为疾病需找分子依据一直以来都是人类的梦想,随着人类基因组计划的完成与基因测序技术的高速发展,这一梦想即将成为现实。单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphisms, SNP)是当前人类基因关联分析研究中的常用标记物,目前,基于单SNP位点的关联分析研究已投入实际使用。但是,由于人类基因组规模庞大,而且复杂疾病往往是由多个基因共同确定的,因而这类单位点研究方法已远远不能满足需要。寻求一种高效而可靠的多位点基因关联分析方法已成为人们争相研究的热点。目前,科学家们已经从多个角度出发,提出了多种关联分析检验方法,但由于基因变量的分布规律以及SNP位点间连锁不平衡性的存在,这些方法往往存在各种缺陷,仍未找到一种可大规模应用的方法。本文回顾了近年来一些流行的关联分析方法,尤其是近年来发展迅速的相似度方法,并从三个不同角度出发,提出了三种新方法,分别是基于Logistic回归的方法,基于多元方差分析的方法以及基于潜在正态变量模型的方法,最后通过模拟实验将这些方法与传统方法进行了比较。在模拟实验中,我们分别建立了独立基因与带有连锁不平衡的基因模型,并调整了易感位点数量,背景连锁不平衡水平等多种参数以模拟不同的基因环境,模拟结果表明,在各种条件下,相比传统方法,我们的检验方法有着较强的功效。最后,在未来的研究中,我们的方法可以由二项性状推广至复杂性状,有较强的发展前景。