT showed correct test size in all simulated designs, while FBAT and CLR were only valid for small effect sizes. SDT had the lowest power, while CLR had the highest power, generally similar to FBAT and the robust variance analogues. The power of all model-dependent tests dropped when the model was misspecified, although often not substantially. Estimates of genetic effect with CLR and R-CLR were unbiased when the disease locus was analysed but biased when a nearby marker was analysed. This study demonstrates that the genetic effect does not need to be extreme to invalidate tests that ignore familial correlation and confirms that analogous methods using robust variance estimation provide a valid alternative at little cost to power. Overall R-CLR is the best-performing method among these alternatives for the analysis of extended sibship data.
机译：这份基于仿真的报告比较了使用扩展陪伴进行链接时存在的五种关联分析方法的性能：基于家庭的关联测试（FBAT），经验方差FBAT（EV-FBAT），条件对数回归（CLR），稳健CLR（R-CLR）和Sibship不平衡测试（SDT）。两项考虑了残留家族相关性的测试（EV-FBAT和R-CLR）和无模型SDT在所有模拟设计中均显示了正确的测试量，而FBAT和CLR仅对较小的效应量有效。 SDT的功耗最低，而CLR的功耗最高，通常类似于FBAT和鲁棒方差类似物。错误指定模型后，所有与模型相关的测试的功能都会下降，尽管通常不会很大。分析疾病基因座时，对CLR和R-CLR的遗传效应估计无偏见，但在分析附近的标记物时有偏见。这项研究表明，遗传效应对于使忽略家族相关性的检验无效并不需要极端，并证实使用鲁棒方差估计的类似方法可以以很少的能源成本提供有效的替代方法。在扩展的同居关系数据分析中，总体R-CLR是这些选择中表现最好的方法。

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