베이지안 GWAS — 베이지안 전장 연관 분석

베이지안 GWAS는 베이지안 통계 추론을 전장 연관 분석(genome-wide association studies)에 적용하여, 고전적인 p-값 임계값 대신 베이즈 요인(Bayes factor)과 사후 확률(posterior probability)을 사용합니다. 이 프레임워크는 효과 크기(effect size)와 변이 빈도(variant frequency)에 대한 사전 지식(prior knowledge)을 자연스럽게 통합하고, 연관성에 대한 증거를 연속적인 척도로 정량화하며, 연관된 유전자좌(locus) 내에서 인과 변이(causal variant)의 원칙적인 미세 지도 작성(fine-mapping)을 지원합니다. 이는 복합 형질 유전체학, 집단 유전체학, 그리고 불확실성 정량화와 다중 변이 모델링이 중요한 번역 연구에서 널리 사용됩니다.