7、遗传建模分析：聚合、遗传力与分离分析

遗传建模分析：聚合、遗传力与分离分析

1. 聚合分析

1.1 估计复发风险比

复发风险比可从家系数据或标准的病例对照家族风险研究中估计。具体步骤如下：
1. 获取无关病例和无关对照样本，并评估所有亲属（最常见为一级亲属）的疾病史，尽可能获取亲属的实际临床诊断。
2. 分别分析病例和对照，将病例先证者所有兄弟姐妹中受影响兄弟姐妹的比例作为病例组的兄弟姐妹风险估计值 (s_{case})，同理得到对照组的 (s_{control})。
3. 用 (s_{case}/K) 估计兄弟姐妹的复发风险比 (\lambda_S)。当疾病罕见且不知道总体的 (K) 时，可用 (s_{case}/s_{control}) 近似 (\lambda_S)。

例如，在精神分裂症家系数据中可按此方法估计复发风险比。对于阿尔茨海默病，一级亲属的复发风险比报道在 1.05 到 2 - 4 之间，且很大程度上取决于发病年龄。

1.2 进一步简化

为得到仅与等位基因频率有关的 (\lambda_R) 表达式，考虑隐性、显性和加性模型。这些模型只需定义 (f_0) 和 (f_2)，(f_1) 可自动确定：
- 隐性模型：(f_1 = f_0)
- 显性模型：(f_1 = f_2)
- 加性模型：(f_1 = (f_0 + f_2)/2)

常用的可跨遗传模型比较的标准化遗传效应大小的指标是归因分数（AF），定义为：
(AF = (K - f_0)/K = 1 - P(Y = 1|no\ risk\ alleles)/P(Y = 1))

AF 定义了至少有一个疾病