【摘 要】
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目的介绍潜在类别模型的原理及技术,应用此技术分析抑郁性疾病的单核苷酸多态性位点SNPs的潜在分布,探讨潜在类别间的差异与含义。方法采用Mplus软件,对抑郁患者单核苷酸多态
【机 构】
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山西医科大学卫生统计教研室,山西医科大学第一医院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(30972553);山西省创新拔尖人才基金项目
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目的介绍潜在类别模型的原理及技术,应用此技术分析抑郁性疾病的单核苷酸多态性位点SNPs的潜在分布,探讨潜在类别间的差异与含义。方法采用Mplus软件,对抑郁患者单核苷酸多态性7个SNPs检测数据进行潜在类别分析。结果通过潜在类别分析把7个SNPs检测数据分为两个类别,类别1以杂合子为主,类别2以纯合子为主,结合个体特质应对特征发现,类别1具有消极应对高倾向性,而类别2具有消极应对低倾向性。结论潜在类别模型综合了结构方程模型与对数线性模型的思想,形成了自身的优势,其目的在于以最少的潜在类别数目来解释显变量之间的关联,由此提示我们潜在类别模型可以推广应用于基因组学与基因治疗等新兴领域。
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