Comparison of An Affected Only Model and An Affected + Unaffected Model for Family Based Rare Variant Studies Using a Retrospective Likelihood

The impact of including unaffected individuals in a retrospective model for rare variant family analysis in a common disease was evaluated across several scenarios. Two approaches were compared: a model using only affected individuals and one combining affected and unaffected relatives. Performance was measured using the score, defined as the derivative of the retrospective log likelihood, and the variance of the score, corresponding to Fisher information. These quantities yield the relative efficiency, the ratio of information from the affected only model to that from the affected+unaffected model. Scenarios where unaffected relatives outnumber affected ones show improved estimation for OR > 10 with prevalence > 10%. Gains are stronger for the expected score statistic from 5% prevalence and for the Wald statistic for OR > 10 in families with more unaffected relatives. Future work will extend the approach to more complex pedigrees, including the Saguenay–Lac Saint Jean asthma cohort.

Comparaison d’un modèle incluant atteints et non atteints à un modèle d’atteints seulement pour les études familiales de variants rares fondées sur une vraisemblance rétrospective

L’impact de l’inclusion des non atteints dans un modèle rétrospectif pour l’analyse familiale de variants rares liés à une maladie fréquente a été évalué numériquement sur divers scénarios. Deux approches sont comparées : un modèle avec seulement les atteints et un modèle combinant atteints et non atteints. La performance de chacun est mesurée à partir du score qui est la dérivée de la log vraisemblance rétrospective et de la variance du score, correspondant à l’information de Fisher. Ces quantités permettent de calculer l’efficacité relative, soit le rapport de l’information du modèle atteints seulement à celle du modèle atteints + non atteints. Les scénarios où les non atteints sont plus nombreux que les atteints montrent que les non-atteints peuvent améliorer la précision de l’estimation pour des rapports de cotes (RC) > 10 avec une prévalence > 10 %, contrairement aux familles où les atteints dominent. Les gains sont plus marqués sur la valeur attendue de la statistique du score où atteints + non-atteints l’emporte dès 5 % de prévalence pour toutes les familles, et de Wald pour RC > 10 dans les familles avec plus de non-atteints, (dès 15 % de prévalence dans les familles avec plus d’atteints). Des travaux futurs porteront sur l’extension à des structures familiales plus complexes, dont la cohorte d’asthme du Saguenay–Lac Saint Jean issue d’une population à effet fondateur.

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Progrès en génétique statistique I

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