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中国汉族人群ApoE基因多态性与冠心病关联性的Meta分析被引量：2: 2014年; 目的应用Meta分析探讨中国汉族人群ApoE基因多态性与冠心病易感性的关联。方法对入选文献的基因型进行哈代一温伯格遗传平衡检验。根据异质性检验结果选用固定或随机效应模型。采用RevMan5．1和Stata11．0软件进行Meta分析。结果共纳入符合条件的文献25篇，纳入文献无明显发表偏倚。以基因型ε3／3为参照，ε2／2＋ε2／3合并统计量OR（95％CI）为1．10（0．93，1．30），P=0．25，无统计学意义；ε3／4＋ε4／4合并统计量OR（95％CI）为2．03（1．66，2．48），P=0．00，与冠心病相关；以等位基因ε3为参照，ε2 vsε3OR（95％CI）为1．10（0．95，1．27），P=0．21，无统计学意义；ε4 vsε3OR（95％CI）为1．95（1．71，2．23），P=0．00，与冠心病相关。结论载脂蛋白ε2／2＋ε2／3及ε2与冠心病无显著关联，而ε4／4＋ε4／3及ε4可能是冠心病的危险因素。; 李谷林美华欧阳平梁岩张乃尊饶绍奇; 关键词：冠心病载脂蛋白E 多态性 META分析

基于单核苷酸多态性的基因互作分析方法学进展被引量：8: 2013年; 基于单核苷酸多态性的关联分析已成为当前解析人类常见复杂疾病遗传机制的重要手段之一,然而,目前普遍使用的单位点分析策略仅能发现部分单独效应显著的易感SNP位点,因此遗漏了重要的遗传力组分——基因上位效应或联合效应。识别全基因组多基因间复杂的互作关系已成为全面解析复杂疾病致病分子机制必不可少的一项任务。已有很多方法被应用于全基因组交互作用分析,加深了人类对复杂疾病遗传机制的进一步认识。基于各类方法的理论基础及算法的异同,文章对目前应用较为广泛的基于遗传互作模型的方法、不基于互作模型的方法和数据挖掘类算法3类方法进行了系统地评述,着重介绍了这些方法的主要思想、实现过程及应用中的注意事项等,并指出开展大规模全基因组范围互作检测面临的问题,以期能为相关领域的研究者提供方法学参考。; 栾奕昭左晓宇刘轲李谷饶绍奇; 关键词：SNP 基因互作数据挖掘算法

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李谷