基于改进Fisher方法的组学数据整合关联方法及其在儿童哮喘中的应用

该数据集整合了来自波多黎各儿童哮喘研究的全基因组基因分型、DNA甲基化和RNA测序等多模态组学数据,通过改进的Fisher方法(Omnibus-Fisher)进行关联分析,旨在优化多组学数据整合策略并探索儿童哮喘的生物学机制,适用于生物信息学、疾病遗传学和组学数据整合方法研究。

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2019-05-07 更新
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组学数据整合儿童哮喘研究

基本信息

创建/更新时间
2019-05-07

资源简介

该数据集是一个用于整合多组学数据的分析方法及其应用案例,旨在研究儿童哮喘的生物学机制。数据集包含来自波多黎各儿童哮喘研究中的全基因组基因分型、DNA甲基化数据和RNA测序数据,通过改进的Fisher方法(称为Omnibus-Fisher)将这些不同组学平台的数据关联起来,以计算基因水平的整体p值,并考虑了数据之间的相关性。该方法通过扰动扩展为最优检验,以涵盖所有可能的疾病模型。主要研究方向包括多组学数据整合、关联分析方法的优化,以及儿童哮喘的分子机制探索。

原始链接

https://figshare.com/articles/dataset/An_integrative_association_method_for_omics_data_based_on_a_modified_Fisher_s_method_with_application_to_childhood_asthma/8090744

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源站:https://figshare.com/articles/dataset/An_integrative_association_method_for_omics_data_based_on_a_modified_Fisher_s_method_with_application_to_childhood_asthma/8090744

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数据说明

该数据集是一个用于整合多组学数据的分析方法及其应用案例,旨在研究儿童哮喘的生物学机制。数据集包含来自波多黎各儿童哮喘研究中的全基因组基因分型、DNA甲基化数据和RNA测序数据,通过改进的Fisher方法(称为Omnibus-Fisher)将这些不同组学平台的数据关联起来,以计算基因水平的整体p值,并考虑了数据之间的相关性。该方法通过扰动扩展为最优检验,以涵盖所有可能的疾病模型。主要研究方向包括多组学数据整合、关联分析方法的优化,以及儿童哮喘的分子机制探索。

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