An efficient Bayesian meta-analysis approach for studying cross-phenotype genetic associations.

Majumdar, Arunabha; Haldar, Tanushree; Bhattacharya, Sourabh; Witte, John S

Majumdar, Arunabha; Haldar, Tanushree; Bhattacharya, Sourabh; Witte, John S.

Afiliação

Majumdar A; Department of Epidemiology and Biostatistics, University of California, San Francisco, California, United States of America.
Haldar T; Institute for Human Genetics, University of California, San Francisco, California, United States of America.
Bhattacharya S; Interdisciplinary Statistical Research Unit, Indian Statistical Institute, Kolkata, India.
Witte JS; Department of Epidemiology and Biostatistics, University of California, San Francisco, California, United States of America.

PLoS Genet ; 14(2): e1007139, 2018 02.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-29432419

Assuntos

Teorema de Bayes; Estudos de Associação Genética/métodos; Estudos de Associação Genética/estatística & dados numéricos; Predisposição Genética para Doença; Fenótipo; Estudos de Casos e Controles; Estudos de Coortes; Predisposição Genética para Doença/epidemiologia; Humanos; Cadeias de Markov; Método de Monte Carlo

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Fenótipo / Teorema de Bayes / Predisposição Genética para Doença / Estudos de Associação Genética Tipo de estudo: Etiology_studies / Health_economic_evaluation / Incidence_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies / Systematic_reviews Limite: Humans Idioma: En Revista: PLoS Genet Assunto da revista: GENETICA Ano de publicação: 2018 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos País de publicação: Estados Unidos

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