多特征基因组关联研究的自适应鲁棒方法 摘要： 过去十年间的基因组关联研究(GWAS)已识别出数千种与人类性状或疾病相关的遗传变异。然而，许多性状的遗传度仍未能完全解释。传统的单一性状分析方法过于保守，而多性状方法通过整合多个性状的关联证据来提高统计力。GWAS总结性统计数据通常是公开可获取的，因此只使用总结性统计的方法具有更大的使用前景。为了解决已开发的多性状分析方法中存在的不一致表现、计算效率低、并且在考虑大量性状时出现数字问题，我们提出了一种自适应Fisher方法用于总结性统计的多性状分析(MTAFS)，这是一种计算效率高并且统计力鲁棒的方法。 研究背景： 基因组关联研究(GWAS)在遗传变异与复杂疾病之间的相关性研究中发挥了重要作用。然而，当一个遗传变异与多个性状相关时，采用单一性状分...