16、家族设计中的关联分析：FBAT 方法详解

家族设计中的关联分析：FBAT 方法详解

1. 关联分析的假设检验

在关联分析中，我们通常会设定不同的原假设（$H_0$）和备择假设（$H_A$）：
- 原假设 ：
- $H_0$：无连锁且无关联（适用于无先验连锁信号的候选基因研究或全基因组关联研究）。
- $H_0$：在存在连锁的情况下无关联（对连锁信号的后续研究）。
- 备择假设 ：$H_A$：标记与影响性状的疾病易感位点（DSL）既连锁又关联。

孟德尔定律可用于在上述三个原假设下，根据父母的基因型来确定预期的遗传传递情况。区分不同原假设的重要性在于，当$H_0$为真且有多个后代或处理系谱中的传递时，我们需要考虑如何计算传递的联合分布。

有时候原假设会表述为“无关联或无连锁”，但这种表述存在一个问题，即原分布可能无法唯一确定。例如，当一个家庭有多个患病后代，或者处理包含多个核心家庭且每个家庭都有患病后代的系谱时，父母向后代的传递是否独立呢？如果在$H_0$下，$\theta = \frac{1}{2}$，即如上述前两个原假设那样不存在连锁，那么答案是肯定的。在这种情况下，多个后代的传递是独立的，并且只要我们在每个阶段都考虑父母的基因型，祖父母向父母的传递与父母向后代的传递也是独立的。然而，如果我们在已知与 DSL 连锁的区域测试标记的关联性，多个后代的传递就不再独立，而是取决于疾病状态和未知的$\theta$。在这种情况下，检验统计量的方差必须考虑相关的传递情况。需要注意的是，原分布仅取决于$\theta$是否等于$\frac{1}{2}$，而不取决于$LD$是否为 0，因此对于前两个原假设，无需对检验进行调整。 </