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多态性与疾病关联的研究及meta的的分析.ppt

发布:2016-11-06约字共40页下载文档
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累积meta分析 敏感性分析 Meta回归分析寻找研究异质性来源 求职应注意的礼仪 求职时最礼貌的修饰是淡妆 面试时最关键的神情是郑重 无论站还是坐,不能摇动和抖动 对话时目光不能游弋不定 要控制小动作 不要为掩饰紧张情绪而散淡 最优雅的礼仪修养是体现自然 以一种修养面对两种结果 必须首先学会面对的一种结果----被拒绝 仍然感谢这次机会,因为被拒绝是面试后的两种结果之一。 被拒绝是招聘单位对我们综合考虑的结果,因为我们最关心的是自己什么地方与用人要求不一致,而不仅仅是面试中的表现。 不要欺骗自己,说“我本来就不想去”等等。 认真考虑是否有必要再做努力。 必须学会欣然面对的一种结果----被接纳 以具体的形式感谢招聘单位的接纳,如邮件、短信 考虑怎样使自己的知识能力更适应工作需要 把走进工作岗位当作职业生涯的重要的第一步,认真思考如何为以后的发展开好头。 Thank you 单核苷酸多态性与疾病关联研究及利用Stata软件进行Meta分析 金飞 SNP 单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism, SNP)是基因组突变最常见的形式,是指单个碱基(A, T, C, G)的替换。 包括转换(同类碱基间的变化,如A/G,C/T)和颠换(不同类型碱基间的变化,如A/C,G/T)。 tagSNP 狭义的SNP指次等位基因频率(minor allele frequency, MAF)大于0.01的单碱基突变。 广义SNP包含MAF小于0.01的单碱基突变。在NCBI数据库dbSNP中注册的广义SNP超过1300万个。 常见SNP(common SNP)指MAF大于0.05的SNP,估计在人类基因组中大于700万个。 人类基因组-马赛克样结构 现在,被dbSNP数据库收录的每一个SNP均会被分配给一个不重复的,以rs加上阿拉伯数字组成的号码,如rs2120243。 检索SNP最常用的网站是dbSNP数据库:/projects/SNP和HapMap网站: HapMap计划 由于人类基因组中SNP太多,目前直接测序价格昂贵,尚不可能应用于大规模人群。HapMap计划旨在通过数个人种共数百人的全基因组测序,建立单个SNP和由多个SNP构成的单体型(haplotype)。 人类基因组是由一个个相连的马赛克样block组成的,在减数分裂时作为一个整体遗传。 Haplotype,即单体型,是一个block中的多个SNP的分型的结合。由于连锁遗传的存在,单体型数目实际类型明显少于理论组合数(2的n次方)。 人类基因组的block约1-100kb,亚洲人平均18kb。每个block常见单体型(出现频率大于0.05)一般仅5-6个。 单体型由专门软件,多种方法计算得来。 标签SNP(tagSNP)是指单体型中可以俘获临近SNP状态的少部分SNP。 由于单体型和标签SNP的存在,不需要检测1000多万个SNP,仅需要约50-100万个SNP即可以获得整个基因组的SNP信息,使得全基因组关联研究(genome wide association study, GWAS)成为可能。 Haploview软件显示单体型结构 基因多态性(最常见的就是SNP)与疾病的关联研究,通常采用病例-对照研究的方法,检测SNP的状态在两组中是否有差异。经过统计学处理,得到P值, 优势比(odds ratio, OR)等信息。 下面举例常见的候选基因法进行的SNP关联研究方法(通常位点少,样本数少)。 举例 病例组331人 对照组324人 AA AB BB A B AA AB BB A B 130 146 55 448 210 176 125 23 380 270 stata命令:logit a b [fw=f];logit, or di chi2tail(1,22.60) P=1.995e-06 有的研究还进行包括临床资料(性别,年龄,烟酒等)的多元logit回归。需要把每一例的基因型输入(AA,AB,BB可以分别用0,1,2表示)。 基因-疾病关联研究的meta分析 简介使用stata 软件进行meta分析的方法 1. 文献检索:pubmed, embase, cochrane,中文数据库等。 2. 文献质量评估: 3. 得到合格研究,从中提取有用数据,主要是基因型分布情况(AA,AB,BB)。 4.检验对照组基因型分布是否符合哈迪-温伯格平衡律(Hardy-Weinberg Equilibrium),(excel表见下页)。 5. 寻找最适合的遗传模型(OR1, OR2, OR3的相互关系)。 6. 利用stata软件进行分析。 7. 对结果进行解释。 数据录入excel 输入stata Meta分析森林图 发表偏倚漏斗图分析
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