基于贝叶斯统计的遗传连锁分析方法.pdf

遗传HEREDITAS(Beijing)28(9):1117~1122,2006技术与方法

基于贝叶斯统计的遗传连锁分析方法

汤在祥,王学枫,吴雯雯,徐辰武
(扬州大学江苏省作物遗传生理重点实验室,扬州225009)

摘要:贝叶斯学派是不同于经典数理统计的一个重要学派,其发展的贝叶斯统计方法在现代科学的许多领域已有
着广泛的应用。探讨了贝叶斯统计在遗传连锁分析中的应用,包括遗传重组率的贝叶斯估计、遗传连锁的贝叶斯因
子检验和基于马尔可夫链蒙特卡罗理论的遗传连锁图谱构建。用编制的SAS/IML程序进行了模拟研究和实例分析,
验证了贝叶斯方法在遗传连锁分析中的有效性和实用性。

关键词:贝叶斯统计;重组率;马尔可夫链蒙特卡罗;Metropolis-Hastings算法
中图分类号:Q348文献标识码:A文章编号:0253-9772(2006)09-1117-06

BayesianStatistics-BasedMethodforGeneticLinkageAnalysis

TANGZai-Xiang,WANGXue-Feng,WUWen-Wen,XUChen-Wu
(JiangsuProvincialKeyLaboratoryofCropGeneticsandPhysiology,YangzhouUniversity,Yangzhou225009,China)

Abstract:BayesianSchoolasoneoftheimportantstatisticalschoolsisdifferentfromtheClassicalStatistics,and
theBayesianmethodshavebeenwidelyusedinmanyfieldsofmodernsciences.Inthepresentpaper,we
discussedtheapplicationofBayesianmethodinlinkageanalysis,includingtheBayesianestimationof
recombinationfraction,linkagetestingbasedontheBayesFactorandtheBayesianapproachforgeneticlinkage
mapconstructionviaMarkovchainMonteCarloalgorithm.Simulationstudyandrealdataanalysiswereperformed
usingSAS/IMLsoftware,andthevalidityandpracticabilityofBayesianmethodingeneticlinkageanalysiswere
thusverified.

Keywords:Bayesianstatistics;recombinationfraction;MarkovchainMonteCarlo;Metropolis-Hastingsalgorithm

统计分析在科学研究的各个领域有着广泛的应和RobertsG[9]、ChibS和GreenbergE[10]以及Hastings
用,但大多数的研究人员常使用经典的统计分析方WK[11]详细阐述了马尔可夫链蒙特卡罗理论
法,包括:遗传假设测验、参数估计等。这些经典数(MarkovchainMonteCarlo:MCMC)、Gibbs抽样以及
理统计方法在多数情况下是十分有效的。然而,近年Metropolis-Hastings(MH)算法,使得贝叶斯统计方法
来随着现代统计学、决策学、医疗诊断学、分子生能够很好地实现并获得广泛应用。MCMC方法,可以
物学、基因组学以及生物信息学等学科的迅速发展,称得上是贝叶斯统计的一次革命。它是最近发展起
贝叶斯统计以其鲜明的特点和独到的分析方法,引来的一种简单且行之有效的贝叶斯计算方法。
起了研究者的重视,并成为这些学科领域中一些重MCMC方法主要由Gibbs抽样和Metropolis-Hastings
要原理和方法的依据之一[1~7],在统计学界也已逐渐算法组成,其基本思想是:通过重复抽样,建立一个
被认可。GelmanA等[3]、ScollnikDPM[8]、SmithA平稳分布为所求后验分布的Markov链,从而得到后

收稿日期:2005-10-31;修回日期:2006-02-21

基金项目:国家自然科学基金项目资助(编号:30270724)[SupportedbytheNationalNaturalScienceFoundationofChina(No.30270724)]

作者简介:汤在祥(1981—),男,江苏扬州人,硕士研究生,研究方向:统计基因