期刊简介
本刊创刊于1984年9月，是中华人民共和国卫生部主管，中国卫生信息学会(原中国卫生统计学会)和中国医科大学主办的全国性卫生统计专业学术性双月刊，是国内卫生统计专业的唯一学术性期刊和中国医学类中文核心期刊及国家科技部中国科技论文统计源期刊。本刊的任务是及时报道我国卫生统计学科的科研成果和卫生统计工作改革与卫生事业发展的信息。主要读者对象为各级卫生机构的卫生统计人员、卫生技术人员和高等医学院校卫生统计专业的教学和科研人员。
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首页>中国卫生统计杂志
- 杂志名称：中国卫生统计杂志
- 主管单位：中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会
- 主办单位：中国卫生信息学会 中国医科大学
- 国际刊号：1002-3674
- 国内刊号：21-1153/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊期刊收录：北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 万方收录(中), 知网收录(中), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 上海图书馆馆藏, 国家图书馆馆藏, 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 维普收录(中)
基于LASSO类方法的Ⅰ类错误的控制
许树红；王慧；孙红卫；王彤
关键词：
摘要：全基因组关联研究(genome-wide association studies,GWAS)是在全基因组范围内同时研究上百万个单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNP)位点与疾病或某些性状之间的关联,从而筛选出可能的致病SNP位点,进而对这些位点进行人群验证和实验分析.在GWAS研究中比较传统的分析方法是针对每个SNP和结局变量间关联进行单因素分析的假设检验,而待分析的SNP数量有几十万甚至上百万个,使得检验次数十分巨大,如果不采用合适的方法进行多重性校正来妥善控制Ⅰ类错误,会产生许多假阳性结果,对这些结果进行验证将耗费很多时间和财力,造成不必要的损失.针对全基因组测序数据进行多因素建模常采用的分析策略为降维和变量选择.
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