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应用Logistic回归探讨MDR交互的具体方式与效应大小
1
作者
石修权
王增珍
《重庆医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第11期1697-1699,共3页
目的:探讨在分析基因、环境交互作用时,用Logistic回归分析多因子降维(Multifactor dimensionality reduction,MDR)所得交互模型的具体形式和效应大小是否可行。方法:以多环芳烃(Polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)与肺癌风险的病...
目的:探讨在分析基因、环境交互作用时,用Logistic回归分析多因子降维(Multifactor dimensionality reduction,MDR)所得交互模型的具体形式和效应大小是否可行。方法:以多环芳烃(Polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)与肺癌风险的病例对照研究为例,采用MDR分析其基因-基因及基因-环境的交互效应,找出最优模型并用Logistic回归对交互效应的形式和效应大小进行补充分析。结果:在MDR发现的最佳三阶交互模型的基础上发现"rs4646782*rs2158041"基因多态性具有相乘效应,"rs4646782+rs2158041+smokingyear"具有相加效应,前者乘积及后者的和每增大1个取值单位,其肺癌发病风险分别增加0.097和0.199倍。结论:结果提示Logistic回归可用于对MDR法所得到的交互模型的具体形式和效应大小进行补充分析。
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关键词
多因子降维法
交互作用
LOGISTIC回归
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职称材料
题名
应用Logistic回归探讨MDR交互的具体方式与效应大小
1
作者
石修权
王增珍
机构
遵义医学院预防医学系流行病与卫生统计教研室
华中科技大学同济
医学院
公卫
学院
流行病
与卫生统计
学
系
出处
《重庆医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第11期1697-1699,共3页
文摘
目的:探讨在分析基因、环境交互作用时,用Logistic回归分析多因子降维(Multifactor dimensionality reduction,MDR)所得交互模型的具体形式和效应大小是否可行。方法:以多环芳烃(Polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)与肺癌风险的病例对照研究为例,采用MDR分析其基因-基因及基因-环境的交互效应,找出最优模型并用Logistic回归对交互效应的形式和效应大小进行补充分析。结果:在MDR发现的最佳三阶交互模型的基础上发现"rs4646782*rs2158041"基因多态性具有相乘效应,"rs4646782+rs2158041+smokingyear"具有相加效应,前者乘积及后者的和每增大1个取值单位,其肺癌发病风险分别增加0.097和0.199倍。结论:结果提示Logistic回归可用于对MDR法所得到的交互模型的具体形式和效应大小进行补充分析。
关键词
多因子降维法
交互作用
LOGISTIC回归
Keywords
MDR
Interaction
Logistic regression
分类号
R181.25 [医药卫生—流行病学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
应用Logistic回归探讨MDR交互的具体方式与效应大小
石修权
王增珍
《重庆医科大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010
0
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参考文献
引证文献
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