基于單倍型的關(guān)聯(lián)分析方法.pdf

1、人類基因組計劃的完成，不論從數(shù)量上還是從質(zhì)量上，都極大地豐富了人類遺傳的數(shù)據(jù)資源，但也容易使人迷失在這浩如煙海的信息中.統(tǒng)計學(xué)，作為一種強有力的數(shù)據(jù)分析工具，越來越受到人們的重視并在遺傳流行病的研究中發(fā)揮著不可替代的作用.
　　關(guān)聯(lián)分析主要通過研究遺傳標(biāo)記物與可觀測的性狀之間的統(tǒng)計相關(guān)性，來尋找和定位致病基因，并為更好的地理解疾病遺傳基礎(chǔ)發(fā)揮了重要的作用.單倍型，作為一種常見的數(shù)據(jù)類型，被人們認(rèn)為含有更多的連鎖不平衡(LD)信息，

2、而且與其他方法相比，基于單倍型的關(guān)聯(lián)分析在識別疾病關(guān)聯(lián)上有更大的功效，尤其是病例—對照研究中稀有疾病的情況.但是，對這些單倍型進行建模，其中的稀有單倍型會帶來很多的統(tǒng)計問題——大量的參數(shù)會使功效減少、效率降低.為了克服這些問題，單倍型聚類是個不錯的解決方式.本文著重介紹了在基于單倍型的關(guān)聯(lián)分析中，如何有效地利用位點本身以及位點間的信息來提高檢驗的功效，其中包括一個參數(shù)方法和一個非參數(shù)方法.
　　本文首先介紹了基于單倍型聚類來進行關(guān)

3、聯(lián)分析的方法，稱之為APEG，通過使用EG距離應(yīng)用AP算法對單倍型進行有效合理的聚類.新提出的針對單倍型這一特殊數(shù)據(jù)類型的相似性度量EG距離，能夠利用不同位點上以及位點之間的結(jié)構(gòu)信息.通過模擬和真實數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，APEG方法要比現(xiàn)存的其他方法在探測單倍型與疾病之間是否相關(guān)聯(lián)方面擁有更大的功效，而且在基因定位上，也能夠得到比較精確的估計.然后，介紹了基于U—統(tǒng)計量的非參數(shù)方法U-EGS，其優(yōu)點是漸進正態(tài)性，而且不需要對樣本總體的分布進行