非正態(tài)驗證性因子分析在基因整體效應(yīng)中的應(yīng)用.pdf

1、在后基因組時代，單核苷酸多態(tài)性（single-nucleotidepolymorphisms，SNPs）研究已成為生物醫(yī)學(xué)研究的熱點。這是因為SNPs是最常見的人類序列變異，廣泛分布在人類DNA中，且SNPs的檢測已自動化。目前，與SNPs相適應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)方法，已成為統(tǒng)計遺傳學(xué)領(lǐng)域研究的熱點。有學(xué)者將潛在結(jié)構(gòu)模型（latent structural model）或潛變量模型(latent variable model)引入單體型或高維SN

2、Ps整體效應(yīng)的關(guān)聯(lián)分析及其相關(guān)的推斷性研究。但潛變量模型要求觀測變量與潛變量服從正態(tài)分布，SNPs數(shù)據(jù)無論以何種遺傳模式量化，都違背其正態(tài)假定。為此，本文針對SNPs數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布的情況，擬采用S-B估計方法擬合驗證性因子模型，進(jìn)行SNPs整體效應(yīng)和關(guān)聯(lián)性分析。
　　 本文詳細(xì)介紹了驗證性因子模型的有關(guān)理論，包括模型概述、模型參數(shù)估計、模型擬合評價及模型修正的相關(guān)內(nèi)容。其中著重介紹模型參數(shù)估計的幾種方法：最大似然估計、Bro

3、wne's漸近任意分布方法、S-B測度調(diào)整(scaled)估計。并對幾種方法方法做比較，得出S-B估計方法為最適合處理SNPs數(shù)據(jù)的參數(shù)估計方法。
　　 在此理論的基礎(chǔ)上，用GAW17提供的SNPs數(shù)據(jù)進(jìn)行實例分析。本次研究隨機選取2號染色體上，分布在6個基因之中的13個SNPs作為研究對象，結(jié)果顯示：ML估計方法卡方自由度比X2／df=3.59，S-B調(diào)整估計方法卡方自由度x2／df=2.89，ML估計法RMSEA=0.061

4、，S-B調(diào)整估計法RMSEA=0.052。此結(jié)果表示使用S-B調(diào)整方法得到的擬合指標(biāo)較ML法好，說明在處理SNPs數(shù)據(jù)時，使用S-B估計能得到更好的擬合模型。此外，由于6個基因之間的相關(guān)系數(shù)很大，所以將這6個基因作為初階因子，做二階驗證性因子分析，能得到一個擬合很好、簡潔的二階模型。該實例通過GAW17提供的模擬數(shù)據(jù)，對選取的6個基因做潛變量得分，然后對基因和疾病感染做f檢驗，得出6個基因?qū)υ摳腥径加杏绊?，可以推測這6個基因下的13個S