几种基因_环境基因_基因交互作用研究方法的样本量比较
配对病例对照研究基因与基因交互作用样本量的确定
!& # %!来自! 基础理论与方法 !配对病例对照研究基因与基因交互作用 样本量的确定
王志萍 ! 李会庆
基因主作用与样本量与基因主作用增加时样本量减少的规律相同随基因交互作用增大交互作用的样本量明显减少研究基因主作用的样本量远低于研究基因交互作用所需要的样本量在探讨两个基因与疾病关系时按主作用参数确定样本量以研究两个基因各自对疾病的影响如果研究条件许可可按研究基因交互作用所需的样本量进行基因之间交互作用的研究不能用研究基因主作用的样本量研究基因与基因之间的交互作用否则将得出错误的结论病例对照设计适用于罕见疾病危险因素的研究疾病的发生频率变化对样本量计算影响很小该软件计算研究设计样本量是采用人群中的无关正常者作为对照根据3值的交互作用乘法模型同时假设uu等位基因型的危险度为du的前提下计算的且仅适用于两基因存在相乘交互作用的情况a3468
!! 目 前 认 为 约 () 的 疾 病 属 于 基 因 缺 陷 性 遗 传 绝大多数疾 病 的 发 生 与 基 因 的 易 感 性 有 关 " 易 病# 感基因及基因与基因之间交互作用的研究为新热点 之一 # 病例对照研究是最常被采用的研究方法之一 " 由于基因研究花费 高 # 用最小的样本获取最佳结果 是设计的重要问题 " 本文旨在提供采用匹配的病例 对照设计方法研究 基 因 与 基 因 间 交 互 作 用 # 所需要 的样本量大小 " 基本原理 符号注释 ( 设 ? 代表疾病 & !’ ; 与 + 代表两个要 研究的等位基因 # 分别有三个基因型 $ # UU# U . . .和 # 其 中 U 和 [ 分 别 为 易 感 基 因 位 点# [ [# [ A# A A%
几种基因交互作用研究方法的样本量比较
究生G 主要研究方向: 分子遗传流行病学G
共三人G 这种方法可以消除人群分层的影响 避免种 族差异的混杂作用G
研究基因-环境交互作用时 前两种方法要求 收集病例和对照的遗传~ 环境暴露资料 而病例-父 母研究对父母的环境暴露资料不作要求G 研究基因 -基因交互作用时 病例-父母研究亦与其他方法 不同 不需要父母表型的资料G
所需样本量 或根据样本量计算出研究的检验效能, 该软件可从美国南加利福尼亚洲大学网站(http, // hydra. uSc. edu/gxe) 免费下载, 2. 2. 2 样本量比较
表 1 单纯交互作用模型基因-环境交互作用研究样本量
Table 1 Sample size of studies of pure
2. 2. 2. 1 基因-环境交互作用 基因-环境交互作 用有四种模型, 单纯交互作用模型( pure interactiOn
- 140-
Chzn Dzs COnt1O P1eU 2003 A!r ; "( 2)
mOdel) 只有环境和遗传因素同时作用才能增加发 病危险 二者均无独立作用( Re= 1 Rg= 1) ; 遗传修 饰 模 型 ( G-mOdif icatiOH mOdel) 环 境 因 素 无 独 立 作 用 ( Re = 1 Rg = 2) ; 环 境 修 饰 模 型 ( E-mOdif icatiOH mOdel ) 与遗传修饰模型相反( Re= 2 Rg= 1) ; 遗传 环 境 修 饰 模 型 ( GE-mOdif icatiOH mOdel ) 环 境 因 素 和遗传因素均有独立作用( Re= 2 Rg= 2) G
基因与环境的交互作用：来自差别易感性模型的证据
心理科学进展 2017, Vol. 25, No. 8, 1310–1320 Advances in Psychological ScienceDOI: 10.3724/SP.J.1042.2017.013101310基因与环境的交互作用：来自差别易感性模型的证据*赵德懋 冯姝慧 邢淑芬(首都师范大学心理学系, 北京 100048)摘 要 差别易感性模型认为, 携带某种基因型的个体既容易受到消极环境的不利影响, 同时也容易受到积极的、支持性环境的有利影响。
随着定量遗传学和分子遗传学技术的不断发展, 涌现出关于基因−环境对儿童发展交互作用的大量研究, 主要包括5-HTTLPR 、DRD 4、MAOA 、COMT 和BDNF 五种基因与环境因素(如, 母亲敏感性、压力性生活事件和家庭养育环境等)对儿童发展的交互作用, 支持了差别易感性模型。
但是, 关于基因与环境交互作用的机制、携带易感性基因个体的种族和性别差异问题以及优势敏感性假说的验证, 都是该领域未来研究的重要方向。
关键词 基因−环境交互作用; 基因; 差别易感性; 优势敏感性 分类号B845当前心理学界中一个公认的观点——人类的发展结果不仅仅是由先天生物因素或后天环境因素决定的, 而是两者交互作用的结果, 这一理论思想早已提出, 但是缺乏相应的实证研究。
