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复杂疾病基因定位文献资料
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核主成分logistic回归模型在非线性关联分析中的应用
目的 将核主成分分析(KPCA)与logistic回归模型相结合,提出一种核主成分logistic(KPCA-based logis-tic)回归模型,用于复杂疾病基因定位的非线性关联分析.方法 针对病例对照研究设计的关联分析,对候选基因区域内的单核苷酸多肽性(SNPs)进行核主成分分析,以核主成分为自变量构建logistic回归模型,并对GAW16类风湿关节炎数据中PTPN22和RNF186两个基因区域进行分析,以验证KPCA-based logistic回归模型的有效性和实用性.结果 对PTPN22和RNF186两个基因区域的分析结果显示,KPCA-based logistic回归模型既能够检测出单点检验所能发现的区域(PTPN22),也能检测出单点检验所不能发现的区域(RNF186).结论 KPCA-based 1ogistic回归模型是一种有效的非线性关联分析方法,能够发现更多的易感区域.
关键词： 核主成分分析 Logistic回归 复杂疾病基因定位 关联分析
