全基因組關聯(lián)分析能夠識別大量與復雜疾病有關的常見變異,然而這些常見變異僅解釋了小部分的疾病遺傳力,有證據(jù)表明罕見變異能夠解釋大部分疾病遺傳力。鑒于罕見變異的次等位基因頻率很低,常見變異關聯(lián)分析方法對于罕見變異來說并不是最優(yōu)的。因此,罕見變異關聯(lián)分析成為近些年研究的焦點。另外,在復雜疾病中,基因多效性（一個基因變異對于多個性狀的影響）是普遍存在的現(xiàn)象,聯(lián)合分析多重性狀能夠提高識別具有多效性的基因變異的統(tǒng)計功效,發(fā)現(xiàn)潛在的遺傳機制。因而,越來越需要發(fā)展功效高的方法聯(lián)合分析多重性狀。本論文主要基于群體數(shù)據(jù)進行基因變異與單個性狀或多重性狀的關聯(lián)分析研究。首先,提出一種基于Fisher結合P值的方法檢驗罕見變異與單個數(shù)量性狀的關聯(lián)性。對基因區(qū)域內(nèi)的每個罕見變異進行計分檢驗,得到檢驗的P值。根據(jù)每個罕見變異與數(shù)量性狀的相關性合理區(qū)分罕見變異效應的方向。針對不同方向,按照Fisher結合P值的方式,對關聯(lián)信號強的罕見變異的P值進行加權組合,權重依賴于次等位基因頻率和每個變異與性狀的協(xié)方差。模擬研究表明當基因區(qū)域包含大量非致病變異時,該方法保持較高功效。其次,給出一種基于逆回歸模型的自適應結合P值的方... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：103 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題的研究背景及意義
    1.2 關聯(lián)分析方法的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 罕見變異關聯(lián)分析方法的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 基于多重性狀的關聯(lián)分析方法的研究現(xiàn)狀
    1.3 遺傳分析研討會介紹
    1.4 本文的主要工作
第2章 基于Fisher結合P值的罕見變異和單個數(shù)量性狀的關聯(lián)分析方法
    2.1 引言
    2.2 罕見變異與數(shù)量性狀的關聯(lián)分析方法
    2.3 模擬研究
        2.3.1 基于線性模型的模擬設計
        2.3.2 比較方法和模擬結果分析
    2.4 本章小結
第3章 基于逆回歸模型的罕見變異和多重性狀的關聯(lián)分析方法
    3.1 引言
    3.2 罕見變異與多重性狀的關聯(lián)分析方法
    3.3 模擬研究
        3.3.1 基于因子模型的模擬設計
        3.3.2 比較方法和模擬結果分析
    3.4 本章小結
第4章 利用降維的方法進行基因變異與多重性狀的關聯(lián)分析
    4.1 引言
    4.2 罕見變異和常見變異與多重性狀的關聯(lián)分析方法
    4.3 模擬研究
        4.3.1 基于因子模型的模擬設計
        4.3.2 模擬結果分析
    4.4 真實數(shù)據(jù)分析
    4.5 本章小結
結論
參考文獻
攻讀博士學位期間發(fā)表的論文
致謝
個人簡歷


【參考文獻】：
博士論文
[1]基因變異關聯(lián)分析的統(tǒng)計方法研究與應用[D]. 周亞晶.哈爾濱工業(yè)大學 2016



本文編號：3284381