[논문]Selecting SNPs in two‐stage analysis of disease association data: a model‐free approach

HOH, J.; WILLE, A.; ZEE, R.; CHENG, S.; REYNOLDS, R.; LINDPAINTNER, K.; OTT, J.

doi:10.1046/j.1469-1809.2000.6450413.x

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[해외논문] Selecting SNPs in two‐stage analysis of disease association data: a model‐free approach 원문보기

Annals of human genetics, v.64 no.5, 2000년, pp.413 - 417

HOH, J. , WILLE, A. , ZEE, R. , CHENG, S. , REYNOLDS, R. , LINDPAINTNER, K. , OTT, J.

Abstract ▼ AI-Helper

For large numbers of marker loci in a genomic scan for disease loci, we propose a novel 2‐stage approach for linkage or association analysis. The two stages are (1) selection of a subset of markers that are ‘important’ for the trait studied, and (2) modelling interactions among markers and between markers and trait. Here we focus on stage 1 and develop a selection method based on a 2‐level nested bootstrap procedure. The method is applied to single nucleotide polymorphisms (SNPs) data in a cohort study of heart disease patients. Out of the 89 original SNPs the method selects 11 markers as being ‘important’. Conventional backward stepwise logistic regression on the 89 SNPs selects 7 markers, which are a subset of the 11 markers chosen by our method.

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