生物信息学
生物信息學
생물신식학
BIOINFORMATICS
2013年
3期
192-195
,共4页
刘小琴%马瑞%罗艳虹%李治%张春森%张岩波
劉小琴%馬瑞%囉豔虹%李治%張春森%張巖波
류소금%마서%라염홍%리치%장춘삼%장암파
单核苷酸多态性%非正态%最大似然估计%S-B测度调整估计%验证性因子分析
單覈苷痠多態性%非正態%最大似然估計%S-B測度調整估計%驗證性因子分析
단핵감산다태성%비정태%최대사연고계%S-B측도조정고계%험증성인자분석
Single Nucleotide Polymorphism%Nn-normal%Mximum Lielihood Estimation%Torra-bentler Saled Etimation%Cnfirmatory Fctor Aalysis
针对SNPs数据不服从正态分布的情况,拟采用S-B测度调整估计方法拟合验证性因子模型,进行SNPs整体效应和关联性分析.用GAW17提供的SNPs数据进行实例分析.本研究随机选取2号染色体上,分布在6个基因之中的13个SNPs作为研究对象,对选取的6个基因做潜变量得分,然后对基因和疾病感染做检验.结果显示:x2/df最大似然估计方法的卡方自由度比为3.59,S-B测度调整估计方法的卡方自由度比x2/df为2.89,最大似然估计方法的RMSEA为0.061,S-B测度调整估计方法的RMSEA为0.052.6个基因对该感染都有影响.由此得出结论,在处理SNPs数据时,使用S-B测度调整估计能得到更好的拟合模型.可以推测这6个基因下的13个SNP位点可能是感染的致病位点.
針對SNPs數據不服從正態分佈的情況,擬採用S-B測度調整估計方法擬閤驗證性因子模型,進行SNPs整體效應和關聯性分析.用GAW17提供的SNPs數據進行實例分析.本研究隨機選取2號染色體上,分佈在6箇基因之中的13箇SNPs作為研究對象,對選取的6箇基因做潛變量得分,然後對基因和疾病感染做檢驗.結果顯示:x2/df最大似然估計方法的卡方自由度比為3.59,S-B測度調整估計方法的卡方自由度比x2/df為2.89,最大似然估計方法的RMSEA為0.061,S-B測度調整估計方法的RMSEA為0.052.6箇基因對該感染都有影響.由此得齣結論,在處理SNPs數據時,使用S-B測度調整估計能得到更好的擬閤模型.可以推測這6箇基因下的13箇SNP位點可能是感染的緻病位點.
침대SNPs수거불복종정태분포적정황,의채용S-B측도조정고계방법의합험증성인자모형,진행SNPs정체효응화관련성분석.용GAW17제공적SNPs수거진행실례분석.본연구수궤선취2호염색체상,분포재6개기인지중적13개SNPs작위연구대상,대선취적6개기인주잠변량득분,연후대기인화질병감염주검험.결과현시:x2/df최대사연고계방법적잡방자유도비위3.59,S-B측도조정고계방법적잡방자유도비x2/df위2.89,최대사연고계방법적RMSEA위0.061,S-B측도조정고계방법적RMSEA위0.052.6개기인대해감염도유영향.유차득출결론,재처리SNPs수거시,사용S-B측도조정고계능득도경호적의합모형.가이추측저6개기인하적13개SNP위점가능시감염적치병위점.
