【摘要】：最近幾年的時(shí)間里,生物統(tǒng)計(jì)學(xué)家對(duì)基因-環(huán)境(G-E)之間的交互作用越來越感興趣,尤其是在全基因組關(guān)聯(lián)分析研究中,協(xié)變量p的個(gè)數(shù)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于樣本量n的個(gè)數(shù),這給統(tǒng)計(jì)分析增加了困難,許多生物統(tǒng)計(jì)學(xué)家致力于這方面的研究。雖然已有很多傳統(tǒng)的方法存在,但是如果在模型中加上數(shù)以萬計(jì)的基因-環(huán)境(G-E)交互作用后還想要選擇有效的協(xié)變量并且構(gòu)建一個(gè)合適的模型仍然是一個(gè)非常有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。在帶有交互作用的線性回歸模型中,我們用低秩矩陣的方法得到交互作用的系數(shù)矩陣簡(jiǎn)單參數(shù)化后的簡(jiǎn)化模型�；谠摰椭染�性模型,我們引入貝葉斯變量選擇方法來識(shí)別主效應(yīng)和基因-基因(G-G)、基因-環(huán)境(G-E)之間的交互作用。在本篇論文中我們首先給出主效應(yīng)和簡(jiǎn)單參數(shù)化后的交互作用的釘板(Spike and Slab)先驗(yàn),接下來我們通過Gibbs抽樣得到最大后驗(yàn)概率,當(dāng)后驗(yàn)概率大于一個(gè)臨界值時(shí)我們認(rèn)為該協(xié)變量是有效的協(xié)變量,否則它是無效的,選出有效協(xié)變量之后我們得到最終的模型。模擬研究和實(shí)際數(shù)據(jù)分析都表明本文所提出的方法對(duì)帶有基因-基因(G-G)交互作用和基因環(huán)境(G-E)交互作用的線性模型做變量選擇是有優(yōu)勢(shì)的。
[Abstract]:In recent years, biostatisticians have become increasingly interested in gene-environment (G-E) interactions, especially in genome-wide association analysis, where the number of covariables p is much larger than the number of samples n. This makes statistical analysis more difficult, and many biostatisticians work on it. Although there are many traditional methods, it is still a challenging task to select effective covariables and build a suitable model if tens of thousands of gene-environment (G-E) interactions are added to the model. In the linear regression model with interaction, the simple parameterized model of the coefficient matrix of interaction is obtained by using the method of low rank matrix. Based on the low rank linear model, Bayesian variable selection method is introduced to identify the main effect and the interaction between gene and gene (G-G), gene environment (G-E). In this paper, we first give the (Spike and Slab) priori of the main effect and the simple parameterized interaction, and then we obtain the maximum posterior probability by Gibbs sampling. When the posteriori probability is greater than a critical value, we think that the covariable is an effective covariable, otherwise it is invalid. After selecting the valid covariable, we obtain the final model. Simulation research and actual data analysis show that the proposed method is superior to the linear model with gene-gene (G-G) interaction and genetic environment (G-E) interaction.
【學(xué)位授予單位】：東北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O212.1

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10 王婉秋;基于低秩模型基因—環(huán)境交互作用的貝葉斯變量選擇方法[D];東北師范大學(xué);2016年

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本文編號(hào)：2236386