Manc-COJO多祖先条件联合分析工具发布

Nature Genetics 论文作者提出 Manc-COJO，一种面向 GWAS 汇总统计的多祖先条件与联合（COJO）分析方法，用于在多祖先荟萃分析中识别统计独立的遗传关联。作者称，模拟与真实数据分析显示，相比 GCTA 中的单祖先 COJO 及其临时性多祖先改造，Manc-COJO 在提升独立关联信号检出率的同时减少了假阳性。 作者还提出后续算法 Manc-COJO:FIX，用于识别祖先特异的独立关联。其 C++ 实现比 GCTA-COJO 快 120 倍以上，并支持以个体基因型数据或预先计算的矩阵作为连锁不平衡参考，便于数据共享受限时开展分析。

AI 根据报道生成 · 3 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。