Heterogeneity in Statistical Genetics : How to Assess, Address, and Account for Mixtures in Association Studies
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2021
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Heterogeneity, or mixtures, are ubiquitous in genetics. Even for data as simple as mono-genic diseases, populations are a mixture of affected and unaffected individuals. Still, most statistical genetic association analyses, designed to map genes for diseases and other genetic traits, ignore this phenomenon.In this book, we document methods that incorporate heterogeneity into the design and analysis of genetic and genomic association data. Among the key qualities of our developed statistics is that they include mixture parameters as part of the statistic, a unique component for tests of association. A critical feature of this work is the inclusion of at least one heterogeneity parameter when performing statistical power and sample size calculations for tests of genetic association.We anticipate that this book will be useful to researchers who want to estimate heterogeneity in their data, develop or apply genetic association statistics where heterogeneity exists, and accurately evaluate statistical power and sample size for genetic association through the application of robust experimental design.…
Codice articolo 9783030611231
- Titolo
- Heterogeneity in Statistical Genetics : How to Assess, Address, and Account for Mixtures in Association Studies
- Autore
- Stephen J. Finch
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 303061123X
- ISBN 13
- 9783030611231
- Peso dell'articolo
- 563 grammi
- Dimensioni
- 235x155x21 mm
- Serie
- Libro 66 di 69: Statistics for Biology and Health
Heterogeneity, or mixtures, are ubiquitous in genetics. Even for data as simple as mono-genic diseases, populations are a mixture of affected and unaffected individuals. Still, most statistical genetic association analyses, designed to map genes for diseases and other genetic traits, ignore this phenomenon.
In this book, we document methods that incorporate heterogeneity into the design and analysis of genetic and genomic association data. Among the key qualities of our developed statistics is that they include mixture parameters as part of the statistic, a unique component for tests of association. A critical feature of this work is the inclusion of at least one heterogeneity parameter when performing statistical power and sample size calculations for tests of genetic association.
We anticipate that this book will be useful to researchers who want to estimate heterogeneity in their data, develop or apply genetic association statistics where heterogeneity exists, and accurately evaluate statistical power and sample size for genetic association through the application of robust experimental design."Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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