近年来, 由于定量遗传学和分子遗传学技术的发展, 使得人类在理解基因−环境对个体发展的交互作用方面取得了重大进展(Ellis, Boyce, Belsky, Bakermans-Kranenburg, & van Ijzendoorn, 2011)。
差别易感性模型(Differential Susceptibility Model)是解释基因−环境交互作用的最重要理论之一, 该理论模型巧妙地化解了遗传与环境的争论, 可以合理地解释为什么在相同环境中不同个体会出现不同的发展结果, 为外部环境与儿童发展领域的研究提供了新的范式和方向(Windhorst et al., 2015), 是当前心理学的研究热点和前沿问题之一。
人脑影像表型的基因组与暴露组广度关联研究
国际医学放射学杂志ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｅｄｉｃａｌＲａｄｉｏｌｏｇｙ２０21May 鸦44穴3雪：249-253人脑影像表型的基因组与暴露组广度关联研究于春水△【摘要】脑影像技术可以精确刻画人脑结构与功能，其个体变异决定了人类认知功能及神经精神疾病易感性的个体差异。
人脑结构与功能的个体差异与遗传变异、环境暴露、遗传-遗传交互作用、环境-环境交互作用及遗传-环境交互作用有关，需要从整个基因组和暴露组广度进行系统研究。
重点讨论基因组广度关联研究、暴露组广度关联研究、基因组广度遗传-遗传交互作用研究、暴露组广度环境-环境交互作用研究及基因组-暴露组广度遗传-环境交互作用研究在揭示人脑结构与功能个体差异成因中的潜在价值及其面临的挑战。
【关键词】磁共振成像；基因组；暴露组；人脑中图分类号：R394；R445.2文献标志码：AGenome -and exposome -wide association studies of human brain imaging phenotypes YU Chunshui △.Department of Radiology and Tianjin Key Laboratory of Functional Imaging,Tianjin Medical University General Hospital,Tianjin 300052,China.△E-mail:******************.cn【Abstract 】Human brain structure and function can be precisely characterized by brain imaging techniques and theirinter -individual variations are associated with individual differences in cognitive abilities and susceptibility to neuropsychiatric disorders.Individual differences in human brain structure and function can be attributed to genetic variations,environmental exposures,as well as gene -gene,environment -environment and gene -environment interactions.These effects should be unbiasedly investigated from the whole genome and exposome.Here,we discuss the potential values and challenges in investigating individual differences in brain structure and function by genome -wide association,exposome-wide association,genome-wide gene-gene interaction,exposome-wide environment-environment interaction and genome-exposome-wide gene-environment interaction analyses.【Keywords 】Magnetic resonance imaging;Genome;Exposome;Human brainＩｎｔＪＭｅｄＲａｄｉｏｌ，２０21，44（3）：249-253作者单位：天津医科大学总医院医学影像科，天津市功能影像重点实验室，天津300052△E-mail ：******************.cn 基金项目：国家重点研发计划“重大慢性非传染性疾病防控研究”重点专项（2018YFC1314300）；国家自然科学基金重点项目（82030053）DOI:10.19300/j.2021.S18881专家述评以MRI 为代表的脑影像技术可以准确评估人脑结构与功能，其个体变异决定了人类认知功能及神经精神疾病易感性的个体差异[1]。
