【摘 要】
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目的采用基于贝叶斯（Bayesian）网络的潜类模型进行高维度SNPs数据的分析，为复杂性状疾病遗传以及基因定位等方面的研究提供新的方法支持。方法采用Bayesian网络潜类模型对一组抑
【机 构】
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山西医科大学公共卫生学院,山西医科大学第一医院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(31071156,30972553)
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目的采用基于贝叶斯（Bayesian）网络的潜类模型进行高维度SNPs数据的分析，为复杂性状疾病遗传以及基因定位等方面的研究提供新的方法支持。方法采用Bayesian网络潜类模型对一组抑郁障碍性疾病的单核苷酸多态性SNPs检测数据进行分析，每个研究对象分别测量7个SNP，一共检测了801个个体。结果按照累计信息贡献率达到95％的原则，应用贝叶斯网络潜变量模型选出rsll568817和rsl30058两个SNPs位点将研究对象分为2个潜在类别，各类别的概率分别为0．216和0．784，其中一类倾向于杂合子，
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