惩罚广义估计方程在纵向数据基因关联分析中的应用

发布时间：2018-04-05 17:06

  本文选题：惩罚广义估计方程　切入点：纵向数据　出处：《中国卫生统计》2017年04期

【摘要】：目的探讨惩罚广义估计方程(pGEE)在纵向数据基因关联分析的应用,为纵向数据基因关联分析提供方法学参考。方法以小鼠糖尿病发病相关的数量性状位点识别为例,分别采用广义估计方程(GEE)和pGEE进行分析。结果 pGEE筛选出糖尿病发病关联位点,为分子生物学研究提供了重要的候选位点。结论 pGEE能有效的实现高维纵向数据的变量选择,识别出有意义的关联位点。
[Abstract]:Aim to explore the application of penalized generalized estimation equation (pGEE) in gene association analysis of longitudinal data, and to provide methodological reference for gene association analysis of longitudinal data.Methods the quantitative trait loci associated with diabetes mellitus in mice were identified and analyzed by generalized estimation equation (GE) and pGEE, respectively.Results pGEE screened the associated sites of diabetes mellitus, which provided important candidate sites for molecular biology.Conclusion pGEE can effectively select the variables of high dimensional longitudinal data and identify meaningful correlation sites.
【作者单位】： 山西医科大学卫生统计教研室;徐州医科大学流行病与卫生统计学教研室;中北大学体育学院;美国密西根州立大学统计与概率系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(30972553,31371336)
【分类号】：R195.1

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本文编号：1715680