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申请/专利权人：马雨茁

摘要：本发明涉及生物统计学技术领域，更具体的说是一种可校正群体结构分层的基因‑环境交互作用分析方法，获取样本的表型数据、基因型数据、环境因素数据和混杂因素数据，构成样本数据；基于样本数据构建回归模型，拟合边际遗传效应与边际基因‑环境交互作用均为0的约束模型并计算相应的残差；对于待检验的遗传位点，基于遗传主成分估计个体水平的位点遗传变异率；基于score统计量采用正态分布近似方法计算p值以检验位点边际遗传效应的显著性；根据边际遗传效应的显著性来选择并计算用于检验位点的边际基因‑环境交互作用显著性的检验统计量；可以避免由于人群混杂而导致分析结果中出现过高的假阳性率或假阴性率。

主权项：1.一种可校正群体结构分层的基因-环境交互作用分析方法，该方法可应用于混杂人群的复杂表型的全基因组范围的基因-环境交互作用的关联分析，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：获取表型数据、基因型数据、环境因素数据和混杂因素数据；混杂因素数据包括年龄、性别以及遗传主成分；步骤S2：基于样本数据构建回归模型，拟合边际遗传效应与边际基因-环境交互作用均为0的约束模型并计算相应的残差；步骤S3：对于待检验的遗传位点，基于遗传主成分估计个体水平的位点遗传变异率；步骤S4：基于score统计量采用正态分布近似方法计算p值以检验位点边际遗传效应的显著性；步骤S5：根据边际遗传效应的显著性来选择并计算用于检验位点的边际基因-环境交互作用显著性的检验统计量；步骤S6：对于检验边际基因-环境交互作用的检验统计量，采用正态分布近似方法与鞍点近似方法相结合的混合检验策略计算统计p值，以检验边际基因-环境交互作用的显著性；步骤S7：基于血统特异性score统计量采用正态分布近似方法计算p值以检验位点的血统特异性边际遗传效应的显著性；步骤S8：根据血统特异性边际遗传效应的显著性来选择并计算用于检验位点的血统特异性边际基因-环境交互作用显著性的检验统计量；步骤S9：对于检验血统特异性边际基因-环境交互作用的检验统计量，采用正态分布近似方法与鞍点近似方法相结合的混合检验策略计算统计p值，以检验血统特异性基因-环境交互作用的显著性；步骤S10：使用柯西组合的方法将检验基因-环境交互作用的显著性的统计p值和检验全部血统的血统特异性基因-环境交互作用的显著性的统计p值进行结合，得到最终的统计p值，从而实现全基因组范围的基因-环境交互作用的分析。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 马雨茁 一种可校正群体结构分层的基因-环境交互作用分析方法