【摘 要】
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全基因组关联研究是用于识别与复杂疾病（或性状）存在某种关联的潜在遗传变异的一种有效的研究工具。新的证据表明,一个遗传变异可以同时影响多种表型,特别在复杂的人类疾病中尤为突出。联合分析多种表型不仅能够增加针对复杂疾病相关的遗传变异的统计检验功效,而且可能会为疾病的病因学提供新的见解。因此,研究人员越来越青睐于对多种表型进行联合分析以更好地推进全基因组关联研究。近年来,已有许多种统计检验方法被提出用于
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全基因组关联研究是用于识别与复杂疾病（或性状）存在某种关联的潜在遗传变异的一种有效的研究工具。新的证据表明,一个遗传变异可以同时影响多种表型,特别在复杂的人类疾病中尤为突出。联合分析多种表型不仅能够增加针对复杂疾病相关的遗传变异的统计检验功效,而且可能会为疾病的病因学提供新的见解。因此,研究人员越来越青睐于对多种表型进行联合分析以更好地推进全基因组关联研究。近年来,已有许多种统计检验方法被提出用于多个表型的联合分析,其中层次聚类线性组合（HCLC）方法与其它现有方法相比具有多种优势。注意到,HCLC方法的层可以从层次聚类中获得并利用表型的自然分组信息,易于实施且计算效率高,是一种强大的检验统计方法。现有的方法大都是在假定遗传模型已知的前提下来构造检验统计量,然而在实际研究中SNP的遗传模型通常是未知的。由于未考虑遗传模型的不确定性,这些方法可能会导致不稳健的功效表现。在遗传模型不确定的情况下,稳健的检验统计量是备受推崇的选择,其中MAX3检验是一种常用的稳健检验统计量。本文首先介绍全基因关联研究中常用的人类遗传学知识和检验统计量。接下来,我们分别介绍了联合分析多表型遗传关联中常用的原理和方法。然后,考虑遗传模型不确定的情况,本文提出了基于MAX3的HCLC检验方法（MHCLC,即显性、可加和隐性遗传模型下计算的HCLC统计量的绝对值取最大值）来联合分析多表型遗传关联问题。讨论了 MHCLC方法的统计理论性质,并通过模拟研究评估了该方法的第一类错误率及功效。数值结果表明,在所考虑的遗传模型不确定的情况下,MHCLC方法能有效控制第一类错误率且具有良好的统计稳健性。
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