合并印記效應和母體效應的廣義不平衡檢驗分析方法研究.pdf

1、背景:
　　關聯分析是一種通過標記位點來定位疾病位點的方法，被廣泛應用于病例對照數據和家系數據。如果標記位點距離疾病位點很近，這樣就會導致連鎖不平衡，關聯分析就是以位點間連鎖不平衡為基礎，在獲得群體表型數據與基因型數據后，采用統計分析方法檢測遺傳多態(tài)性與性狀可遺傳變異之間的關聯，目的是利用標記位點與疾病位點之間位置的關系來定位變異基因。在諸多針對雙等位基因位點的關聯分析方法中，基于家系數據的廣義不平衡檢驗(GDT)是一種穩(wěn)健有效的

2、方法。因為使用了家系內所有親屬對基因型差異的信息，所以GDT方法比其他現有的關聯分析方法檢驗效能更高，但是GDT不能直接被用于存在基因型缺失的家系數據。遺傳印記效應(genomic imprinting effects)是一種重要的表觀遺傳學現象，對研究基因對表型的影響有著非常重要的作用。該效應表現在后代基因的表達程度取決于此基因所在染色體來自父親還是母親。如果來自父親染色體上的基因表達，而來自母親的基因沒有表達，則稱為母源印記;相反，

3、來自母親染色體上的基因表達了，而來自父親的沒有表達，則稱為父源印記。存在遺傳印記效應時，兩種有序雜合子基因型的外顯率是不同的。常染色體上常見的與印記基因有關的疾病有:Beckwith-Wiedemann綜合征、Silver-Russell綜合征、假性甲狀旁腺功能減退癥和暫時性新生兒糖尿病。因此，將印記效應合并到關聯分析中就變得越來越重要。另外，合并印記效應的家系傳遞不平衡檢驗(PDTI)及適用于不完整家系數據基于Monte Carlo(

4、MC)重抽樣方法的MCPDTI方法明顯比沒有合并以及效應信息的家系傳遞不平衡檢驗(PDT)的檢驗效能高。這也說明在關聯分析過程中有必要合并印記效應的信息。但是與GDT相比，PDTI和MCPDTI都僅僅運用了家系內一級親屬對基因型差異的信息，這可能會降低兩種方法的檢驗效能。
　　另外一種常見的表觀遺傳學現象為母體效應(maternal effect)，此效應是指生物的表現型不僅由其本身的基因和環(huán)境決定，而且還會受到其母親基因型和表型

5、的影響。在遺傳學中，母體效應之所以關注的是個體的表現型預期受到母親基因型的影響，而無論個體本身的基因型是什么，通常是因為母親將mRNA或者蛋白質傳遞給了胚胎?；谀阁w效應的作用機制，許多疾病，特別是那些與妊娠結局有關的疾病，已經發(fā)現會受到母體效應的影響，比如兒童癌癥的脊柱部、精神分裂癥和高血壓。雖然遺傳印記效應和母體效應有不同的生理過程，但是它們可能會產生相同的表型變異。因此，將遺傳印記效應和母體效應同時合并到現有的關聯分析的方法中是十

6、分有價值的。然而，現有的GDT方法沒有合并遺傳印記效應與母體效應。
　　目的：
　　本文的研究目的主要有以下三點:(1)基于Monte Carlo重抽樣方法對GDT方法進行推廣，提出適用于某些個體基因型缺失的不完整家系數據的MCGDT方法;(2)在完整家系數據的情況下，提出合并印記效應的廣義不平衡檢驗(GDTI)，在不完整家系數據的情況下，使用Monte Carlo重抽樣方法對GDTI方法進行推廣并提出MCGDTI方法;(3

7、)提出完整家系數據下同時合并印記效應和母體效應的廣義不平衡檢驗(GDTIM)及適用于不完整家系數據基于MonteCarlo重抽樣方法的MCGDTIM方法。
　　方法:
　　(1)對于存在基因型缺失的家系數據，通過使用MC重抽樣方法根據給定的或者觀測到的固個體基因型對缺失基因型進行反推，并提出MCGDT方法。進一步使用模擬出的第一類錯誤率來評價MCGDT的有效性，并通過檢驗效能的比較來說明其能夠準確地反推出缺失基因型。

8、　　(2)對于完整的家系數據，為了將遺傳印記效應合并到關聯分析中，根據等位基因來自父親還是母親，將等位基因得分分解為兩個等位基因得分之和，即XiJ=X(p)ij+X(m)lj，其中X(p)ij∈(0，0.5，1)為來自父親等位基因得分;x(m)ij∈(0，0.5，1)為來自母親等位基因得分?；诜纸夂蟮牡任换虻梅?，提出合并遺傳印記效應的廣義不平衡檢驗(GDTI)。當家系中某些個體基因型缺失的時候，根據每個家系中觀測到的基因型，運用MC

9、重抽樣方法來對缺失的基因型進行反推，并在此基礎上提出MCGDTI方法。使用模擬出的第一類錯誤率來評價GDTI和MCGDTI的有效性，并通過比較新提出方法與現有的考慮所有親屬對基因型差異信息但并未合并印記效應的GDT方法以及合并了印記效應但僅利用了家系內一級親屬對基因型差異信息的MCPDTI方法的檢驗效能來說明兩種方法的優(yōu)勢。真實數據運用方面，將新提出的方法運用于來自北美的類風濕關節(jié)炎的基因數據。
　　(3)對于完整的家系數據，將母

