背景:X染色体上的基因参与了多种生物学机制,具有十分重要的作用,与许多人类疾病息息相关,例如肥胖、乳腺癌、哮喘病等。与X染色体相关联的疾病一般存在性别差异,其重要原因之一是因为X染色体的数目在两性之间不同,男性只有一条X染色体,而女性有两条X染色体。为了平衡两性之间X染色体的基因表达水平,女性中存在一种重要的基因调控机制——X染色体失活。因为某些疾病可以遗传给子代,在家系中往往具有聚集性,所以更容易被检测出来。而且,家系数据可以有效地控制人群分层导致的混杂效应,适合用来分析一些罕见的基因突变。然而,现有的关联分析方法只是单独基于家系个体或者独立个体,倘若样本中既有家系个体又有独立个体,目前尚未有合适的方法适用于此种情况。因此,本研究基于病例-对照设计的家系和独立个体数据提出三类X染色体上多位点关联分析方法。目的:本研究基于病例-对照设计的家系和独立个体数据提出三类X染色体上多位点关联分析方法,其中考虑了 X染色体随机失活或逃逸失活的情况。方法:本研究基于病例-对照设计的家系和独立个体数据,首先按性别对数据进行分层,然后根据女性数据和男性数据分别构建女性检验统计量和男性检验统计量,最后使用Cauchy方法来合并女性检验统计量的P值和男性检验统计量的P值,从而得到最终的P值。通过计算机模拟研究,比较三类新方法（XWcorrected、XWQLS、XSKAT）和现有方法（FxBurden、FxSKAT）的第一类错误率及其检验效能。结果:模拟结果表明,无论女性和男性患病率是否相同,新提出的方法都能够较好地控制第一类错误率（在0.036到0.063之间）,然而在女性和男性患病率不同时,现有方法难以控制第一类错误率（远远大于0.063）。如果仅用家系数据,新提出方法的检验效能会比现有方法略低。然而,随着加入独立个体数据,新提出方法的检验效能会逐渐增加。例如,当家系数据的样本量为90,女性和男性患病率均为20%,致病位点比例为10%,正效应致病位点比例为80%时,基于家系病例个体和家系对照个体,新提出方法（XWcor2、XWQLS2、XSKATS2、XSKATD2）的检验效能分别为0.132、0.137、0.412和0.414,现有方法（FxBurden、FxSKAT）的检验效能分别为0.145和0.455;基于家系病例个体、家系对照个体、独立病例个体和独立对照个体的新提出方法（XWcor5、WQLS5、XSKATS5、XSKATD5）的检验效能分别为0.164、0.168、0.498和0.506。当正效应致病位点的比例降低时,XSKAT方法能保持较为稳定的检验效能,然而XWcorrected和XWQLS方法的检验效能会明显下降。随着相邻位点间相关系数的增大,新提出方法和现有方法的检验效能均有下降的趋势。随着样本量的增大,所有方法的检验效能均有增加的趋势。结论:本研究基于病例-对照设计的家系和独立个体数据提出了三类稳健的多位点关联分析方法,并且考虑了 X染色体随机失活或逃逸失活的情况。新提出方法不仅适用于家系数据,而且还适用于任意相关结构的样本数据,例如既有家系个体又有独立个体的混合数据。