叉生分析在基因-环境交互作用研究中的应用与意义

目的　探讨叉生分析在基因 环境交互作用研究中的作用和意义。方法　以口服避孕药和Leiden因子Ⅴ基因突变与静脉血栓栓塞的病例对照研究为例 ,分析 2× 4叉生分析表核心信息 ,并与分层分析、单纯病例研究相比较。结果　对基因 环境交互作用的分析依赖于相加或相乘模型的选择。基于相乘模型交互作用的叉生分析OR值为 1.35 (P >0 .0 5 ) ,其结果与分层分析和单纯病例研究一致 ;叉生分析还可计算相加模型的各项指标 :交互作用指数为 3.90、交互作用归因比为72 .2 4 %、交互作用超额相对危险度为 2 5 .0 8(P >0 .0 5 )。结论　叉生分析在基因 环境交互作用分析中可进一步应用。     

叉生分析在基因-环境因素交互作用中应用

目的 应用叉生分析法分析先天性心脏病(CHD)基因与环境因素的交互作用,为CHD的病因研究提供新的分析方法.方法 采用以医院为基础的病例对照研究方法,对2012年7月-2013年10月在山东省4家医院胸外科住院的137例CHD患儿及同期住院的132例无CHD及其他畸形的其他疾病患儿母亲进行问卷调查,并采集患儿空腹外周静脉血进行DNA提取和基因检测;应用叉生分析方法分析CHD致病基因(MTHFRC677T位点突变)与环境因素(孕期患病情况)的交互作用.结果 病例组和对照组患儿CC、CT、TT基因型分别占20.44%和36.36%、38.69%和40.91%、40.87%和22.73%,C、T等位基因分别占39.78%和57.58%、60.22%和42.42%,2组患儿全基因型、等位基因频率比较,差异均有统计意义(P< 0.010);叉生分析显示,CHD致病MTHFR基因C677T位点突变与环境因素(孕期患病情况)基于相加模型的交互作用差异有统计学意义(U=2.060,P=0.020),各评价指标:SI=4.85,AP=70%,AP^*=79%,RERI=5.64;基于相乘模型交互作用差异无统计学意义(P >0.05).结论 MTHFR基因C677T位点突变与孕期患病对CHD具有相加交互作用.     

基因与环境交互作用分析方法在复杂疾病研究中的应用

复杂疾病简介 复杂疾病一般由多种遗传与环境因素以及它们的相互作用确定,在人群中比较常见,如糖尿病、肥胖症、骨质疏松症、高血压、心血管疾病、自身免疫性疾病等.     

基因-环境交互作用与疾病风险预测模型研究进展

慢性非传染性疾病,如肿瘤、心血管疾病、阿兹海默症等,是由遗传因素和环境因素共同作用导致的。在对这类复杂疾病进行风险预测时,若单纯考虑遗传因素或环境因素的贡献往往是不够的,基因-环境的交互作用在其中发挥了重要的作用。针对基因-环境交互作用的研究,需要考虑到多个方面的因素,本文简要介绍这类研究的设计、方法以及经典案例,为未来研究者开展此类研究提供借鉴和帮助。     

病例对照方法在基因环境交互作用研究中的应用

现代流行病学研究越来越重视基因与环境交互作用，要研究基因环境交互作用，需要有基因型、表现型（患病与否）与环境暴露信息，由于基因型测定需要有尖端技术、设备，而且耗资巨大，不是首选方法，人们往往首先采用替代性方法对研究对象进行基因型分类。病例对照研究是流...     

复杂疾病病因研究中基因问交互作用分析:基于基因型传递不平衡的多因子降维法

介绍复杂疾病病因研究中分析基因-基因交互作用的一种新方法：基于基因型传递不平衡的多因子降维法（MDR-PDT）。文中简述MDR-PDT的基本原理、步骤及特点，并结合研究实例说明其应用过程。MDR-PDT是原始MDR的扩展，可用于多种结构类型的核心家系资料分析基因-基因交互作用。结论MDR-PDT具有非参数、无需遗传模式的特点，并能充分利用家系中多个家庭成员的信息，在复杂疾病病因研究中分析基因-基因交互作用具有良好的效能。     

