换一批
换一批非正态验证性因子分析在基因整体效应中的应用
Non-normal confirmatory factor analysis in the application of the whole gene effect
摘要针对SNPs数据不服从正态分布的情况,拟采用S-B测度调整估计方法拟合验证性因子模型,进行SNPs整体效应和关联性分析.用GAW17提供的SNPs数据进行实例分析.本研究随机选取2号染色体上,分布在6个基因之中的13个SNPs作为研究对象,对选取的6个基因做潜变量得分,然后对基因和疾病感染做检验.结果显示:x2/df最大似然估计方法的卡方自由度比为3.59,S-B测度调整估计方法的卡方自由度比x2/df为2.89,最大似然估计方法的RMSEA为0.061,S-B测度调整估计方法的RMSEA为0.052.6个基因对该感染都有影响.由此得出结论,在处理SNPs数据时,使用S-B测度调整估计能得到更好的拟合模型.可以推测这6个基因下的13个SNP位点可能是感染的致病位点.
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关键词
单核苷酸多态性非正态最大似然估计S-B测度调整估计验证性因子分析Single Nucleotide PolymorphismNn-normalMximum Lielihood EstimationTorra-bentler Saled EtimationCnfirmatory Fctor Aalysis
分类号
Q75
栏目名称
研究论文
DOI
10.3969/j.issn.1672-5565.2013.03.06
发布时间
2013-12-05
基金项目
国家自然科学基金资助项目
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