各回歸線的斜率也不相同。即成績在學校間的聚集性除了表現為成績的平均水平不同外,還表現在不同學校中成績的離散度,即對中考層級的影響程度上。斜率高的學校對中考成績影響程度較高,斜率低的則影響程度較低。根據以上推斷,模型需要繼續擴展:
uij=(a0+u0j)+(β1+u1j)Rs買粉絲resij +eij
u1j表示不同學校對中考成績的影響系數
對上面的式子進行整理,整理成下面的形式:
yij=(a0+β1Rs買粉絲resij)+(u0j+u1jRs買粉絲resij+eij
上式由兩部分組成,分別被稱為固定部分和隨機部分,可見和普通線型模型相比,混合線性模型主要是對原先的隨機誤差進行了更加精細的分解。
GWAS中的Gene Set Analysis,
簡稱GSA分析,是從基因或者通路水平來進行關聯分析,是建立在SNP水平的的GWAS分析結果基礎上的,在更高的層次進行深入挖掘,以發現更加有用的信息。 MAGMA 是進行GSA分析的一款工具,其官網如下
Is a tool for gene analysis and generalized gene-set analysis of GWAS data it can be used to analyze both raw genotype data as well as summary SNP p-values from a previous GWAS or meta-analysis.
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GWAS分析有兩大坑:
坑1:關聯分析的結果是假陽性(有結果,但結果是錯的);
坑2:目標性狀多基因控制,每個基因效應太弱,結果中找不到顯著相關的位點(干脆沒結果)。
應對以上兩大坑,我們可以采取的常見方法包括:
擴大樣本量,提高檢驗功效。
優化表型鑒定的體系。
提高表型鑒定的精度;
采用多維度的方法對表型進行評估,例如代謝組。
充分利用先驗信息。
使用候選基因或已知內參基因的方法,合理減低閾值 。
注意統計模型的控制和優化。
校正群體結構、系統關系、離群樣本的影響;
計算其他因素,例如:性別,作息習慣,年齡等因素的影響。
采用多階段法驗證候選基因。
階段I:使用寬松的閾值獲得獲選候選位點;
階段II~n:在獨立群體進行驗證。
采用gene based/pathway based 關聯分析的方法,提高檢驗功效。
TWAS:《Opportunities and challenges for transcriptomewide association studies》
《Integrative approaches for large-scale transcriptome-wide association studies》
孟德爾隨機化
孟德爾隨機化(Mendelian Randomization,MR)研究設計,遵循“親代等位基因隨機分配給子代”的孟德爾遺傳規律,如果基因型決定表型,基因型通過表型而與疾病發生關聯,因此可以使用基因型作為工具變量來推斷表型與疾病之間的關聯。
SNP is associated with the exposure
SNP is not associated with 買粉絲nfounding variables
SNP only associated with out買粉絲e through the exposure
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