【摘 要】
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在典型的全基因组关联分析(GWAS)中,需要识别上万个甚至上百万个单个SNP标记,进而筛选出与复杂疾病相关联的遗传效应。但此方法价格过高,且资源利用率较低。二阶段分析是基因组关联分析中常用的方法,使得检测过程更加便捷,节省了费用。此外,现有的方法大多由假定已知的遗传模型来构造检验统计量,若模型被错误指定,可能会导致功效的降低,因此在遗传模型不确定的情形下构建回归方程可以很好的解决该问题。本文在遗传
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在典型的全基因组关联分析(GWAS)中,需要识别上万个甚至上百万个单个SNP标记,进而筛选出与复杂疾病相关联的遗传效应。但此方法价格过高,且资源利用率较低。二阶段分析是基因组关联分析中常用的方法,使得检测过程更加便捷,节省了费用。此外,现有的方法大多由假定已知的遗传模型来构造检验统计量,若模型被错误指定,可能会导致功效的降低,因此在遗传模型不确定的情形下构建回归方程可以很好的解决该问题。本文在遗传模型不确定的情形下,结合了全基因组分析的二阶段高维统计方法。第一阶段用max F筛选显著的基因位点。把不重要的基因位点剔除,进行初步的筛选工作;第二阶段引入遗传模型,进行变量选择,同时考虑模型包含非基因的信息,并针对其建立非线性可加模型,进一步改进我们对基因关联分析的效果。接着,将筛选出的基因位点带入到遗传模型不确定的回归方程,并使用多种惩罚对模型进行变量选择,给出参数估计值,并对遗传模型进行识别。最后,通过实际模拟对的结果进行分析,其拟合效果甚佳。
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