基因环境交互作用的统计学研究方法
基因环境交互作用的统计学研究方法基因环境交互作用是指基因和环境之间相互影响的现象，其中基因和环境的作用不是简单的加法，而是一种相互作用的关系。
基因环境交互作用对个体的发育和进化具有重要作用。
因此，为了研究基因环境交互作用的统计学方法，已成为现代遗传学和生态学的重要研究方向之一。
基因环境交互作用的研究需要考虑两个要素：遗传变异和环境变异。
遗传变异指不同个体之间的基因差异，而环境变异则包括不同个体之间或同一个体在不同环境条件下的表现差异。
这两个要素的交互影响导致了基因环境交互作用的现象。
在现代生物技术的帮助下，研究基因环境交互作用的方法不断发展。
统计学方法在生物研究中有着广泛的应用，也成为研究基因环境交互作用的重要工具。
下面将详细介绍几种常用的统计学研究方法。
1. 方差分析方差分析（ANalysis of VAriance，ANVOA）是研究基因环境交互作用的常用方法之一。
它通过比较不同处理组之间的方差大小来分析基因和环境之间的关系。
方差分析可通过单因素方差分析和双因素方差分析进行。
单因素方差分析是研究基因或环境对表现型影响的一种方法。
例如，我们想研究不同基因型对某一性状的影响，就可以将不同基因型的个体分成不同处理组，并进行方差分析。
如果不同处理组间的方差显著，则说明基因型对性状有影响。
双因素方差分析则是同时分析基因和环境对表现型影响的方法。
例如，我们想研究不同基因型在不同环境条件下对某一性状的影响，就可以将不同基因型的个体分成不同处理组，然后在不同环境条件下进行方差分析。
如果不同处理组间的方差显著，则说明基因环境交互作用存在。
2. 回归分析回归分析是一种寻找变量间关系的方法，它可以用来研究基因和环境间的交互作用。
回归分析可分为线性回归和非线性回归两类。
线性回归是一种用来寻找变量间线性关系的方法，它可以用来研究基因环境交互作用对表现型的影响。
例如，我们想研究不同基因型和环境条件对某一性状的影响，就可以利用线性回归进行分析。
叉生分析在基因一环境交互作用
叉生分析在基因一环境交互作用叉生分析是一种方法，用于研究基因与环境之间的交互作用对个体特征或疾病风险的影响。
通过比较同卵双生子（基因相同）和异卵双生子（基因相似度约为50%）之间的差异，可以确定基因对特定环境因素的敏感性，以及基因与环境的相互作用。
叉生分析的基本原理是通过比较同卵双生子和异卵双生子的相似性和差异性。
同卵双生子的基因组是完全一样的，而异卵双生子的基因组则与兄弟姐妹更为相似。
因此，如果在同卵双生子中其中一特征或疾病的发生率更高，那么很可能这是由于不同环境条件导致的。
而如果在同卵双生子和异卵双生子中差异显著，那么研究者有理由相信这是基因与环境交互作用的结果。
在进行叉生分析之前，研究人员首先需要建立双生子队列，收集同卵双生子和异卵双生子的临床数据、生物标本以及环境因素数据。
然后研究人员通过统计分析，计算基因与环境对特定表型的贡献。
叉生分析可以应用在许多领域，包括研究常见疾病（如心血管疾病、糖尿病、癌症等）、复杂疾病（如精神疾病、自闭症、阿尔茨海默病等）以及个体特征（如身高、体重、智力等）。
通过叉生分析，研究人员可以准确地确定基因与环境之间的相互作用，从而更好地理解复杂性疾病的发病机制。
例如，许多研究使用叉生分析来研究肥胖症的发病机制。
通过比较肥胖同卵双生子与肥胖异卵双生子以及瘦卵双生子之间的差异，研究人员可以确定哪些基因变异在特定环境因素下与肥胖的风险相关。
这些环境因素可能包括饮食习惯、运动水平、社会经济地位等。
通过叉生分析，研究人员可以更好地理解个体肥胖风险的遗传和环境基础，以及如何针对不同基因型和环境条件个体定制个体化的干预措施。
叉生分析的局限性包括研究样本的选择偏差、统计算法的复杂性以及环境因素的测量和分类问题。
另外，基因与环境交互作用的研究需要更大的样本量和更复杂的统计模型。
因此，在应用叉生分析时需要充分考虑这些因素。
总之，叉生分析是一种有效的方法，可以帮助我们研究基因与环境交互作用对个体特征或疾病风险的影响。
基因与疾病研究的样本量计算方法
文章编号:100120580(2004)0720886202 中图分类号:R19514 文献标识码:A【卫生统计】基因与疾病研究的样本量计算方法李大庆1,李颢1,王志萍2,李会庆3 随着基因谱的建立,遗传因素与疾病发生关系的研究已经进入了广泛探索的阶段。
其中仅有约5%的疾病属于基因缺陷性遗传所致,绝大部分疾病的发生与基因的易感性有关。
如肿瘤、心脑血管疾病属于多因素所致的疾病,已有的研究资料表明,多个(种)易感基因参与发病。
