等位基因多态性群体遗传结构的多元非线性分析方法

长期以来 ,对于多维基因多态性数据的多元统计分析 ,如计算遗传距离时所用的聚类分析、分析群体遗传结构时所用的主成分分析、因子分析和典型相关分析等 ,一直应用为无约束条件数据而设计的经典多元线性分析方法 ,并没有注意基因多态性数据的“闭合效应”所带来的问题。从分析基因多态性数据的分布和结构特征入手 ,文中指出了基因多态性分布具有“闭合数据”的特点 ,分析了由于“闭合效应”的影响 ,经典多元线性方法用于群体遗传结构分析所面临的困难。根据成分数据统计分析的理论和方法 ,提出了基因多态性群体遗传结构的多元非线性分析基本方法。并以主成分分析为例 ,通过实例比较和分析了经典线性主成分分析和“对数比”非线性主成分分析的结果 ,证明“对数比”非线性主成分分析方法是研究基因多态性群体遗传结构的良好方法 ,具有特异、灵敏等优点 。

人类群体遗传空间结构的“克立格”模型(英文)

通过将“克立格”技术应用于人类群体遗传学领域,构建了人类群体遗传空间结构的“克立格”模型,并论 述了其原理和计算方法。以HLA A基因座为例,应用“克立格”模型,定量分析了中国人群HLA A基因座的空间 遗传异质性;对HLA A基因频率的空间数据矩阵进行了主成分分析,进而定义了人类群体遗传结构的综合遗传测 度(SPC),绘制了综合遗传测度和主成分(PC)的“克立格”地图,分析了其群体遗传空间结构特性。与其他空间 插值或平滑方法相比,人类群体遗传空间结构的“克立格”模型具有明显优点:1)“克立格”估计以空间遗传变异函 数模型为基础,在绘制空间遗传结构地图之前,可利用变异函数模型定量分析所研究基因座(或多基因座)的空间 遗传异质性;2)“克立格”插值方法是真正意义上的无偏估计模型,它利用待估区域周围的已知群体遗传调查点数 据,并充分考虑调查点的空间影响范围,给出待估区域的最优估计值;3)“克立格”模型允许估计插值误差,这种插 值误差既可用于评价空间估计效果,又可通过绘制误差地图指导在误差过高的地点增加新的群体遗传调查样本 点,以优化估计效果。然而,人类群体遗传空间结构的“克立格”模型也存在一定缺点:1)若不能用任何理论遗传变 异函数模型拟合观察遗传变异函数?