MAOA基因T941G多态性与同伴侵害对男青少年早期抑郁的交互作用:COMT基因Val158Met多态性的调节效应

抑郁具有复杂的多基因遗传基础,然而既有研究大多采用单基因以及单基因-环境交互设计(G×E)考察抑郁的遗传机制。以757名男青少年为被试(初次测评时Mage=11.32岁,SD=0.49岁),采用多基因-环境交互(G×G×E)设计,本研究考察了MAOA(monoamine oxidase A,单胺氧化酶A)基因T941G多态性、COMT(catechol-O-methyltransferase,儿茶酚胺氧位甲基转移酶)基因Val158Met多态性与同伴侵害对青少年早期抑郁的影响。结果显示,MAOA基因T941G多态性与同伴侵害交互作用于青少年抑郁,同伴侵害仅显著正向预测G等位基因(而非T等位基因)青少年抑郁。而且,MAOA基因T941G多态性与同伴侵害的交互作用受到COMT基因Val158Met多态性的调节,上述交互作用仅存在于COMT Met等位基因而非Val/Val基因型携带者中。研究结果显示,抑郁的产生与个体差异存在多基因与环境间的复杂交互机制。

复杂疾病模型快速参数求解算法

全基因组关联研究(GWAS)是在探究人类复杂疾病相关基因的重要方法,实用有效的算法是GWAS成功的关键,因此根据疾病模型生成模拟数据对GWAS算法进行比较测试具有重要的意义。模拟测试要求根据各种输入的控制量计算出疾病模型的相关参数,但是目前缺乏相关公开的算法。提出了一个求解这些参数的分支限界算法。大量实验测试表明该算法能快速精确地计算出疾病模型的相关参数,可用于搭建GWAS算法测试平台。

两位点疾病模型的快速参数求解算法

生成模拟数据对全基因组关联分析(GWAS)算法进行测试时,要求按单位点边缘效应大小计算出疾病模型的相关参数,而目前缺乏对应的公开算法。为此,基于二分搜索提出一个数值算法,根据单位点边缘效应和人群疾病发病率计算出3个典型的两位点疾病模型的控制参数。实验结果表明,该算法能快速精确地进行疾病模型参数求解,便于对GWAS算法进行大规模模拟测试。