SDPRX: A statistical method for cross-population prediction of complex traits.

Zhou, Geyu; Chen, Tianqi; Zhao, Hongyu

Zhou, Geyu; Chen, Tianqi; Zhao, Hongyu.

Afiliação

Zhou G; Program in Computational Biology and Bioinformatics, Yale University, New Haven, CT, USA; Department of Biostatistics, Yale School of Public Health, New Haven, CT, USA.
Chen T; Department of Biostatistics, Yale School of Public Health, New Haven, CT, USA.
Zhao H; Program in Computational Biology and Bioinformatics, Yale University, New Haven, CT, USA; Department of Biostatistics, Yale School of Public Health, New Haven, CT, USA. Electronic address: hongyu.zhao@yale.edu.

Am J Hum Genet ; 110(1): 13-22, 2023 01 05.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36460009

Assuntos

Estudo de Associação Genômica Ampla; Herança Multifatorial; Humanos; Herança Multifatorial/genética; Estudo de Associação Genômica Ampla/métodos; Predisposição Genética para Doença; Fatores de Risco; Genótipo

Palavras-chave

PRS; complex traits; cross-population; genome-wide association studies; polygenic risk score

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Herança Multifatorial / Estudo de Associação Genômica Ampla Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Am J Hum Genet Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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