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山东大学学报(医学版)

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permutationPCA方法在病例对照关联
分析中不同遗传模型下的表现

彭倩倩,薛付忠
  

  1. (山东大学公共卫生学院流行病与卫生统计学研究所, 济南 250012)
  • 收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2009-03-16 发布日期:2009-03-16
  • 通讯作者: 薛付忠

Performance of permutationPCA under different genetic model assumptions in a casecontrol association study

PENG Qianqian, XUE Fuzhong
  

  1. (Institute of Epidemiology and Health Statistics, School of Public Health, Shandong University, Jinan 250012, China)
  • Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2009-03-16 Published:2009-03-16

摘要: 目的提出一种基于置换检验(permutation test)和主成分分析(PCA)的检验方法permutationPCA。探讨在病例对照关联分析中permutationPCA在不同遗传模型下的表现。方法基于“首吸飘感”对照组数据分别模拟产生7种不同遗传模型下的病例对照基因分型数据,采用permutationPCA方法对模拟数据进行检验,并进一步用permutationPCA方法检验“首吸飘感”基因分型实际数据。结果PermutationPCA方法对7种不同遗传模型假设下的模拟病例对照基因分型数据的检验结果差异均具有统计学意义(P均<0.05)。PermutationPCA方法对于“首吸飘感”基因分型实际数据的检验结果差异具有统计学意义(P<0.05)。结论PermutationPCA方法对不同遗传模型假设不敏感,适用于复杂疾病关联分析中病例对照基因分型数据的研究。

关键词: 关联分析, 病例对照, 遗传模型, 主成分分析, 置换检验

Abstract: To propose a testing method based on Permutation test and Principle Component AnalysisPermutationPCA to explore the performance of PermutationPCA on genotyped data sets under different genetic model assumptions in a casecontrol study. MethodsBased on the control data of the ‘heroininduced positive responses on the first use’ genotyped data, simulated casecontrol genotyped data sets under seven different genetic model assumptions were generated. The PermutationPCA method was used for the simulated data, and also for the real genotyped data of the ‘heroininduced positive responses on the first use′. ResultsThe results of the PermutationPCA method under seven different genetic model assumptions were all significant(Pvalue<0.05), and the result of the PermutationPCA method on the real genotyped data set was significant (Pvalue<0.05). ConclusionThe PermutationPCA method is not sensitive to different genetic model assumptions. It is applicable to casecontrol genotyped data in a complex disease gene mapping study.

Key words: Association study, Casecontrol, Genetic model, Principle component analysis

中图分类号: 

  • R195.1
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