【摘 要】
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背景与目的:冠心病是世界上发病率和死亡率最高的疾病之一,其发病过程是多基因及环境共同作用的结果.传统的单基因分析方法只能发现有限的冠心病遗传变异,缺乏在系统层面上解释冠心病的发病机制的能力.本研究目的是发展和应用基于先验知识的基因互作分析和网络分析方法,利用Wellcome Trust Case Control Consortium (WTCCC)提供的冠心病全基因组单核苷酸多态(SNP)数据,识
【机 构】
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广东医学院公共卫生学院与医学系统生物学研究所 茂名市人民医院
【出 处】
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中国卫生统计(生物统计)2014学术年会
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背景与目的:冠心病是世界上发病率和死亡率最高的疾病之一,其发病过程是多基因及环境共同作用的结果.传统的单基因分析方法只能发现有限的冠心病遗传变异,缺乏在系统层面上解释冠心病的发病机制的能力.本研究目的是发展和应用基于先验知识的基因互作分析和网络分析方法,利用Wellcome Trust Case Control Consortium (WTCCC)提供的冠心病全基因组单核苷酸多态(SNP)数据,识别冠心病的枢纽易感基因和挖掘冠心病风险功能模块.
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背景与目的:识别与疾病病发生有关的危险因素以及利用多变量预测方法预测、量化这些因素的风险是流行病学中重要且常用的方法.医学科学的发展使得科学家能够不断发现新的危险因素标志物,如何评价这些新标志物并建立新的风险评价模型以及如何最好地量化新模型所提供的预测风险的改善?仅仅依靠单纯的新危险因素与疾病的统计相关性已经不能说明问题.有些研究者提出利用ROC曲线下面积(即AUC)改善作为主要的评价标准.然而,
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