基因互作探测的统计方法研究

摘要

这篇博士论文主要研究探测基因与基因互作的统计遗传学方法，提出了研究基因与基因互作的非参数统计模型，并且开发了相应的生物信息学分析软件GMDR。在研究的过程中，我们将以烟草作为主要的实例，特别是人类对尼古丁依赖性将被重点研究。
　　 论文共分五章。
　　 第一章为引导和概述。
　　 第二章进行了APBB1基因的关联分析。我们选取了5枚位于基因内的SNP标记。统计分析表明，APBB1与SQ，HIS，以及FrND存在关联。在混合样本中，rs4758416与尼古丁依赖性显著相关。单体型分析筛选到rs4758416-rs10839562-rs1079199组成的单体型C-G-T和G-G-T，分别达到0，01显著水平。此外，rs10839562-rs1079199-ts8164组成的单体型C-T-G与HSI关联。
　　 第三章在家系试验设计基础上，发展了探测“基因与基因”互作的FGMDR(Family-based Generalized MDR)。在其框架内可处理数量性状与质量性状，且可用协变量矫正表型，从而提高功效和准确率。相比此前提出的PGMDR方法，FGMDR具有相似统计功效和预测效果，且FGMDR运算量较小，节约运算时间。
　　 第四章探讨如何设计基于群体的基因互作探测试验。我们发现已报道的例子中准确率一般都富集在0.56～0.65之间，约可推算对应的遗传率约在0.01～0.05之间。在这个准确率的区间内，假设了各种互作模型。大量模拟研究表明，当准确率在0.56～0.65之间时，1000～2000个体组成的样本，可以得到大于50％的探测功效。
　　 第五章展示了GMDR的生物信息学软件。软件主要实现了三种功能。1)广义的MDR功能，2)PGMDR，3)FGMDR方法。此外，我们开发了一个Perl脚本，方便用户操作软件。