精神分裂症數據的統計方法研究

《精神分裂症數據的統計方法研究》是依託吉林大學，由金麗娜擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：精神分裂症數據的統計方法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：金麗娜
• 依託單位：吉林大學

項目摘要

精神分裂症屬於人類常見複雜疾病，其發生涉及遺傳和環境因素的共同作用，且致病機制至今仍未被闡明，因此，在基因水平與外界環境因素上預防和治療精神分裂症是當前醫學研究中的重大課題。基於單倍型的關聯分析方法是基因定位研究的一類統計方法，而且在發現與刻畫人類複雜疾病的遺傳基礎時擁有很高的功效。然而，當研究的SNP位點很多時，迅速增加的單倍型種類限制了方法的效率、功效等；同時，大量的環境變數也帶來同樣的問題。因此，在本項目中，我們重點開展精神分裂症與遺傳因素和環境因素的關聯性的研究，對單倍型進行聚類，對環境變數進行模型選擇，並基於分而治之的思想，利用兩階段法同時考察遺傳因素和環境因素及其互動。進一步，研究精神分裂症各個分型與遺傳因素和環境因素的關係，給流行病實際工作者提供理論上的指導和套用上的便利。

結題摘要

本項目旨在利用統計方法，研究和探討精神分裂症在基因與環境水平上的危險因素，並將方法推廣到其他慢性病的研究中去。經過三年的努力，我們對精神分裂症及其他慢性病進行了深入的研究，並取得了預期的成果。 首先，我們提出的一個基於U-統計量的非參數方法，探索內化性精神障礙數據，論文 “Nonparametric tests of associations with diseases based on U-statistics”於2014年發表在Annals of Human Genetics（SCI，IF 2.211）上。 其次，與精神分裂症類似，其他慢性病的危險因素都不是單獨存在的，所以，我們從危險因素聚集的角度研究疾病，論文“Risk Factors for Cardiovascular Disease and Their Clustering among Adults in Jilin (China)”於2015年底發表在International Journal of Environmental Research and Public Health（SCI，IF 2.063）上。 隨後，我們發現肥胖不但是精神分裂症，也是其他慢性病的重要影響因素，因此，我們試圖從肥胖的角度研究慢性病，論文“Optimal cut-off of obesity indices to predict cardiovascular diseases risk factors and metabolic syndrome among adults in Northeast China”與“Comparison of the Combined Obesity Indices to Predict Cardiovascular Diseases Risk Factors and Metabolic Syndrome in Northeast China”於2016年分別發表在BMC Public Health（SCI，IF 2.209）與International Journal of Environmental Research and Public Health（SCI，IF 2.035）上。 以上是本項目的主要成果，此外還有一篇發表的中文核心論文和兩篇慢性病研究的草稿正在修改與投稿。