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An efficient method to handle the a€?large p, small na€? problem for genomewide association studies using Hasemana€“Elston regression

机译：处理大p，小na的有效方法Hasemana“ Elston回归”进行全基因组关联研究的问题

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The a€?large p, small na€? problem in genomewide association studies (GWAS) is an important subject in genetic studies. Many approaches have been proposed for this issue, but none of them successfully combine the Hasemana€“Elston (Ha€“E) regression with sliding-window scan approaches in GWAS. In this article, we extended Ha€“E regression to GWAS, and replaced original data with different measurements of phenotype of sib pairs. Meanwhile, we also applied hidden Markov model to infer identity by state. Using subsequent simulation studies, we found that it had higher statistical power than the corresponding single-marker association studies. The advantage of the Ha€“E regression was also sufficient to capture about 48.01% of the quantitative trait locus (QTL). Meanwhile, the results show that the power decreases with the increase in the number of QTLs,and the power of Ha€“E regression is sensitive to heritability.
机译：大p小na全基因组关联研究（GWAS）中的问题是遗传研究中的重要课题。已经针对该问题提出了许多方法，但是没有一种方法能够成功地将Hasemana–Elston（Ha–E）回归与GWAS中的滑动窗口扫描方法相结合。在本文中，我们将Ha？E回归扩展到GWAS，并用不同的同胞对表型测量值替换了原始数据。同时，我们还应用了隐马尔可夫模型来按状态推断身份。通过随后的模拟研究，我们发现它具有比相应的单标记关联研究更高的统计能力。 Ha？E回归的优势也足以捕获约48.01％的定量性状基因座（QTL）。同时，结果表明，功效随着QTL数量的增加而降低，而HaE回归的功效对遗传力敏感。

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