CGM 第202期 跨种族全基因组关联meta分析的可重复性评估
合并不同人群的 GWAS，得到的关联信号是否容易复现？报告介绍利用高斯混合模型评估可重复性的方法，帮助理解扩大样本后的验证难题。
王晨
博士，宾夕法尼亚州立大学 生物信息学与基因组学 博士在读。研究方向: 统计遗传学计算方法的开发与应用 中国农业大学 生物科学 学士
活动回放
全基因组关联meta分析 (GWAS meta-analysis) 能够通过整合多个GWAS 研究来找到基因型和表型之间的关联。meta分析相较于单个研究 通常有着更高的统计功效(statistical power)。近年来，GWAS 研究的样本数量和种族多样性越来越高。重现和验证识别到的关联信号成为 了一项严峻的挑战。本项研究开发了一种基于高斯混合模型的方法，能够对跨种族GWAS meta-analysis的关联信号进行可重复性评估。
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