充分利用临床病例进行相关研究,发现有关的易感基因,将会把疾病的防治引入新的领域。
但基因研究的资金投入大,因此确定研究设计和样本量非常重要。
本文就设计类型和样本量的计算方法作简要介绍。
1 样本量计算方法111 设计类型 研究疾病与基因的关系时需要考虑基因与基因、基因与环境因素的独立及交互作用。
临床研究设计可分为4种类型:(1)病例-对照,对照为一般人群或其它病人,与病例间没有亲戚关系;(2)病例-同胞对照,对照为病例的兄弟姐妹,包括双胞胎;(3)病例-父母对照;(4)仅用病例不设对照。
评价指标为OR(比数比)。
如果要评价几个基因对疾病发生的作用,则应选择外环境因素基本一致的设计方案,如病例-同胞对照和病例-父母对照;如果要研究环境因素的作用,则最好选择基因一致的设计,如病例-单卵双胞胎设计等。
仅用病例不设对照设计一般是观察病例中某些基因型的分布频率。
112 样本量的计算原理 假设等位基因型的分布符合Hard-weinberg平衡定律,假设研究的基因为G和H,其中G的等位基因型为AA、Aa和aa;H的等位基因型为BB、Bb和bb型。
欲探讨基因型A和B是否与某病的易感性有关联,其样本量计算方法如下:疾病在人群中的发生概率为Po,Ag和Bh基因型的相对危险度(OR)以Rg和Rh表示,交互作用以Rgh表示。
计算公式如下P0=eα1+eα,R g=eγg,R h=eγh,Rgh=eγgh等位基因型的赋值为:显性遗传AA和Aa型G=1,aa型G=0,隐性遗传AA G=1,Aa和aa型G=0,OR值为G=1与G=0的比值。
基因环境交互作用分析方法在流行病学研究中的应用
垦堕垦堂童生皇堕塑查垫!!竺!旦第42卷第1期Int J Med Parasit Dis，January 2015，V01．42，No．1 ·49··综述·基因一环境交互作用分析方法在流行病学研究中的应用何健杨坤+【摘要】基因一环境交互作用(gene．environment interac ti on)分析方法适合探讨流行病学中遗传和环境多种因素对于疾病发生或传播的作用，并逐渐成为流行病学研究的重要研究手段。
该文从基因．环境交互作用方法的研究设计和统计学方法两方面，综述此方法的最新国内外研究进展．期望拓展在寄生虫病等研究领域的应用。
【关键词1基因．环境交互作用；流行病学；统计学分析Applic ation of ge ne·en vi ro nm en t in t er a c ti o n an a l ys i s in epide miol ogica l st udie s He Ji an，Ya ngKun*．Jiangsu Institute of Parasitic Di s e a s e s，K e y L a b o r a t o r y of Parasitic D i se a s e Control a nd Prevention，Min蠡try of Heal th，J ia rt gsu Provincial Key Laboratory ofParasite Molecular Biolog y,Wu xi 214064,C h i na+Corresponding author：Yang Kun,Em ail：ji pdy k@163．comSu pp on ed b y N a t i o n a l N a t u r a l S c i en c e F o u n d a t i o n of China(81101275)【Abstract】Gen e．en vironm ent interaction anal ysi s，as me tho d of m uh i．fa ct or s tu dv，c an explore the roleof genetic and envi ronment al factors in the prevalenc e an d transmission of di s e a se s，a n d it has be c o meveryi m p or t a n t m eans of ep i d e m i o l o g i c al s t u d y．R e s e a r c h d e s i g n a n d statistical met hods of g e n e—e n v i ro n m e nt inter-action metho d were revie we d in this paper,aiming at pro vi di n g re f er en c e in the flied of parasitic d i s e a se ss tu d y．【Key words】Gene-environment inte ra ct io n；E pi dem io lo gy；St at is tic al a na ly si s随着人们对于疾病发生认识的改观，发现诸互作用分析方法的进展，以期为流行病学病因研如癌症[I之]、慢性病[3-4]、精神疾病[5-6]、媒介传播究提供参考。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
