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目的 探讨多因子降维法(multifactor dimensionality reduction,MDR)在筛选糖尿病的基因与环境危险因素交互作用时的用法以及MDR的优缺点,并与传统的Logistic回归做比较.方法 通过模拟研究确定MDR所适用的样本量大小,实例分析采用针对糖尿病的病例对照研究数据,分别用MDR方法、Logistic回归进行分析,将两种结果进行对比进而对两种方法作出评价.结果 模拟实验结果表明MDR在分析1阶交互作用时效能不如Logistic回归,但随着样本量的增大,两种检测方法效能趋于一致;在分析高阶交互作用时,MDR所表现出的效能高于Logistic回归,而且在分析2阶交互作用中,样本量200时MDR已经表现良好,当样本量为300时,MDR显示了微弱的优势.实例分析中MDR的最优模型为174G/C和是否总胆固醇和总甘油三酯同时偏高之间的交互作用,预测准确率为0.5822,交叉验证一致性为8/10,置换检验有统计学意义(P=0.021).结论 MDR在分析小样本、高维度数据中表现良好,可有效的分析糖尿病基因与环境的交互作用.

作者:方军凯;生利健;隋虹

来源:实用预防医学 2011 年 18卷 11期

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作者:
方军凯;生利健;隋虹
来源:
实用预防医学 2011 年 18卷 11期
标签:
流行病与卫生统计学 交互作用 多因子降维法 糖尿病
目的 探讨多因子降维法(multifactor dimensionality reduction,MDR)在筛选糖尿病的基因与环境危险因素交互作用时的用法以及MDR的优缺点,并与传统的Logistic回归做比较.方法 通过模拟研究确定MDR所适用的样本量大小,实例分析采用针对糖尿病的病例对照研究数据,分别用MDR方法、Logistic回归进行分析,将两种结果进行对比进而对两种方法作出评价.结果 模拟实验结果表明MDR在分析1阶交互作用时效能不如Logistic回归,但随着样本量的增大,两种检测方法效能趋于一致;在分析高阶交互作用时,MDR所表现出的效能高于Logistic回归,而且在分析2阶交互作用中,样本量200时MDR已经表现良好,当样本量为300时,MDR显示了微弱的优势.实例分析中MDR的最优模型为174G/C和是否总胆固醇和总甘油三酯同时偏高之间的交互作用,预测准确率为0.5822,交叉验证一致性为8/10,置换检验有统计学意义(P=0.021).结论 MDR在分析小样本、高维度数据中表现良好,可有效的分析糖尿病基因与环境的交互作用.