全基因组关联研究中的降维策略和统计分析方法研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    81072389
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    32.0万
  • 负责人：
    陈峰
  • 依托单位：
    南京医科大学
  • 学科分类：
    H3011.流行病学方法与卫生统计
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

全基因组关联研究(GWAS)是利用高通量测序和分型技术，对研究对象的基因组中序列变异或单核苷酸多态性(SNP)进行分型，并利用生物统计学和生物信息学的方法，检验基因与复杂疾病的关联性，全面揭示疾病发生、发展与治疗相关的遗传特征。近年来，GWAS研究取得了骄人的成绩。然而，面对浩瀚的数据，现有统计分析手段明显落后于实际需求，无法深入挖掘GWAS数据中蕴含的丰富信息。本研究系统、全面地探讨全基因组关联研究中的统计学问题，包括：优化设计、降维分析和基于不同水平(SNP水平、基因水平、通路水平)的统计分析策略和方法。拟采用IBS核函数对多个SNP的信息进行综合；采用机器学习方法对高维数据进行降维，在保证一定的检验效能时，可以大大提高计算效率；采用计算机模拟试验评价方法的统计学性质；采用本系肺癌GWAS资料和网络共享GWAS资料对所提出的方法进行验证，通过不断修正，完善相应方法。

结项摘要

针对全基因组关联研究(genome-wide association study, GWAS) 费用高的特点， 课题组评价了多阶段研究设计的合理性和成本；针对GWAS数据“高维、小样本”的特征，系统综述和评价了常用分析的统计方法；并就高维数据降维方法进行了理论及应用研究。在理论研究中，我们着重研究了5类方法：核函数类、主成分类、回归类、惩罚函数类、随机森林类。在全面评价现有方法的基础上，针对各方法的缺点，进行了相应的改进：提出加权主成分分析(wPCA)，用于检测低频位点；提出平稳LASSO/SCAD，以控制假阳性；增加随机森林校正协变量的功能；提出“多阶段组合降维”的降维分析策略。在应用研究中，我们对多个高维数据进行数据挖掘，开展了基于位点分析、基因分析、通路分析、网络分析、基因—基因以及基因—环境交互作用分析，从不同生物学角度探索表型相关位点，为后续机制研究提供了方法学基础。

项目成果

期刊论文数量（24）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Association test based on SNP set: logistic kernel machine based test vs. principal component analysis
基于SNP集的关联测试：基于逻辑核机器的测试与主成分分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    PLos One
  • 影响因子：
    3.7
  • 作者：
    Y. Zhao;F. Chen;R. Zhai;X. Lin;N. Diao;D. C. Christiani
  • 通讯作者：
    D. C. Christiani
In-depth exploration of miRNA: a new approach to study miRNA at the miRNA/isomiR levels
miRNA的深入探索：在miRNA/isomiR水平上研究miRNA的新方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Current Bioinformatics
  • 影响因子：
    4
  • 作者：
    Guo L;Zhang H;Zhao Y;Yang S;Chen F
  • 通讯作者：
    Chen F
A genome-wide gene-gene interaction analysis identifies an epistatic gene pair for lung cancer susceptibility in Han Chinese.
全基因组基因-基因相互作用分析确定了汉族肺癌易感性的上位基因对。
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Carcinogenesis
  • 影响因子：
    4.7
  • 作者：
    Shen; Hongbing;Chen; Feng;Zhao; Yang;Wu; Chen;Guo; Huan;Zhou; Baosen;Lu; Jiachun;Shi; Yongyong;Dai; Juncheng
  • 通讯作者：
    Juncheng
全基因组关联研究中的统计分析方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2011
  • 期刊：
    中华流行病学杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈峰;柏建岭;赵杨;苟鹏程
  • 通讯作者：
    苟鹏程
Close association between internal multiple isomiRs and internal/external miRNA sequences implicates dominant sequence selection across various animal species
内部多个 isomiR 与内部/外部 miRNA 序列之间的密切关联暗示了不同动物物种的显性序列选择
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Gene
  • 影响因子：
    3.5
  • 作者：
    Guo L;Zhao Y;Zhang H;Yang S;Chen F
  • 通讯作者：
    Chen F

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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