AA 、A a、aa 在人群中的频率分别为 qA 2、2 qA (1- qA )
和 (1- qA ) 2。 假设环境因素和遗传因素在人群中独
立存在。
定义协变量 G (g) , g 为易感基因型时 G (g) =
1, 否则 G (g) = 0。如果遗传模式为显性, 易感基因型
为 AA、A a, 即基因型 AA、A a 的人群患病的危险性
对于一个含有 N 个样本单位的样本, 其条件似 然函数为
N
L (Β, Β, Β ) = ∏ ∑ e g e ge
eΒgG il+ ΒeE il+ ΒgeG ilE il
i= 1
ΒgGij+ ΒeE ij+ ΒgeGijE ij
(2)
j ∈M ( i)
式中 l 代表病例,M ( i) 表示每个样本单位中的
172 1. 05
10 92 隐性 2 1078
86 1. 07 1058 1. 02
5 181
173 1. 05
10 92 0. 01 显性 2 11547
87 1. 06 10432 1. 11
5 1988
1472 1. 35
10 985 隐性 2 11547
598 1. 65 10861 1. 06
大于或小于基线人群 (基因型为 aa) ; 而遗传模式为
隐性时, 易感基因型为AA。所以遗传模式为显性和
隐性时, 人群中的易感基因型频率分别为 qA 2 + 2qA
(1- qA ) 和 qA 2。 文中用 G 代表 G (g)。 建立的 log istic 模型为
P r (D =
1
G, E)=
eΑ+ ΒgG+ ΒeE + ΒgeGE 1+ eΑ+ ΒgG+ ΒeE + ΒgeGE
1 研究方法简介
1. 1 配比- 病例对照研究 (ma tched ca se-con trol study) 病例和对照来源于同一人群, 对照是未患 所研究疾病的个体且与病例在匹配因素上保持一 致, 每个样本单位包含一个病例和 m 个对照, m = 1 时称为配对 (p a ir m a tch ing)。 这种方法可以排除匹 配因素的干扰。在研究遗传因素时, 由于不同种族之 间基因型频率可能会有差别, 所以应对病例和对照 的种族进行匹配以避免人群分层偏倚。此外, 年龄也 是复杂疾病研究中的一个匹配因子, 因为患病的危 险性常随年龄的增大而改变。 1. 2 病例- 同胞研究 (ca se- sib study) 病例- 同 胞研究的对照是从病例未患所研究疾病的同胞中抽 取的, 每个样本单位含一个病例和一个同胞。如果该 病的发病年龄不定, 则要求对照在病例的年龄时未 患病, 这就把对照限制为年长同胞了。如果环境因素 暴露水平长期不稳定, 这一限制条件会对环境因素 的研究结果造成影响, 但在遗传因素及其交互作用 的研究中则不存在这个问题。 1. 3 病例- 父母研究 (ca se-paren t study) 以病例 的父母作为对照, 每个样本单位包括病例及其父母
定义协变量 G (g)、H (h) , 同前文。文中用 G 和 H 分
别 G (g) Biblioteka H (h)。建立的 log istic 模型为
P r (D =
1
G,H
)=
eΑ+ ΒgG+ ΒhH + ΒghGH 1+ eΑ+ ΒgG+ ΒhH + ΒghGH
(3)
两 位点单独作用时的比值比 (odd s2ra tio ) 分别
Nr
0. 01 显性 2 16119 15444 1. 04
5 2347
2044 1. 15
10 1030 隐性 2 16119
804 1. 28 15714 1. 03
5 2347
2158 1. 09
10 1030 0. 20 显性 2 1078
883 1. 17 1054 1. 02
5 181
【作者单位】安徽省生物医学研究所, 安徽 合肥 230032 【作者简介】汪 媛 (1977- ) , 女, 安徽寿县人, 在读硕士研
究生。 主要研究方向: 分子遗传流行病学。
共三人。这种方法可以消除人群分层的影响, 避免种 族差异的混杂作用。
研究基因- 环境交互作用时, 前两种方法要求 收集病例和对照的遗传、环境暴露资料, 而病例- 父 母研究对父母的环境暴露资料不作要求。 研究基因 - 基因交互作用时, 病例- 父母研究亦与其他方法 不同 —— 不需要父母表型的资料。
位基因。g 和 h 位点的易感基因频率分别用 qA 和 qB
表示。假设两位点均符合 H a rdy2W einberg 平衡且不
