Identifying novel associations in GWAS by hierarchical Bayesian latent variable detection of differentially misclassified phenotypes.

Shafquat, Afrah; Crystal, Ronald G; Mezey, Jason G

Shafquat, Afrah; Crystal, Ronald G; Mezey, Jason G.

Afiliação

Shafquat A; Department of Computational Biology, Cornell University, Ithaca, NY, USA.
Crystal RG; Department of Genetic Medicine, Weill Cornell Medicine, New York, NY, USA.
Mezey JG; Department of Medicine, Weill Cornell Medicine, New York, NY, USA.

BMC Bioinformatics ; 21(1): 178, 2020 May 07.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32381021

Assuntos

Algoritmos; Estudo de Associação Genômica Ampla; Área Sob a Curva; Teorema de Bayes; Transtorno Bipolar/genética; Simulação por Computador; Bases de Dados Genéticas; Predisposição Genética para Doença; Genótipo; Humanos; Fenótipo; Polimorfismo de Nucleotídeo Único; Curva ROC

Palavras-chave

Bayesian; GWAS; Hierarchical latent variable models; MCMC; Misclassification; UK Biobank

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos / Estudo de Associação Genômica Ampla Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: BMC Bioinformatics Assunto da revista: INFORMATICA MEDICA Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos País de publicação: Reino Unido

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