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基因关联分析文献资料
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惩罚广义估计方程在纵向数据基因关联分析中的应用
目的 探讨惩罚广义估计方程(pGEE)在纵向数据基因关联分析的应用,为纵向数据基因关联分析提供方法学参考.方法 以小鼠糖尿病发病相关的数量性状位点识别为例,分别采用广义估计方程(GEE)和pGEE进行分析.结果 pGEE筛选出糖尿病发病关联位点,为分子生物学研究提供了重要的候选位点.结论 pGEE能有效的实现高维纵向数据的变量选择,识别出有意义的关联位点.
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基于文献数据挖掘分析的焦虑症遗传网络研究
背景近年来,众多研究报导了数百种与焦虑症有关的基因,为系统研究焦虑症的基因网络提供了研究基础.方法从ResNet 11 Mammalian数据库中提取了焦虑症-基因的关系数据,包含592个焦虑症基因.通过基因富集分析、子网络富集分析、网络连通性分析和网络度量分析研究网络属性并选择关键节点.另外,通过采集焦虑症-药物和药物-基因的关系数据,在小分子/药物水平对焦虑症进行病理研究.结果592中的526个基因富集在100个焦虑症通路(P＜1e-15),并显示出较强的基因间相互关联性.综合报导频率,网络中心性和功能多样性的分析,6个基因被推为首选焦虑症基因,包括DRD2、ADORA2A、IL1B、CRH、AVP和CRHR1.此外,538个基因和548个药物强相关,间接支持焦虑症与这些基因之间的关系.结论焦虑症的遗传原因与大量基因构成的遗传网络有关.基因网络以及本研究中提供的文献和量度指标为进一步的生物/遗传学研究奠定了基础.
