《單體型關聯研究中的ODS抽樣設計》是依託武漢大學，由丁潔麗擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：單體型關聯研究中的ODS抽樣設計
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：丁潔麗
- 依託單位：武漢大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
探討單體型對連續表現型影響的關聯研究，對了解基因對人類複雜疾病的影響有著深遠的意義。通過研究單體型，有望找到很多人類複雜疾病的誘病基因。在關聯研究中，由於很多基因數據與環境協變數的觀測很昂貴或者很困難，因而，研究人員往往只能對部分研究對象觀測其基因數據和環境協變數。在這種情況下，利用ODS抽樣這種有偏抽樣能提高效率並且節約成本。本項目在表現型為連續的關聯研究中，基於ODS抽樣機制和兩階段ODS抽樣機制獲得的基因型數據，研究單體型影響參數的統計推斷問題。
結題摘要
探討單體型對連續表現型影響的關聯研究，對了解基因對人類複雜疾病的影響有著深遠的意義。在關聯研究中，很多基因數據與環境協變數的觀測很昂貴或者很困難，而且單體型數據的觀測常常面臨缺失問題，表現型因變數數據的觀測又常常會面臨刪失問題。如何在關聯研究中，在數據不完全觀察的情形下，發展一類節約成本的，高效的有偏抽樣方法是現代統計學研究熱點之一，也是相關學科發展的重要內容。本項目在單體型數據觀測帶有缺失的情況下，建立了關聯研究中的ODS抽樣設計機制，發展了參數的統計推斷方法，並將這一統計推斷方法推廣到了更為一般的廣義線性模型框架下的兩階段ODS抽樣機制。在因變數觀測帶有刪失的情況下，首次建立了刪失數據的ODS抽樣設計並發展了參數統計推斷方法。進一步地，本項目研究了模型中參數帶有約束的情形，提出了計算參數估計的可操作性強的數值計算方法。本項目中，對於一些重要的統計模型，利用各種似然方法，估計方程方法，經驗似然方法，經驗過程以及計數過程鞅理論等現代統計工具，對模型中的參數進行了統計推斷，獲得了一些重要研究成果。在以上工作的基礎上，把所得方法套用於基因遺傳學，生物醫學和臨床試驗等實際數據中，特別是單體型關聯研究中，解決一些實際問題。此項目既有重要的理論意義又有廣泛的套用前景。
