病例对照设计为基础的候选基因关联研究中交互作用的统计方法进展

摘要：

候选基因关联研究中基因-基因、基因-环境交互作用的统计分析有利于揭示疾病的发生机制.本文针对病例对照设计的候选基因关联研究,综述交互作用的统计方法及其进展.交互作用的统计方法包括参数法和非参数法.参数法中最常用的为Logistic回归模型,非参数法主要是数据挖掘方法.有4类数据挖掘方法可用于候选基因关联研究,包括降维法、基于树的方法、模式识别法和贝叶斯法.本文对最常用且可靠的几种数据挖掘方法(多因子降维法、分类回归树、随机森林、贝叶斯上位效应关联图谱)的原理、分析过程和优缺点予以比较.参数法和非参数法分析交互作用时各有优缺点;低维数据的分析可采用参数法和非参数法,高维数据的分析则主要采用非参数法.随着基因分型技术的发展,可检测的SNP规模逐渐增大,使得非参数方法的应用越来越广.

关键词：候选基因关联研究、病例对照设计、交互作用、数据挖掘

所属期刊栏目：38

分类号：R181.3+3(流行病学与防疫)

资助基金：国家自然科学基金项目30271113;国家科技部973项目2002CB512902;上海市劳动卫生学重点学科建设计划08GWZX0402

在线出版日期：2011-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：265-270