全基因组关联分析中基因-基因交互网络比较的统计推断方法研究

项目名称： 全基因组关联分析中基因-基因交互网络比较的统计推断方法研究

项目编号： No.31200994

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 遗传学与生物信息学、细胞生物学

项目作者： 袁中尚

作者单位： 山东大学

项目金额： 20万元

中文摘要： 全基因组关联研究（GWAS）打开了一扇通往研究复杂疾病的大门，但其研究得到的有统计显著性的SNP位点仅仅只能解释疾病的一小部分遗传度，这既有遗传学机制层面的问题，又有数据分析方面的问题，遗传层面上，人类复杂疾病不仅受基因组上的DNA控制，而且还受到RNA等多方面的影响，数据层面上，多是单一SNP分析，部分以整体基因为单位的方法也仅仅考虑两两交互作用，本项目从系统生物学和网络生物学角度，针对病例对照设计，基于GWAS SNP数据，以特定生化通路内整体基因为单位，分别构建在疾病和健康两个不同状态下通路内的基因网络，采用基于偏最小二乘路径模型构建的新型统计量，对这两种状态下网络的拓扑结构进行比较，发现网络中哪些基因的连接存在差异，鉴定那些因条件不同而改变的基因关联，进而揭示疾病产生的内在网络遗传机制，并构建"全基因组关联分析中基因-基因交互网络比较的统计推断方法体系"。

中文关键词： 基因-基因共关联；网络比较；得分检验；通路效应；

英文摘要： Genome-wide association studies have proposed a key to complex disease, though the SNPs variants identified from GWAS explain only a small proportion of heritability. One reason is that the human complex disease can not only be controlled by DNA in human genome, but RNA and some other factors . the other is that most statistical approaches for GWAS is mainly based on single SNP, some gene-based methods only consider the interaction between two genes. From the perspective of system biology and network biology, based on case-control design and GWAS SNP data, this program will construct the genetic network in case and control respectively by treating genes in some specified biochemistry pathway as nodes. A new statistic based on partial least square path modeling will be adopted to compare the topology structure between these two networks, then we can explore the different gene co-association, and illustrate the network genetic mechanism for the disease. Furthermore, the statistical inference methods for comparison between gene-gene network will be constructed .

英文关键词： gene-gene co-association；network comparison；score test；pathway effect；