连锁, 那么 g 位点 AA、A a 和 aa 基因型在人群中的
频率分别为 qA 2, 2qA (12qA ) 和 (12qA ) 2, h 位点各基因
型在人群中的频率分别为 qB 2, 2qB (12qB ) 和 (12qB ) 2。
eΒgG il+ ΒhH il+ ΒgeG ilH il
i= 1
ΒgGij+ ΒhH ij+ ΒgeGijH ij
(4)
j ∈M ( i)
各符号意义同式 (2)。
与基因- 环境交互作用研究相似, 应用病例-
父母研究时, 公式 (4) 的分母包含的是病例和病例的
15 个“假同胞”。
病例- 父母研究与其他方法的另一个不同点是 由公式 (1) 和 (3) 得到的 eΒ 不是比值比, 而是相对危 险度 (rela tive risk)。对于罕见疾病, 相对危险度等同 于比值比。 也有研究者提出, 在病例2父母研究中应 用泊松回归分析能扩展到对母系遗传性状和无亲本 资料的研究。为方便起见, 文中比值比和相对危险度 均用 R 表示。 2. 2 不同研究方法样本量的比较 2. 2. 1 样本量计算软件 本文计算样本量应用的 是由美国南加利福尼亚洲大学医学院的W. J am es Gauderm an 和 John M o rrison 共同开发的 QU AN 2 TO 软件。这是一种用于W indow s 系统的软件, 界面 友好, 能计算基因- 环境、基因- 基因交互作用研究 的样本量和检验效能。只需将研究方法、参数以及检 验水准输入程序, 就可以根据预定检验效能计算出 所需样本量, 或根据样本量计算出研究的检验效能。 该软件可从美国南加利福尼亚洲大学网站 (h ttp: hyd ra. u sc. edu gxe) 免费下载。 2. 2. 2 样本量比较
设人群中所研究疾病的患病率为 0. 01, 要求研 究的效能达到 80% , 显著性水平为 0. 05, 计算三种 方法所需样本量, 并计算配比病例- 对照研究与其 他方法样本量的比值 r, r> 1 说明其他方法比配比 病例- 对照研究效率高。
为 O R g= eΒg, O R h = eΒh, 两位点共同作用的比值比为
O R gO R h, 交互作用的比值比为O R gh= eΒgh。与O R ge相
似, O R gh 可以检验两位点的交互作用是否符合相乘
模型。R gh≠1 说明存在交互作用。
若有N 个样本单位, 条件似然函数为
N
L (Β , Β , Β ) = ∏ ∑ e g h gh
所有对象。
对于配比病例- 对照研究和病例- 同胞研究, 公式 (2) 的分母包含病例及其各个对照的信息; 对于 病例- 父母研究, 分母包含的是病例和病例的三个 “假同胞”的信息。 所谓“假同胞”是指根据病例父母
的基因型推论得到的病例其他可能的基因型。 如父
母的基因型均为 A a, 病例的基因型为 AA , 则病例
表 1 单纯交互作用模型基因- 环境交互作用研究样本量 Table 1 Sam ple size of stud ies of pure
环境因素 Pr (E= 1)
0. 20
0. 50
gene-env ironm en t in teraction
遗传因素
病例- 对照 病例- 同胞
Pr (E= 1) 遗传模式 Rge N
汪 媛
W ang Yuan
【文献标识码】A 【中图分类号】R 181. 33; R 181. 2 【文章编号】100826013 (2003) 0220138214 【关键词】 流行病学, 分子; 流行病学方法
基因- 环境和基因- 基因交互作用在疾病发病 中的作用日益引起人们的注意, 相应的流行病学研 究也逐渐增多。 本文对三种基因- 环境和基因- 基 因交互作用研究方法的样本量进行了比较, 这三种 方法分别是配比病例- 对照研究、病例- 同胞研究 和病例- 父母研究。
80 1. 15 830 1. 30 124 1. 46 59 1. 56 11499 1. 00 1976 1. 01 981 1. 00 7514 1. 54 1140 1. 74 519 1. 90 763 1. 01 166 0. 95 109 0. 86 624 1. 24 125 1. 26 78 1. 21
·138· ◇方法学◇
C h in J D is C on trol P rev 2003 A p r; 7 (2)
几种基因- 环境、基因- 基因交互作用研究方法的样本量比较
Sam ple size of stud ies of gene-env ironm en t and gene-gene in teraction
其他三种可能的基因型为A a (父源基因 A , 母源基
因 a)、aA (父源基因 a, 母源基因 A ) 和 aa (父源基因
a, 母源基因 a)。
2. 1. 2 基因- 基因交互作用 g 和 h 分别表示某