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贝叶斯网潜变量模型在抑郁患者单核苷酸多态性(SNPs)研究中的应用
目的 采用基于贝叶斯(Bayesian)网络的潜类模型进行高维度SNPs数据的分析,为复杂性状疾病遗传以及基因定位等方面的研究提供新的方法支持.方法 采用Bayesian网络潜类模型对一组抑郁障碍性疾病的单核苷酸多态性SNPs检测数据进行分析,每个研究对象分别测量7个SNP,一共检测了801个个体.结果 按照累计信息贡献率达到95％的原则,应用贝叶斯网络潜变量模型选出rs11568817和rs130058两个SNPs位点将研究对象分为2个潜在类别,各类别的概率分别为0.216和0.784,其中一类倾向于杂合子,一类倾向于纯合子.结论 两个类别人群不同特征正是由于分类和解释两个类别的SNPs造成的,从而为进一步的研究SNPs是否为可疑致病位点提供依据.
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Mplus6.0软件的介绍与应用
Mplus软件是Bengt Muthén和Linda Muthén等研制的一款非常具有吸引力的统计分析软件,从1998年推出1.0版本以来发展非常迅速,2010年4月推出了6.0版本,主要由base模块和add-on模块组成,add-on模块包括:Mixture Add-On、Multilevel Add-On和Combination Add-On[1].该软件可以分析横断面资料、纵向资料、单水平数据、多水平数据,可观测变量可以为连续、删失、二分类、有序分类变量、无序分类变量、或者几种变量类型的综合;可以拟合解释性因子分析、证实性因子分析、通径分析、结构方程模型等许多潜变量模型.希望缩小理论研究与实际应用的差距是研发该软件的初衷,该软件非常灵活,简单易学,可以使研究者很快地掌握潜变量模型的分析方法.如果分析的模型比较简单(因变量多为6个,自变量多2个,水平数多不超过2),可以在Muthén&MuthénWeb site下载免费的Mplus demo版本,否则可以根据个人的需要定购.
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WinBUGS软件应用
WinBUGS(Bayesian Inference Using Gibbs Sampl ing)是英国剑桥公共卫生研究所的MRC Biostatistics Unit推出的用马尔可夫链一蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法进行贝叶斯推断的专用软件包.它可方便地对许多常用或复杂模型(如分层模型,交叉设计模型、空间和时间作为随机效应的一般线性混合模型,潜变量模型,脆弱模型,应变量的测量误差,协变量,截尾数据,限制性估计,缺失值问题)和分布进行Gibbs抽样,还可用简单的有向图模型(directed graphical model)进行直观的描述,并给出参数的Gibbs抽样动态图,用Smoothing方法得到后验分布的核密度估计图、抽样值的自相关图及均数和置信区间的变化图等,使抽样结果更直观、可靠.Gibbs抽样收敛后,可很方便地得到参数后验分布的均数、标准差、95%置信区间和中位数等信息.
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Mplus软件简介
Mplus是目前流行、也是功能强大的潜变量分析软件.在处理分类潜变量和连续潜变量模型时具有独特的优势.Mplus由Linda Muthén和Bengt Muthén于1998年合作研发,目前已经发展到版本6.它具有程序语言简单、统计模型和估计算法多的特点,受到了越来越多的统计工作者的青睐.2012年4到6月份的一期《Structural Equation Modeling》的所有七篇文章中全都使用了Mplus软件[1].目前国内对于Mplus软件的应用处于初始阶段,因此本文试图简单介绍Mplus软件的基本功能,希望能够起到抛砖引玉的作用.
