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Please contact us if you have any questions or concerns regarding the use of the methods or if you encounter any errors or bugs.

Early releases of our code will be periodically updated. The Sequence Kernel Association Test is tool for region based testing of rare variants from sequencing data.

In particular, the SKAT is designed for testing the association of rare and common variants from sequence data with a dichotomous or quantitative trait.

We also provide tools for estimation of power and sample size in order to design future sequencing studies. Although we focus on rare variants within a region, the method is applicable to any set of rare variants and can be applied to accurately estimate p-values even at low e.

The method was developed and tailored towards rare variants. It can be applied to other types of data, e.

For other types of data, we recommend using the KM Test below. Wu, M. Most recent versions of the code as well as some examples can be found here.

Specifically, the MK-SKAT takes a pragmatic approach to answering the questions: 1 which group of variants in the region should I test and 2 which of the many existing rare variant tests should I use?

Since the answer to both questions depends on the true probalistic genetic model underlying the trait value which is never known , MK-SKAT tests across a range of candidate groupings and candidate rare variant tests to generate a single p-value for significance of the region using perturbation.

The methods allows for covariates and either quantitative or dichotomous traits. The logistic kernel machine test is used for testing the association of a SNP set with a dichotomous outcome.

The method is developed for SNP data, but can, in principle, be applied to a wide range of genomic data types. Note that the SKAT method above is built on the same framework, but is tailored towards rare variants and may be a little bit conservative for common variants at larger alpha-levels.

The American Journal of Human Genetics , 86, Currently, the method is only applied to quantitative traits, but extensions to dichotomous traits are possible and under development.

Working Code in R. Clark, J. The Dual Kernel-Based Association Test DKAT is a tool for associating a multivariate possibly high-dimensional or structured outcome with one or more genetic variants of interest.

Both the outcome and genetic variant s are embedded within kernels to accommodate structures. Zhan, X.

Genetics , 4 : This package is designed to conduct "global analysis" of DNA methylation data, particularly from the Illumina k Infinium platform.

Instead of examining the effect of individual CpGs, the idea is to compare the overall profile or distribution of CpG measurements across individuals.

Briefly, each individual's methylation profile is summarized by approximating the density of the methylation distribution OR the cumulative distribution function CDF of the methylation distribution using B-splines.

The B-spline coefficients are used to represent each individual's overall methylation distribution. To test for association between the overall distribution and a continuous or dichotomous variable of interest, we apply the SKAT test above to the spline coefficients.

A single p-value is generated. Although the method is developed for DNA methylation data, it can be adapted to other types of data as well; however, the current software assumes that input values are between 0 and 1 corresponding to percent methylation.

Zhao, N. Genetic Epidemiology , Ebenfalls recht spielstark. Weiterentwicklung von DOS-Skat bzw. Wird scheinbar nicht weiterentwickelt und benötigt ein Bit Windows.

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