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Abstract:
:Genome-wide association studies (GWAS) have successfully identified many genetic variants associated with complex traits. However, GWAS experience power issues, resulting in the failure to detect certain associated variants. Additionally, GWAS are often unable to parse the biological mechanisms of driving associations. An existing gene-based association test framework, Transcriptome-Wide Association Studies (TWAS), leverages expression quantitative trait loci data to increase the power of association tests and illuminate the biological mechanisms by which genetic variants modulate complex traits. We extend the TWAS methodology to incorporate somatic information from tumors. By integrating germline and somatic data we are able to leverage information from the nuanced somatic landscape of tumors. Thus we can augment the power of TWAS-type tests to detect germline genetic variants associated with cancer phenotypes. We use somatic and germline data on lung adenocarcinomas from The Cancer Genome Atlas in conjunction with a meta-analyzed lung cancer GWAS to identify novel genes associated with lung cancer.
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最新影响因子:2.344 | 期刊ISSN:0741-0395 | CiteScore:2.24 |
出版周期:Bimonthly | 是否OA:YES | 出版年份:0 |
期刊官方网址:http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%291098-2272
自引率:10.10% | 研究方向:医学-公共卫生、环境卫生与职业卫生 |
出版地区:UNITED STATES |
SCI期刊coverage:Science Citation Index Expanded(科学引文索引扩展)
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Genetic Epidemiology is a peer-reviewed journal for discussion of research on the genetic causes of the distribution of human traits in families and populations. Emphasis is placed on the relative contribution of genetic and environmental factors to human disease as revealed by genetic, epidemiological, and biologic investigations. Genetic Epidemiology primarily publishes papers in statistical genetics, a research field that is primarily concerned with development of statistical, bioinformatical, and computational models for analyzing genetic data. Incorporation of underlying biology and population genetics into conceptual models is favored. The Journal seeks original articles comprising either applied research or innovative statistical, mathematical, computational, or genomic methodologies that advance studies in genetic epidemiology. Other types of reports are encouraged, such as letters to the editor, topic reviews, and perspectives from other fields of research that will likely enrich the field of genetic epidemiology.
《遗传流行病学》是一份同行评议的期刊,旨在探讨人类特征在家庭和人口中分布的遗传原因。重点放在遗传和环境因素对人类疾病的相对贡献,揭示了遗传,流行病学和生物学调查。 遗传流行病学主要发表统计遗传学方面的论文,这是一个主要涉及发展统计、生物信息学和计算模型来分析遗传数据的研究领域。将基础生物学和群体遗传学结合到概念模型中是受欢迎的。该杂志寻求包括应用研究或创新的统计、数学、计算或基因组方法学的原创文章,以促进遗传流行病学的研究。鼓励其他类型的报告,如给编辑的信、主题评论和来自其他研究领域的观点,这些可能会丰富遗传流行病学领域。
大类(学科) | 小类(学科) | 学科排名 |
生物 |
GENETICS & HEREDITY (遗传学) 4区 MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY (数学与计算生物学) 2区 |
90/171 9/59 |
年度总发文量 | 年度论文发表量 | 年度综述发表量 |
68 | 68 | 0 |
引文计数(2018)
文献(2015-2017)
477次引用
213篇文献
序号 | 类别 | 排名 | 百分位 |
1 |
大类(学科):Medicine
小类(学科):Epidemiology
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2 |
大类(学科):Medicine
小类(学科):Genetics (clinical)
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liting7111
研究方向:生命科学 遗传学 遗传学研究新技术与方法 生物信息学
审稿时间: 3个月内
影响因子:2.566
ISSN:0739-7240
研究方向:农林科学-奶制品与动物科学
影响因子:6.497
ISSN:1172-7047
研究方向:医学-精神病学
影响因子:1.297
ISSN:0028-2804
研究方向:医学-精神病学
影响因子:4.604
ISSN:1092-8529
研究方向:医学-精神病学
影响因子:5.345
ISSN:1398-5647
研究方向:医学-精神病学
影响因子:3.492
ISSN:1540-2002
研究方向:CLINICAL NEUROLOGY-PSYCHIATRY
影响因子:4.562
ISSN:0269-8811
研究方向:医学-精神病学
影响因子:6.533
ISSN:0165-0327
研究方向:医学-精神病学
影响因子:5.415
ISSN:0924-977X
研究方向:医学-精神病学
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