【佳學基因檢測】不斷增加全面性與正確性的基因檢測分析——基因解碼多元方法
關鍵詞：基因解碼，多元線性分析法，混合模型,單變量分析,因變量分析,結構方程模型，精神病遺傳學
在對復雜的多臨床表狀進行基因信息的基因解碼時，除了數(shù)據(jù)縮減法和交叉障礙分析法外，一種補充方法是使用多元線性混合模型對多個性狀進行組合分析。這種方法檢查一組因變量之間的相關結構，然后估計自變量（在這種情況下是遺傳變異）可以解釋這種結構的程度。與基因解碼方法體系中的數(shù)據(jù)縮減技術相比，這種方法具有一些優(yōu)勢。賊重要的是，多元線性混合模型可以通過有效地將因變量的每個相關特征值視為一個獨特的觀察值來獲得相對于單變量分析更大的統(tǒng)計功效。相對于單變量分析，這具有增加有效樣本量的效果，包括從結構方程模型得出的潛在因子得分。一項初步研究檢驗了這種方法在 PGC 中的潛力，發(fā)現(xiàn)這種方法在統(tǒng)計功效方面至少增加了 30% 的樣本量。應用這種方法的方法賊近才被開發(fā)出來，尚未廣泛應用于精神遺傳學領域。因此，未來幾年中這些方法的應用將會產(chǎn)生很有意義的結果，從而促進精神病病理學的發(fā)展。
