發(fā)布時(shí)間：2020-11-14 14:57

　　 目的全球范圍內(nèi)糖尿病患病率的不斷升高,使得糖尿病成為全球公共衛(wèi)生關(guān)注的熱點(diǎn)之一。糖尿病作為一種多因子疾病,環(huán)境因素和遺傳因素均與其有密切的關(guān)系。在遺傳機(jī)制上,多因子疾病受多個(gè)基因控制,單個(gè)基因的作用較弱;它是多個(gè)基因之間的復(fù)雜交互作用或基因-環(huán)境之間的復(fù)雜交互作用的結(jié)果。探索交互作用對(duì)疾病的影響已成為遺傳流行病學(xué)的重要內(nèi)容之一。目前,國(guó)際上已對(duì)多種疾病進(jìn)行了GWAS研究,成績(jī)斐然;然而其成果與預(yù)期結(jié)果相差甚遠(yuǎn),對(duì)于特定疾病的相關(guān)SNP位點(diǎn)僅僅只能解釋很少一部分的遺傳變異。產(chǎn)生這種遺傳性缺失(missing heritability)的原因是多方面的,忽略基因-環(huán)境(基因間)的交互作用可能是其主要原因之一。因此,探討基因-環(huán)境(基因間)的交互作用對(duì)于提高多因子疾病的遺傳解釋度,構(gòu)建合理的遺傳風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,開發(fā)個(gè)性化診療藥物靶點(diǎn)等均有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。方法本研究擬以病例—對(duì)照試驗(yàn)設(shè)計(jì)為基礎(chǔ),基于LD的基本原理構(gòu)建新的基因-環(huán)境交互作用的統(tǒng)計(jì)推斷方法,為糖尿病的基因定位提供新的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。通過理論推導(dǎo)與計(jì)算模擬,直觀驗(yàn)證所構(gòu)建的新方法的統(tǒng)計(jì)學(xué)特征,并論證所構(gòu)建新方法的有效性。同時(shí),通過與幾種常用方法的比較,進(jìn)一步論證所構(gòu)建新方法的實(shí)用性和有效性。結(jié)果構(gòu)建了一種新的檢測(cè)基因-環(huán)境交互作用的統(tǒng)計(jì)量,該統(tǒng)計(jì)量服從χ~2(1)分布。統(tǒng)計(jì)模擬和實(shí)例驗(yàn)證表明:⑴所構(gòu)建統(tǒng)計(jì)量T_(IH)犯一類錯(cuò)誤的概率穩(wěn)定在所給定的檢驗(yàn)水準(zhǔn)α附近,具有很好的穩(wěn)定性;⑵在給定樣本量的情況下,所構(gòu)建統(tǒng)計(jì)量T_(IH)的檢驗(yàn)效能隨交互效應(yīng)增大而不斷增大;且其檢驗(yàn)效能在給定交互作用效應(yīng)量下,隨樣本量的增大而增大;⑶在相同條件下,所構(gòu)建的交互作用統(tǒng)計(jì)量T_(IH)與叉生分析、logistic回歸模型相比,其檢驗(yàn)效能明顯高于叉生分析、logistic回歸模型;⑷在實(shí)例驗(yàn)證中,統(tǒng)計(jì)量T_(IH)也充分顯示出其優(yōu)越性。結(jié)論相同條件下,本研究所構(gòu)建的基于LD的基因-環(huán)境之間的交互作用統(tǒng)計(jì)量T_(IH)的檢驗(yàn)效能明顯高于叉生分析和logistic回歸模型。所構(gòu)建的統(tǒng)計(jì)方法從理論和實(shí)踐上都是可行的,有良好的統(tǒng)計(jì)性能,可用于實(shí)際應(yīng)用。
【學(xué)位單位】：蚌埠醫(yī)學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：R587.1;Q811.4
【部分圖文】：

從群體中隨機(jī)抽取病例和對(duì)照的樣本數(shù)，這里設(shè)置可觀察的樣本量從 500，00，…，2000。對(duì)每個(gè)設(shè)置的樣本量，模擬重復(fù) 10000 次以觀察統(tǒng)計(jì)量分布的方圖和一類錯(cuò)誤率（ ）。通過圖 1、圖 2 可以直觀的看出，在不同樣本量（n=500,1000）下，所構(gòu)建統(tǒng)計(jì)量 近似服從2(1) 分布。

統(tǒng)計(jì)量TIH分布的直方圖（n=1000）

圖 3 顯性遺傳模型下 3 種方法檢驗(yàn)效能比較（n=500，α=0.05）同理，在樣本量 n=500， 下，當(dāng) 時(shí)，OR(叉生法) 與 logist回歸的檢驗(yàn)效能在 0.1 附近，而同樣條件下，本研究所構(gòu)建統(tǒng)計(jì)量 的檢驗(yàn)效能達(dá)到 0.2，其檢驗(yàn)效能要優(yōu)于叉生分析法和 logistic 回歸模型（見圖 4）。
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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本文編號(hào)：2883605