本文選題：偏最小二乘回歸　切入點(diǎn)：多元統(tǒng)計(jì)分析　出處：《浙江大學(xué)》2010年碩士論文

【摘要】： 人類常見(jiàn)復(fù)雜遺傳疾病的基因定位數(shù)年來(lái)一直是生物學(xué)和遺傳學(xué)研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域之一。隨著DNA測(cè)序技術(shù)和芯片技術(shù)的不斷發(fā)展,多元統(tǒng)計(jì)分析,數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等多種分析方法被廣泛應(yīng)用于全基因組關(guān)聯(lián)分析的研究中,而全基因組關(guān)聯(lián)分析已經(jīng)成為搜索與疾病易感性相關(guān)遺傳變異的主要方法。但是,大多數(shù)分析方法都基于不同的遺傳變異之間功能相互獨(dú)立的假設(shè),而遺傳變異對(duì)于疾病易感性的影響主要還是依靠基因-基因與基因-環(huán)境的交互作用。忽略遺傳背景可能會(huì)降低檢測(cè)效能與研究的可重復(fù)性,為了克服基于相互獨(dú)立性假設(shè)的全基因組關(guān)聯(lián)分析中的缺陷,我們使用多元統(tǒng)計(jì)分析中的偏最小二乘回歸方法的全基因組關(guān)聯(lián)分析對(duì)人類常見(jiàn)復(fù)雜疾病數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。我們將偏最小二乘回歸應(yīng)用于WTCCC的七種人類常見(jiàn)復(fù)雜疾病的真實(shí)數(shù)據(jù),并檢測(cè)出一個(gè)新的類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的相關(guān)SNP位點(diǎn),一個(gè)新的2型糖尿病相關(guān)SNP位點(diǎn)以及一個(gè)在以往的研究中只有中等顯著性但是在偏最小二乘回歸研究中有較高顯著性的高血壓相關(guān)SNP位點(diǎn)rs2820037。我們沒(méi)有找到在以往的研究中有較高顯著性的雙向障礙相關(guān)SNP位點(diǎn)rs420259,這與近期的研究中報(bào)道此SNP位點(diǎn)是無(wú)法重復(fù)的結(jié)果相吻合。此外,我們將偏最小二乘回歸方法與傳統(tǒng)的單SNP位點(diǎn)統(tǒng)計(jì)分析,逐步Logistic回歸分析和主成分回歸分析進(jìn)行比較,發(fā)現(xiàn)前者具有較為明顯的效能優(yōu)勢(shì)。
[Abstract]:Gene mapping of common complex genetic diseases in humans has been one of the hot research fields in biology and genetics for several years. With the development of DNA sequencing technology and chip technology, multivariate statistical analysis, Many analysis methods, such as data mining and machine learning, have been widely used in the study of genome-wide association analysis, and genome-wide association analysis has become the main method to search for genetic variation associated with disease susceptibility. Most analytical methods are based on the assumption that the functions of different genetic variations are independent of each other. The effect of genetic variation on disease susceptibility mainly depends on the interaction between gene and gene environment. Neglecting genetic background may reduce the detection efficiency and the repeatability of research. To overcome shortcomings in genome-wide association analysis based on the assumption of mutual independence, We use partial least square regression method in multivariate statistical analysis to study human common complex disease data. We apply partial least squares regression to the real data of seven common human complex diseases in WTCCC. A new SNP locus associated with rheumatoid arthritis was detected. A new type 2 diabetes associated SNP locus and a moderately significant SNP locus rs2820037, which were only moderately significant in previous studies, were found in the partial least squares regression study. The SNP locus rs420259 is highly significant in this study, which is consistent with the results reported in recent studies that the SNP locus is unrepeatable. We compared the partial least square regression method with the traditional statistical analysis of single SNP locus, stepwise Logistic regression analysis and principal component regression analysis, and found that the former has obvious efficiency advantage.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：R346

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本文編號(hào)：1658518