10、親的基因型得分納入回歸模型中，并提出同時合并印記效應和母體效應的廣義不平衡檢驗(GDTIM)。對于存在基因型缺失的家系數據，提出MCGDTIM方法。此方法基于給定的或者根據觀測到的奠基者的基因型信息來估計人群中等位基因頻率，并使用MC重抽樣方法反推家系中缺失的基因型。通過模擬出的第一類錯誤率來評價GDTIM和MCGDTIM方法的有效性，并基于檢驗效能的差異來說明GDTIM和MCGDTIM方法的優(yōu)勢。
　　結果:
　　(1)在

11、不同的樣本量、基因型缺失和多種家系結構等情況下，對所提出的MCGDT方法進行模擬研究。模擬結果顯示，在沒有關聯的原假設情況下，MCGDT方法能夠很好地控制第一類錯誤率。同時，MCGDT方法能夠捕獲大部分缺失基因型信息。
　　(2)在不同的樣本量、基因型缺失、家系結構和遺傳印記效應模型等情況下，對所提出的方法進行模擬研究。模擬結果顯示，在沒有關聯和沒有遺傳印記效應的原假設情況下，GDTI、MCGDTI和MCGDT都能夠很好地控制第一

12、類錯誤率。檢驗效能的模擬結果表明，在遺傳印記效應存在的情況下（完全遺傳印記效應模型和不完全遺傳印記效應模型），GDTI和MCGDTI方法的檢驗效能明顯比現有方法高。當遺傳印記效應不存在時，GDTI和MCGDTI方法的檢驗效能與GDT方法的檢驗效能很接近但仍比MCPDTI方法檢驗效能高。真實數據分析結果表明，與現有方法相比，MCGDTI方法能夠識別出更多與類風濕關節(jié)炎存在統計學意義上關聯的位點。
　　(3)基于遺傳印記效應與母體效應

13、（存在和不存在）的不同組合、不同的樣本量、多種家系結構及疾病類型（常見疾病和罕見疾病），對所提出的方法進行模擬研究。研究結果顯示，當沒有關聯、沒有遺傳印記效應和沒有母體效應時，新提出的GDTIM和MCGDTIM方法能夠很好地控制第一類錯誤率。檢驗效能的模擬結果表明，在兩種表觀遺傳學現象都存在或者僅有母體效應存在情況下，本研究提出的GDTIM和MCGDTIM方法在檢驗效能上有較明顯的優(yōu)勢。當遺傳印記效應存在而母體效應不存在時，雖然MCGD

14、TIM方法的檢驗效能與MCGDTI方法的檢驗效能很接近，但是與MCGDT方法的檢驗效能相比，MCGDTIM方法的檢驗效能高很多。在兩種表觀遺傳學現象均不存在時，MCGDTIM和MCGDTI方法均有與GDT很接近的檢驗效能。
　　結論:
　　(1)為了能夠將GDT應用于某些個體基因型缺失的不完整家系數據，使用MC重抽樣方法對GDT進行推廣，并提出了MCGDT方法。模擬結果說明，MCGDT能夠反推出大部分的缺失信息。因此，在實際

15、應用中推薦使用MCGDT。
　　(2)本研究通過將個體的基因型得分分解為來自父親等位基因得分與來自母親等位基因得分之和的形式，將遺傳印記效應信息合并到關聯分析中。與僅使用家系內一級親屬對基因型差異信息的MCPDTI方法相比，GDTI方法充分使用了家系中所有親屬對基因型差異的信息，因而有更高的檢驗效能。針對不完整家系數據，通過使用MC重抽樣方法對GDTI進行了推廣，并提出MCGDTI方法。模擬結果說明，由于合并了遺傳印記效應的信息，

16、GDTI和MCGDTI比現有方法擁有更高的檢驗效能。類風濕關節(jié)炎數據的分析進一步說明MCGDTI比其他方法更有優(yōu)勢。因此，GDTI和MCGDTI有更強的實用性。
　　(3)在本研究中，將遺傳印記效應和母體效應同時合并到GDT過程中，并提出GDTIM方法。在合并遺傳印記效應信息時，采取與GDTI相同的處理方式，根據等位基因來自父親還是來自母親對個體基因型得分進行分解，并定義了新的等位基因得分。在合并母體效應信息時，選擇將個體母親基因

17、型得分納入模型中。針對家系中出現某些個體基因型缺失的情況，根據MC過程對GDTIM方法進一步推廣，并提出了MCGDTIM方法。模擬結果顯示，在沒有關聯、沒有遺傳印記效應和沒有母體效應的原假設下，GDTIM方法和MCGDTIM方法能夠很好地控制第一類錯誤率。在遺傳印記效應和母體效應均存在的情況下或者僅有母體效應存在的情況下，由于合并了遺傳印記效應和母體效應并使用所有親屬對基因型差異信息，所以在所有檢驗的關聯分析方法中MCGDTIM方法有最