metaCCA: summary statistics-based multivariate meta-analysis of genome-wide association studies using canonical correlation analysis

Motivation: A dominant approach to genetic association studies is to perform univariate tests between genotype-phenotype pairs. However, analyzing related traits together increases statistical power, and certain complex associations become detectable only when several variants are tested jointly. Cu...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Bioinformatics Ročník 32; číslo 13; s. 1981 - 1989
Hlavní autoři:	Cichonska, Anna, Rousu, Juho, Marttinen, Pekka, Kangas, Antti J., Soininen, Pasi, Lehtimäki, Terho, Raitakari, Olli T., Järvelin, Marjo-Riitta, Salomaa, Veikko, Ala-Korpela, Mika, Ripatti, Samuli, Pirinen, Matti
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	England Oxford University Press 01.07.2016
Témata:	Algorithms Bioinformatics Computational Biology - methods Correlation analysis Genome-Wide Association Study Genotype Humans Multivariate Analysis Original Papers Phenotype Polymorphism, Single Nucleotide Samples Shrinkage Statistical methods Statistics Summaries
ISSN:	1367-4803, 1367-4811, 1460-2059
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!