一种改进的用于检测普通疾病与稀有变异关联的合并检验方法

摘要

近年来，尽管全基因组用tagSNP（代表性单核苷酸多态）检测普通疾病与常见变异的关联已经取得了一定的成效，但用来检测稀有变异关联的研究还未取得较好的成果。近年的研究表明，普通疾病可能是由一些普通或者稀有等位基因的变异导致的。随着DNA测序技术的发展，人们已经从研究候选基因发展到研究整个基因序列，包括一些以前很少研究的稀有变异。尽管文献中已经提出了很多检验稀有变异关联的方法，但或多或少都存在一些缺陷。而Li& Leal(2008)提出的合并方法颇有成效，不但能有效地控制一型错误率，而且基于合并方法的皮尔森卡方检验功效大大高于其它方法。但皮尔森卡方检验的适用范围比较窄，CAST检验方法是一种应用范围较为广泛的有效检验方法。
　　本文利用Li& Leal(2008)提出的合并方法，对CAST检验进行了改进，模拟研究表明，在很多情形下，这种改进的检验方法的检验功效要高于其他几种已经存在的检验方法，包括Single-maker检验，Multi-maker检验，Hotelling检验，合并皮尔森检验，CAST检验，Bayesian分析检验等。

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摘要

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第一章 绪论

1．1 背景介绍

1．2 几个重要概念

1．2．1 基本的遗传流行病学

1．2．2 单核甘酸多态性(SNPs)的概念

1．2．3 连锁不平衡(LD)

1．2．4 遗传基因模型

1．3 基于普通变异的模型

1．3．1 Single-maker检验

1．3．2 Multiple maker检验

1．4 文章结构和研究内容

第二章 基于Bayesian修正权重的合并模型

2．1 基于Bayesian先验的Logistic模型

2．1．1 多元变异的Bayesian模型

2．2 基于Bayesian分析权重的合并模型(Revised Collapsing test)

2．3 本章小结

第三章 改进的合并检验(ICAST)模型

3．1 CAST模型(Cohort Allelic Sum Test)

3．1．1 两个不同群体的变异等位基因的总数的比较

3．1．2 统计模型与显著性检验

3．1．3 统计量T的方差

3．1．4 检验原假设

3．2 改进的CAST模型(ICAST)

3．3 第一型错误率的估计

3．4 检验的显著性功效的计算方法

3．5 本章小结

第四章 模拟分析

4．1 参数的取值设定

4．2 仿真结果

第五章 结论及其发展方向

5．1 结论

5．2 模型改进以及发展方向

参考文献

致谢