基于2型糖尿病易感基因—环境因素交互作用的统计学模型

论文摘要

目的全球范围内糖尿病患病率的不断升高,使得糖尿病成为全球公共卫生关注的热点之一。糖尿病作为一种多因子疾病,环境因素和遗传因素均与其有密切的关系。在遗传机制上,多因子疾病受多个基因控制,单个基因的作用较弱;它是多个基因之间的复杂交互作用或基因-环境之间的复杂交互作用的结果。探索交互作用对疾病的影响已成为遗传流行病学的重要内容之一。目前,国际上已对多种疾病进行了GWAS研究,成绩斐然;然而其成果与预期结果相差甚远,对于特定疾病的相关SNP位点仅仅只能解释很少一部分的遗传变异。产生这种遗传性缺失（missing heritability）的原因是多方面的,忽略基因-环境（基因间）的交互作用可能是其主要原因之一。因此,探讨基因-环境（基因间）的交互作用对于提高多因子疾病的遗传解释度,构建合理的遗传风险评估模型,开发个性化诊疗药物靶点等均有重要的理论和现实意义。方法本研究拟以病例—对照试验设计为基础,基于LD的基本原理构建新的基因-环境交互作用的统计推断方法,为糖尿病的基因定位提供新的统计学方法。通过理论推导与计算模拟,直观验证所构建的新方法的统计学特征,并论证所构建新方法的有效性。同时,通过与几种常用方法的比较,进一步论证所构建新方法的实用性和有效性。结果构建了一种新的检测基因-环境交互作用的统计量,该统计量服从χ2（1）分布。统计模拟和实例验证表明:⑴所构建统计量TIH犯一类错误的概率稳定在所给定的检验水准α附近,具有很好的稳定性;⑵在给定样本量的情况下,所构建统计量TIH的检验效能随交互效应增大而不断增大;且其检验效能在给定交互作用效应量下,随样本量的增大而增大;⑶在相同条件下,所构建的交互作用统计量TIH与叉生分析、logistic回归模型相比,其检验效能明显高于叉生分析、logistic回归模型;⑷在实例验证中,统计量TIH也充分显示出其优越性。结论相同条件下,本研究所构建的基于LD的基因-环境之间的交互作用统计量TIH的检验效能明显高于叉生分析和logistic回归模型。所构建的统计方法从理论和实践上都是可行的,有良好的统计性能,可用于实际应用。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 前言
• 原理与方法
•   1 交互作用的叉生分析原理
•   2 Logistic回归模型分析原理
•   3 基于LD的交互作用统计模型原理
•   4 模型评价
•   5 模拟方法
•   6 本研究的总体思路
• 结果
•   1 构建的新统计量
•   2 统计模拟结果
•   3 实例验证
• 讨论
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 发表文章情况
• 附录 A 缩略语对照表
• 附录 B 主程序
• 附录 C 文献综述
•   参考文献
• 附录 D 专业实践报告

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 夏皖宁

导师: 贾贤杰,王于杰

关键词: 交互作用,基因,环境,糖尿病,统计模型

来源: 蚌埠医学院

年度: 2019

分类: 基础科学,医药卫生科技

专业: 生物学,生物学,内分泌腺及全身性疾病

单位: 蚌埠医学院

分类号: R587.1;Q811.4

总页数: 61

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