控制人口分层下的复杂疾病基因的关联检验

摘要

我们利用不相关的人群来研究遗传关联的问题可能会引起假阳性的结果，但现在已建立起一些方法，如SPT方法来克服假阳性结果的出现．但在此方法求遗传背景变量的过程中，往往出现数据缺失的现象，并在一定程度上影响遗传关联结果的准确性．在不增加实验次数的情况下，缺失值估计是降低缺失数据对后续分析影响的有效方法．如果使用填充值代替缺失值进行数据分析，则填充值的准确性会直接影响分析结果．因此为了保证数据分析和处理的正确性和有效性，确保提供有效数据，对缺失值进行正确处理是一个非常重要的预处理过程．针对SPT方法中样本表达数据取值的不连续的特点，采取了通过度量样本之间的相关性来选择最邻近样本，然后利用EM算法来估计缺失值．

目录

文摘

英文文摘

声明

第1章引言

1.1背景简介

1.2关于数据缺失

1.3数据缺失问题的研究

1.4本章小结

第2章缺失值估计方法描述

2.1样本之间的相似性度量

2.2参数K的估计

2.3数据缺失处理中的EM算法

2.4 EM算法估计缺失值

2.5本章小结

第3章结束语

参考文献

致谢