MDR相关知识

在病例对照研究中，应用多因子降维法(MDR)分析基因-基因交互作用，较传统的统计学分析方法无法比拟的优势。理论上的不足：自变量对疾病的影响是独立的，但实际情况及推导结果不同。模型有不合理性：“乘法模型”与一般希望的“相加模型”相矛盾。最大似然法估计参数的局限样本含量不宜太少：例数大于200例时才可不考虑参数估计的偏性。MDR是一种无参数、无遗传模式的分析交互作用的方法，目前已成功应用于散发性乳腺癌、心房颤动和原发性高血压等疾病的研究。两个或多个因素相互发生作用而产生的一种效应。当两个或多个因素共同作用于某一事件，其效应大于或小于各因素共同作用的效应时，可认为因素间存在交互作用。前者称为协同效应(cooperativeeffect)；后者称为拮抗效应(antagonisticeffect)。多因子降维法MDRmultifactordimensionalityreduction“因子”是交互作用研究中的变量(如基因型或环境因素)“维”是指研究的多因子组合中因子(如基因型)的数目“降维”以疾病易感性分类(高危、低危)的方式建模，将研究中的多个因子看作一个多因子组合(基因型组合)，这样就把高维的结构降低到一维两水平(即高危或低危)MDR方法的主要特点是：①并不需要指定遗传模式(显性或隐性遗传)和交互作用模型(线性或非线性模型，加法或乘法模型)；②结合MDRSoftware程序包，可以识别多个SNP位点之间的高阶交互作用。③在分析各因素、各水平问交互作用时并不考虑主效应。因此当潜在的主效应没有统计学意义时，它仍然可以发现高阶交互作用。通过以上介绍的相关数据的处理，给了我们一个提醒：在往excel表格中输入基因型的时候，最好是单个输入，输两列（大大方便后期数据的处理）。采用MDR方法分析基因A和B的3个多态性位点的交互作用表明:包含rs1,rs2,rs3这3个位点的最佳模型的testingP=0.172,交叉验证一致性为10/10，检验样本的准确度为0.593。基因互作树状图(图4)及环状图(图5)显示红色（橙色），提示3个位点相关性强，环状图上的数值大小表示相关性强弱。MDR结果提示A和B3个位点之间具有协同作用。modelTrainingBal.Acc.TestingBal.AccSigntesting(p)CVconsistencyrs69835610.52530.48213(0.9453)9/10rs10934853rs69835610.55000.49124(0.8281)9/10rs10934853rs6983561rs4451140.59270.54647(0.1719)10/10表3基因EEFSEC(rs10934853,A)和8q24(rs6983561,C;rs445114,T)的交互作用结果