《數量性狀遺傳關聯分析中的統計方法研究》是潘東東為項目負責人，雲南大學為依託單位的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：數量性狀遺傳關聯分析中的統計方法研究
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：潘東東
- 依託單位：雲南大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
隨著現代生物技術的進步，以人類全基因組數據為研究對象的關聯性檢驗方法已成為識別複雜疾病遺傳基因和致病機理的一種有效方法。該類方法主要以基因組上數以萬計的單核苷酸多態性(SNP)為出發點來研究複雜疾病與潛在的危險因素之間的關係。針對病例-對照設計下0-1型性狀數據已有許多成熟的統計分析方法，相較之下，數量性狀的關聯分析更具挑戰性，對其統計方法的研究正處於不斷進展中，並逐漸成為遺傳關聯研究領域的熱門方向之一。本項目側重研究連續型性狀的定量數據與SNP變異之間的關聯，考慮遺傳模型不確定性因素，提出新的具有穩健性質的檢驗統計量；給出一種基於改進的F統計量的兩階段設計方案及相應的P-值計算方法；針對稀有變異，提出適用該類型數據的穩健統計檢驗方法；研究多個SNP之間的互動作用對複雜疾病的影響，給出相比已有方法具有功效優勢的檢驗統計量；通過模擬研究和實際數據分析的結果驗證所提新方法的可行性和準確性。
結題摘要
隨著計算機以及生物學技術的進步，基於病例-對照設計的全基因組關聯研究（GWAS）已經成為識別複雜疾病基因致病機理的一種有效方法。得益於先進檢測技術和設備的面世，利用複雜疾病的某些關鍵指標或性狀本身的連續型定量數據（例如，常以轉氨酶水平來刻畫肝臟功能的好壞），研究人員期望進一步獲得基因變異與數量性狀（疾病）之間的關聯性度量，對該問題的研究也逐漸成為近年來另一個熱點課題。在此背景下，本項目深入開展了相關研究探索，初步獲得了如下的研究成果：（1）深入研究數量性狀與稀有變異之間的關聯分析方法，考查協變數存在時對統計顯著性計算方法和結果的影響，提出針對高維正態整體的兩種基於截尾求和統計量的合併檢驗方法，並套用於風濕性關節炎的遺傳關聯分析。（2）對近十年來科學前沿熱點問題之一的全基因組關聯研究做了較為全面的綜述，側重於討論其中所用到的統計分析方法，探討了當前GWAS中存在的一些問題及挑戰，並就其發展前景作了展望。（3）針對一般的家係數據，無需對數量性狀的分布做任何假定，提出了一種檢測數量性狀的父源效應的穩健統計量Q-PPAT(c)並給出了處理基因型缺失問題的蒙特卡洛方法，模擬研究和實際數據分析的結果表明所提方法比已有方法功效更高。（4）考慮數量性狀的縱向和生存數據的聯合模型中放鬆對隨機效應的參數分布限制，以一個中心化狄利克雷過程混合模型來代替，提出了一種計算簡便的貝葉斯數據刪除診斷，數值模擬和實例分析表明所提方法具有更為廣泛的適用性。（5）深入研究了多步合併主成分方法的理論功效表現並提出了一種新的富有效率的主成分合併策略，模擬研究的結果表明所提方法相比現有方法具有更好的穩健性質，並將其用於對TRAF1-C5基因與類風濕性關節炎之間實際數據做關聯檢驗，進一步驗證了所提方法的有效性。（6）提出了一種適用於病例-對照設計下基於數據融合策略的兩階段穩健聯合分析方法，導出了該聯合分析檢驗統計量的漸近分布，給出了可極大減少運行時間的P-值計算方法。
