基于2型糖尿病易感基因—环境因素交互作用的统计学模型

发布时间：2020-11-14 14:57

　　 目的全球范围内糖尿病患病率的不断升高,使得糖尿病成为全球公共卫生关注的热点之一。糖尿病作为一种多因子疾病,环境因素和遗传因素均与其有密切的关系。在遗传机制上,多因子疾病受多个基因控制,单个基因的作用较弱;它是多个基因之间的复杂交互作用或基因-环境之间的复杂交互作用的结果。探索交互作用对疾病的影响已成为遗传流行病学的重要内容之一。目前,国际上已对多种疾病进行了GWAS研究,成绩斐然;然而其成果与预期结果相差甚远,对于特定疾病的相关SNP位点仅仅只能解释很少一部分的遗传变异。产生这种遗传性缺失(missing heritability)的原因是多方面的,忽略基因-环境(基因间)的交互作用可能是其主要原因之一。因此,探讨基因-环境(基因间)的交互作用对于提高多因子疾病的遗传解释度,构建合理的遗传风险评估模型,开发个性化诊疗药物靶点等均有重要的理论和现实意义。方法本研究拟以病例—对照试验设计为基础,基于LD的基本原理构建新的基因-环境交互作用的统计推断方法,为糖尿病的基因定位提供新的统计学方法。通过理论推导与计算模拟,直观验证所构建的新方法的统计学特征,并论证所构建新方法的有效性。同时,通过与几种常用方法的比较,进一步论证所构建新方法的实用性和有效性。结果构建了一种新的检测基因-环境交互作用的统计量,该统计量服从χ~2(1)分布。统计模拟和实例验证表明:⑴所构建统计量T_(IH)犯一类错误的概率稳定在所给定的检验水准α附近,具有很好的稳定性;⑵在给定样本量的情况下,所构建统计量T_(IH)的检验效能随交互效应增大而不断增大;且其检验效能在给定交互作用效应量下,随样本量的增大而增大;⑶在相同条件下,所构建的交互作用统计量T_(IH)与叉生分析、logistic回归模型相比,其检验效能明显高于叉生分析、logistic回归模型;⑷在实例验证中,统计量T_(IH)也充分显示出其优越性。结论相同条件下,本研究所构建的基于LD的基因-环境之间的交互作用统计量T_(IH)的检验效能明显高于叉生分析和logistic回归模型。所构建的统计方法从理论和实践上都是可行的,有良好的统计性能,可用于实际应用。
【学位单位】：蚌埠医学院
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：R587.1;Q811.4
【部分图文】：

从群体中随机抽取病例和对照的样本数，这里设置可观察的样本量从 500，00，…，2000。对每个设置的样本量，模拟重复 10000 次以观察统计量分布的方图和一类错误率（ ）。通过图 1、图 2 可以直观的看出，在不同样本量（n=500,1000）下，所构建统计量 近似服从2(1) 分布。

统计量TIH分布的直方图（n=1000）

图 3 显性遗传模型下 3 种方法检验效能比较（n=500，α=0.05）同理，在样本量 n=500， 下，当 时，OR(叉生法) 与 logist回归的检验效能在 0.1 附近，而同样条件下，本研究所构建统计量 的检验效能达到 0.2，其检验效能要优于叉生分析法和 logistic 回归模型（见图 4）。
【参考文献】

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本文编号：2883605