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通过识别复杂疾病的子类型解决大家族的遗传异质性。 (英语) Zbl 1304.65080号

摘要:研究疾病的遗传特性需要收集一组家谱中受试者的信息。这项研究的主要重点是检测易感基因。然而,即使有较大的家系,复杂疾病(如精神分裂症、双相情感障碍和自闭症)的表型异质性也使得检测易感基因变得困难。这主要是由于遗传异质性:疾病涉及许多基因现象。为了减少这种异质性,我们的想法包括对疾病进行分型,并将人群划分为更相似的亚组。我们开发了一个基于潜在类别分析(LCA)的概率模型,该模型考虑了一个谱系内的家族依赖性,即使是大谱系。它还考虑了测量缺失和部分缺失的个人。模型参数的估计由EM算法完成,系谱内E步长的计算由系谱剥离算法完成。当拟合多个模型时,我们使用模型选择策略,如交叉验证或/和BIC方法,从一组候选模型中选择合适的模型。此外,我们提出了一个基于遗传疾病类别模型的模拟,并表明我们的模型比假设受试者之间独立的模型能够更好地进行个体分类。我们还将模型应用于魁北克东部的精神分裂症双相情感障碍家系数据集。

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62-08 统计学相关问题的计算方法

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全文: 内政部

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