学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基因互作探测的统计方法研究

作　者: 陈国波
导　师: 朱军；李明定
学　校: 浙江大学
专　业: 作物遗传育种
关键词: 基因互作统计方法研究弗吉尼亚大学准确率遗传学方法单体型统计功效家系试验混合样本体型分析
分类号: Q78
类　型: 博士论文
年　份: 2009年
下　载: 110次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

这篇博士论文主要研究探测基因与基因互作的统计遗传学方法,提出了研究基因与基因互作的非参数统计模型,并且开发了相应的生物信息学分析软件GMDR。在研究的过程中,我们将以烟草作为主要的实例,特别是人类对尼古丁依赖性将被重点研究。论文共分五章。第一章为引导和概述。第二章进行了APBB1基因的关联分析。我们选取了5枚位于基因内的SNP标记。统计分析表明,APBB1与SQ,HIS,以及FTND存在关联。在混合样本中,rs4758416与尼古丁依赖性显著相关。单体型分析筛选到rs4758416-rs10839562-rs1079199组成的单体型C-G-T和G-G-T,分别达到0.01显著水平。此外,rs10839562-rs1079199-rs8164组成的单体型C-T-G与HSI关联。第三章在家系试验设计基础上,发展了探测“基因与基因”互作的FGMDR(Family-based Generalized MDR)。在其框架内可处理数量性状与质量性状,且可用协变量矫正表型,从而提高功效和准确率。相比此前提出的PGMDR方法,FGMDR具有相似统计功效和预测效果,且FGMDR运算量较小,节约运算时间。第四章探讨如何设计基于群体的基因互作探测试验。我们发现已报道的例子中准确率一般都富集在0.56～0.65之间,约可推算对应的遗传率约在0.01～0.05之间。在这个准确率的区间内,假设了各种互作模型。大量模拟研究表明,当准确率在0.56～0.65之间时,1000～2000个体组成的样本,可以得到大于50%的探测功效。第五章展示了GMDR的生物信息学软件。软件主要实现了三种功能。1)广义的MDR功能,2)PGMDR,3)FGMDR方法。此外,我们开发了一个Perl脚本,方便用户操作软件。

全文目录

感谢  5-7
摘要  7-8
ABSTRACT  8-13
LIST OF TABLES  13-15
LIST OF FIGURES  15-16
1 INTRODUCTION  16-21
  1.1 COMPLEX TRAITS  16-17
  1.2 THE DEFINITIONS OF GENE-GENE INTERACTION  17-18
  1.3 ASSOCIATION STUDIES  18-19
  1.4 MDR  19-21
2 ASSOCIATION OF AMYLOID PRECURSOR PROTEIN-BINDING PROTEIN,FAMILY B,MEMBER 1 WITH NICOTINE DEPENDENCE IN AFRICAN AND EUROPEAN AMERICAN SMOKERS  21-31
  2.1 INTRODUCTION  21-22
  2.2 METHODS  22-24
  2.3 RESULTS  24-25
    2.3.1 Association analysis of individual SNPs  24
    2.3.2 Haplotype analysis  24-25
  2.4 DISCUSSION  25-31
3 A UNIFIED APPROACH TO DETECTING INTERACTIONS UNDERLYING COMPLEX DISEASES IN NUCLEAR FAMILY-BASED STUDIES  31-53
  3.1 INTRODUCTION  31-33
  3.2 METHODS  33-35
    3.2.1 Test Statistics for nuclear families  33-34
    3.2.2 Distribution of the test statistic for interaction  34-35
  3.3 MONTE CARLO SIMULATIONS  35-40
  3.4.STATISTICAL COMPARISON RESULTS OF FGMDR AND PGMDR  40-48
    3.4.1 The conditional distribution of full sibs  40-45
    3.4.2 The genotype distribution of the nontransmitted genotypes  45-48
  3.5 APPLICATION TO A NICOTINE DEPENDENCY STUDY  48-49
  3.6 RESULTS  49-50
    3.6.1 Simulation results  49
    3.6.2 Statistical results  49-50
  3.7 DISCUSSION  50-53
4 EXPERIMENTAL DESIGN FOR DETECTING GENE-GENE INTERACTIONS IN PRACTICAL AND THEORETICAL CONSIDERATIONS  53-70
  4.1 INTRODUCTION  53-54
  4.2 MATERIALS AND METHODS  54-62
    4.2.1 Literature overview  54-58
    4.2.2 Data reduction method  58-59
    4.2.3 Logistic model for a dichotomous trait  59
    4.2.4 Conditional genotype and score distributions  59-61
    4.2.5 Accuracy and Testing Accuracy  61-62
  4.3 MONTE CARLO SIMULATIONS  62-64
  4.4 RESULTS  64-67
  4.5 DISCUSSION  67-70
5 GMDR:A SOFTWARE PACKAGE FOR DETECTING GENE-GENE AND GENE-ENVIRONMENT INTERACTIONS UNDERLYING COMPLEX TRAITS  70-80
  5.1 INTRODUCTION  70
  5.2 OVERVIEW OF THE SOFTWARE  70-71
  5.3 ALGORITHM  71-75
    5.3.1 Data reduction algorithm  71-72
    5.3.2 Score statistics  72-75
  5.4 METHODS  75-77
    5.4.1 Population-based method  75-76
    5.4.2 Family-based method Ⅰ(PGMDR)  76
    5.4.3 Family-based method Ⅱ(FGMDR)  76-77
  5.5 IMPLEMENTATION  77-78
  5.6 WORKED EXAMPLE  78-79
  5.7 AVAILABILITY  79-80
REFERENCE  80-94
APPENDIXES  94-99
  APPENDIX A:ALGORITHM FOR MULTIFACTOR DIMENSIONALITY REDUCTION  94-96
  APPENDIX B:ALGORITHM FOR COMPUTATION OF THE CONDITIONAL DISTRIBUTION OF NONTRANSMITTED GENOTYPES  96-99
个人简历  99-100
PUBLICATIONS  100

基因互作探测的统计方法研究

内容摘要

全文目录

相似论文