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1. 研究目的与意义
随着科技的发展.对于基因的检测越来越精准,使遗传检测也更趋于精确。
但在传统的遗传分析中,模型存在较大误差,且考虑情况较少,不能满足人们对于遗传检测的预想,或者模型过于复杂,不利于编程扩展,且基因检测费用较高,这就迫使我们需要建立一个新的统计模型,使误差尽可能小,考虑情况尽可能多。
这就提出了一种统计模型condensed identity state遗传公式。
2. 国内外研究现状分析
在遗传风险预测这方面,国内外许多学者对此进行了大量研究。
叶成萌、朱军、吕庆在2011年提出适用于现有的风险遗传变异或环境因子,以及基于全基因组高维序列数据的非参数风险预测模型,考虑基因与基因,基因与环境之间的互作,对于模型中的corc方法,主要适用于基于家系产生序列数据的遗传风险预测。
段巍巍于2015年点出利用已经验证的关联位点进行遗传风险预测效果不理想的原因之一忽略了大量存在的、未被发掘的低效应位点,为了充分利用全基因组关联研究(genome-wide association study,gwas),提出两种策略:一类是通过设定宽松的假设检验水准,以便纳入一些潜在的关联位点;另一类是借助于混合效应模型将全基因组所有常见变异位点纳入预测模型,并且针对两种策略分别提出了s grs和s grs-lmm方法,探讨其在复杂性状遗传风险预测中的表现。
3. 研究的基本内容与计划
首先,详细介绍同一性系数相关的具体理论,分析遗传影响因素其次,模型假设,具体分析其在遗传风险预测上的运用再者,详细分析各种遗传情况的风险预测最后,尝试编写相应的运行程序,并适当举例运用
4. 研究创新点
1 在遗传同一性基础上,并利用同一性系数进行遗传风险预测2 从最简单的基因风险预测问题开始,只涉及两个亲属3 遗传风险预测费用较低
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