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Heterogeneity in Statistical Genetics (eBook)

How to Assess, Address, and Account for Mixtures in Association Studies
eBook Download: PDF
2020 | 1. Auflage
XX, 352 Seiten
Springer-Verlag
978-3-030-61121-7 (ISBN)

Lese- und Medienproben

Heterogeneity in Statistical Genetics -  Derek Gordon,  Stephen J. Finch,  Wonkuk Kim
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Heterogeneity, or mixtures, are ubiquitous in genetics. Even for data as simple as mono-genic diseases, populations are a mixture of affected and unaffected individuals. Still, most statistical genetic association analyses, designed to map genes for diseases and other genetic traits, ignore this phenomenon.



In this book, we document methods that incorporate heterogeneity into the design and analysis of genetic and genomic association data. Among the key qualities of our developed statistics is that they include mixture parameters as part of the statistic, a unique component for tests of association. A critical feature of this work is the inclusion of at least one heterogeneity parameter when performing statistical power and sample size calculations for tests of genetic association.



We anticipate that this book will be useful to researchers who want to estimate heterogeneity in their data, develop or apply genetic association statistics where heterogeneity exists, and accurately evaluate statistical power and sample size for genetic association through the application of robust experimental design.




Erscheint lt. Verlag 16.12.2020
Reihe/Serie Statistics for Biology and Health
Statistics for Biology and Health
Zusatzinfo XX, 352 p. 41 illus., 26 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Mathematik Statistik
Mathematik / Informatik Mathematik Wahrscheinlichkeit / Kombinatorik
Medizin / Pharmazie Allgemeines / Lexika
Studium 2. Studienabschnitt (Klinik) Humangenetik
Technik
Schlagworte Biostatistics • Genomic Classification • Genomic Misclassification • Heterogeneity • Longitudinal Phenotype • mixed models • Mixture Models • Next-generation sequencing • Phenotype Classification • Phenotype Data • Phenotype Misclassification • Statistical genetics
ISBN-10 3-030-61121-3 / 3030611213
ISBN-13 978-3-030-61121-7 / 9783030611217
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