多因子降维法在评价代谢酶基因-基因-环境交互作用中的应用

目的探讨如何用多因子降维法(multifactor dimensionality reduction,MDR)分析人群肺癌发病风险的基因-基因-环境间交互作用。方法收集500例肺癌确诊患者和517例非肺癌对照个体的16种代谢酶基因65个位点单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNP)资料及主要的环境因素(性别、年龄、吸烟状况、烟龄、吸烟量和肿瘤家族史)暴露情况,在遗传平衡(Hardy-Weinberg equilibrium,HWE)的基础上,采用MDR分析其基因-基因及基因-环境间的交互效应。结果该资料符合HWE(P=0.238~0.937);多环芳烃受体基因(aryl hydrocarbon acceptor,AhR)rs2158041位点和乙醛脱氢酶2基因(aldehyde dehydrogenase 2,ALDH2)rs4646782位点杂合型及烟龄较长等交互组合的"高危"人群是非上述组合的"低危"人群肺癌发病风险的2.639倍(OR=2.639,95%CI:2.047~3.403)。结论 rs2158041、rs4646782、烟龄三因素在肺癌发病中具有显著的交互效应,可增加1.639倍发病风险。MDR法在分析疾病基因-基因-环境交互作用中切实可行,具有较好的应用前景。     

基因、环境及其交互作用在阅读障碍发生中的研究进展

阅读障碍包括发展性阅读障碍和获得性阅读障碍,发展性阅读障碍是指部分儿童虽然拥有正常的智力、情感、平等的教育和社会文化机会,却在阅读和拼写上存在特殊困难的症状,表现为口头交际能力差,常写错字,读书加字、漏字,不理解所读内容的意思等。为了解发展性阅读障碍的研究进展,为今后进行发展性阅读障碍相关研究提供参考,本文对发展性阅读障碍的基因、环境、基因-环境交互作用的研究进展进行综述。     

弹性匹配策略在分析基因与环境交互作用中的应用

以HER-2原癌基因Ile655Val多态性、吸烟与乳腺癌之间的关联研究为例,运用大样本近似原理计算检验效能,并通过逐步提高对照组中匹配因素的比例,探索弹性匹配策略在环境与基因交互作用分析中的应用价值及其效能计算方法 .HER-2基因多态和吸烟交互作用的检验效能在非匹配的病例对照研究中为30%,应用传统的频数匹配则提高为56%,进一步增加对照组的吸烟率,则能获得更高的效能值(power=74%).结论 :与非匹配或频数匹配的病例对照研究相比,应用弹性匹配的病例对照研究,能够显著增加环境与基因交互作用的检验效能和研究效率,此匹配策略尤其适用于人群中环境暴露率较低、环境暴露与基因易感性呈负向关联或匹配对照例数较少等情况.在研究设计时可充分权衡检验效能的提高与匹配成本的增加,从而选择最佳的匹配策略.     

基于模型的多因子降维方法在基因-基因/环境交互作用分析中的应用

介绍一种基于模型的多因子降维方法(MB-MDR),并通过实例说明其分析流程及其在基因-基因/环境交互作用分析中的应用。结果显示该方法可用于原始样本量较小的资料研究,同时也能解决许多经典MDR方法的不足;与其他MDR扩展方法相比,在探索交互作用方面具有更高的统计效能,并已成功应用于膀胱癌、湿疹等研究。MB-MDR能够处理二元性状和数量性状,并可在模型中调整因子的边际效应和混杂因子,与其他非参数方法相比具有一定优势。因此MB-MDR在基因-基因/环境交互作用分析中具有较好的应用前景。     

A partially linear tree-based regression model for assessing complex joint gene-gene and gene-environment effects

The success of genetic dissection of complex diseases may greatly benefit from judicious exploration of joint gene effects, which, in turn, critically depends on the power of statistical tools. Standard regression models are convenient for assessing main effects and low-order gene-gene interactions but not for exploring complex higher-order interactions. Tree-based methodology is an attractive alternative for disentangling possible interactions, but it has difficulty in modeling additive main effects. This work proposes a new class of semiparametric regression models, termed partially linear tree-based regression (PLTR) models, which exhibit the advantages of both generalized linear regression and tree models. A PLTR model quantifies joint effects of genes and other risk factors by a combination of linear main effects and a non-parametric tree -structure. We propose an iterative algorithm to fit the PLTR model, and a unified resampling approach for identifying and testing the significance of the optimal "pruned" tree nested within the tree resultant from the fitting algorithm. Simulation studies showed that the resampling procedure maintained the correct type I error rate. We applied the PLTR model to assess the association between biliary stone risk and 53 single nucleotide polymorphisms (SNPs) in the inflammation pathway in a population-based case-control study. The analysis yielded an interesting parsimonious summary of the joint effect of all SNPs. The proposed model is also useful for exploring gene-environment interactions and has broad implications for applying the tree methodology to genetic epidemiology research.     

