復(fù)雜性狀家庭聚集性統(tǒng)計(jì)分析方法的研究.pdf

1、該課題主要研究不同性狀表型(主要包括數(shù)量性狀,質(zhì)量性狀和刪失性狀)家庭聚集性分析方法,旨在為流行病學(xué)者提供一系列實(shí)用、有效、方便的疾病家庭聚集性的統(tǒng)計(jì)分析工具.研究主要內(nèi)容包括家庭相關(guān)的測量和遺傳方差分量模型兩部分.1.家庭相關(guān)的測量方法;Pearson相關(guān)系數(shù)可用于測量數(shù)量性狀的家庭相關(guān).對(duì)家系成員的數(shù)量表型,擬合多變量均數(shù)和相關(guān)系數(shù)的邊際回歸模型,通過構(gòu)建不同的關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)矩陣,可靈活檢驗(yàn)各種家庭相關(guān)模式的假設(shè).使用二階廣義估計(jì)方程

2、(GEE2)的方法可以得到回歸系數(shù)和關(guān)聯(lián)參數(shù)的穩(wěn)健估計(jì).以327個(gè)身高核心家系資料為例,探討了GEE2方法的實(shí)際應(yīng)用.對(duì)二分類性狀,我們提出一種病例對(duì)照家系資料的分析方法.在logistic回歸模型框架下,聯(lián)合條件模型和邊際模型的方法.同時(shí)建立先證者表型的均數(shù)、先證者表型條件下親屬表型均數(shù)的邊際模型,和親屬表型關(guān)聯(lián)的邊際模型.條件OR和邊際OR/相關(guān)系數(shù)分別用于測量先證者和親屬間、親屬間疾病表型的家庭相關(guān).邊際相關(guān)系數(shù)模型參數(shù)估計(jì)方法同

3、數(shù)量性狀;邊際OR模型用替代logistic回歸(ALR)算法進(jìn)行參數(shù)估計(jì).卵巢癌和肝癌的病例對(duì)照家系資料分析顯示該法在估計(jì)危險(xiǎn)因素和疾病的關(guān)聯(lián)方面,因充分利用信息而有較高效能;通過靈活修改關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)矩陣,便于檢驗(yàn)各種家庭相關(guān)模式的假設(shè);該法可用于任意家系資料結(jié)構(gòu);以及可利用現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)GEE2軟件輕松實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn),非常方便流行病學(xué)研究者的實(shí)際應(yīng)用.交叉比可用于估計(jì)生存時(shí)間資料的家庭相關(guān).2.遺傳方差分量模型;在廣義線性混合模型(GLMM)

4、的框架下,構(gòu)造數(shù)量性狀和質(zhì)量性狀的遺傳方差分量模型.假設(shè)遺傳因素和環(huán)境因素共同作用于疾病表型.其中,可以測量的環(huán)境因素和遺傳標(biāo)記可看作固定效應(yīng),無法測量的遺傳因素(又可分解為遺傳加性效應(yīng)和遺傳顯性效應(yīng)(和同胞共享環(huán)境效應(yīng)混雜)和家庭教養(yǎng)環(huán)境(又稱家庭共享環(huán)境效應(yīng))可看作隨機(jī)效應(yīng).馬爾可夫鏈蒙特卡羅法(MCMC)用于回歸系數(shù)和隨機(jī)效應(yīng)方差分量參數(shù)的估計(jì).數(shù)量性狀時(shí),模擬研究顯示MCMC法可得到近似一致的參數(shù)估計(jì).同時(shí)和基于似然的限制性最大