Entropy-based information gain approaches to detect and to characterize gene-gene and gene-environment interactions/correlations of complex diseases

For complex diseases, the relationship between genotypes, environment factors, and phenotype is usually complex and nonlinear. Our understanding of the genetic architecture of diseases has considerably increased over the last years. However, both conceptually and methodologically, detecting gene-gene and gene-environment interactions remains a challenge, despite the existence of a number of efficient methods. One method that offers great promises but has not yet been widely applied to genomic data is the entropy-based approach of information theory. In this article, we first develop entropy-based test statistics to identify two-way and higher order gene-gene and gene-environment interactions. We then apply these methods to a bladder cancer data set and thereby test their power and identify strengths and weaknesses. For two-way interactions, we propose an information gain (IG) approach based on mutual information. For three-ways and higher order interactions, an interaction IG approach is used. In both cases, we develop one-dimensional test statistics to analyze sparse data. Compared to the naive chi-square test, the test statistics we develop have similar or higher power and is robust. Applying it to the bladder cancer data set allowed to investigate the complex interactions between DNA repair gene single nucleotide polymorphisms, smoking status, and bladder cancer susceptibility. Although not yet widely applied, entropy-based approaches appear as a useful tool for detecting gene-gene and gene-environment interactions. The test statistics we develop add to a growing body methodologies that will gradually shed light on the complex architecture of common diseases.     

过氧化物酶体增殖物激活受体多态性及基因-基因交互作用对脉压的影响

目的 探讨过氧化物酶体增殖物激活受体（PPAR）单核苷酸多态性（SNP）以及基因-基因交互作用对脉压差的影响。方法 基于江苏省代谢综合征和多代谢异常综合防治研究（PMMJS）队列,采用单纯随机抽样方法随机抽取其中研究对象820例,选取3个PPARα、2个PPARδ和5个PPARγ的SNP位点并进行检测,运用广义多因子降维法（GMDR）模型检测10个SNP的基因-基因交互作用与高血压的关联。结果 PPARγ的rs1805192的突变基因型（PA+AA）携带者与野生型（PP）相比,脉压差水平显著变化（1.341 mmHg,95% CI：0.431~2.252 mmHg）。GMDR模型分析显示,在脉压差≥ 30 mmHg的亚组中,PPARα基因的rs135539、PPARδ的rs2016520、PPARγ的rs10865710、rs1805192、rs709158、rs3856806组成的六阶模型平均检验准确度为0.577,交叉验证一致性为10/10,为最优模型。而在脉压差≤ 40 mmHg的亚组中,二阶交互作用模型与脉压差显著相关,平均检验准确度为0.628,交叉验证一致性为10/10。结论 PPARγ的rs1805192多态性与脉压差水平有关联,PPARα基因的rs135539、PPARδ的rs2016520和PPARγ的rs10865710、rs1805192、rs709158、rs3856806六个SNP间基因-基因交互作用与脉压差间具有显著性关联。     

复杂网络模型在传染病预防控制中的应用

为探讨复杂网络模型在传染病预防控制中的应用,根据复杂网络的基本属性,利用网络模型和常用软件分析传染病传播过程.相对于传统的流行病学方法,复杂网络的理论不仅能描述传染病动态传播过程,也能进行传染病预测.通过复杂网络的理论来研究疾病的传播,能深入理解到网络的拓扑结构对疾病传播有重要影响,从而找到控制疾病传播的更有效的方法.     

春华秋实五十载悬壶济世一生情——庆贺王声湧教授执教50周年

我国著名的流行病学专家王声湧教授执教50周年庆典,于2011年6月18日在暨南大学隆重举行.暨南大学校长胡军教授等各级领导及王声湧教授的同事和学生代表200余人参加庆典活动.这也是我国流行病界同仁引以自豪的喜事.     

Vaccine-preventable disease and the under-utilization of immunizations in complex humanitarian emergencies

Complex humanitarian emergencies affect 40–60 million people annually and are a growing public health concern worldwide. Despite efforts to provide medical and public health services to populations affected by complex emergencies, significant morbidity and mortality persist.Measles is a major communicable disease threat, but through vaccination of broader target age groups beyond the traditional immunization schedule, measles-related mortality has been significantly reduced during crises. Yet, a limited number of vaccine-preventable diseases continue to contribute disproportionately to morbidity and mortality in complex emergencies.The literature suggests that Streptococcus pneumoniae, Rotavirus, and Haemophilus influenzae type-b should be key targets for vaccination programs. Because of the significant contribution of these three pathogens to complex humanitarian emergencies in low and middle-income countries regardless of disaster type, geography, or population, their vaccines should be considered essential components of the standard emergency response effort. We discuss the barriers to vaccine distribution and provide evidence for strategies to improve distribution, including expanded target age-range and reduced dose schedules. Our review includes specific recommendations for the expanded use of these three vaccines in complex emergencies in low and middle-income countries as a way to guide future policy discussions.