QTL’s) and sources due to background genetic vari-ance (Fulker, Cherny, & Cardon, 1995; Fulker, Cherny,Sham, et al.,1999; Nance and Neale, 1989; Boomsma and Dolan, 1998). A necessary first step in mapping complex traits to QTL’s is to establish the amount of genetic variation that underlies the phenotypic varia-tion of the trait. If phenotypic variation in a trait is found to be caused in part by genetic sources, linkage and/or association studies can be conducted in order to characterize the effects of specific genetic loci on the phenotypic variation. If phenotypic variation is not found to be heritable, the search for effects of specific genetic loci will not be initiated. However, in some cases it may be concluded that phenotypic variance in INTRODUCTION
Recent advances in molecular genetics have made it possible to partition genetic variance into sources due to particular genetic loci (quantitative trait loci’s;
A Note on the Statistical Power in Extended Twin Designs
Dani?lle Posthuma 1,2and Dorret I. Boomsma 1
Received 7 Oct. 1999—Final 20 Feb. 2000
The power to detect sources of genetic and environmental variance varies with sample size,study design, effect size and the statistical significance level chosen. We explored whether the power of the classical twin study may be increased by adding non-twin siblings to the classical twin design. Sample sizes to detect genetic and shared environmental variation were compared for kinships with only twins, kinships consisting of twins and one additional sibling, and kin-ships with twins and two additional siblings. The effect of adding siblings to the classical twin design was considered for univariate and bivariate analyses.
For the univariate case, adding one non-twin sibling resulted in a decrease in sample size needed to detect additive genetic influences in the presence of environmental influences. How-ever, adding two additional siblings did not decrease the number of subjects as compared to the classical twin design. The sample size required to detect common environmental factors was also greatly decreased by adding one non-twin sibling. Adding two non-twin siblings resulted in a small additional decrease. In models including additive genetic, dominant genetic, and unique environmental effects, adding one sibling to a twin family decreased the required sample size to detect dominant genetic influences. Adding two siblings to a twin family resulted in only a slight additional decrease in sample size.
In the bivariate case a similar pattern of results was found, in addition to the observation that the overall required sample size, as expected, was lower than in the univariate case. The decrease in sample size from bivariate testing was more pronounced in a design with one or two additional siblings, as compared to a design with twins only. It is concluded that a well con-sidered choice of family design, i.e. including families with twins and one or two additional sib-lings increases the statistical power to detect sources of variance due to additive and non-additive genetic influences, and common environment.
KEY WORDS:Sample size; heritability; methodology; sibship size; twin study.
Behavior Genetics, Vol. 30, No. 2, 2000
147
0001-8244/00/0300-0147$18.00/0 ?2000 Plenum Publishing Corporation
1
Department of Biological Psychology, Vrije Universiteit Amster-dam, Netherlands.2
Correspondence and requests for reprints should be sent to: D.Posthuma, Vrije Universiteit, Department of Biological Psychol-ogy, De Boelelaan 1111, 1081 HV, Amsterdam, The Netherlands.Telephone: +31 20 444 8814, telefax: +31 20 444 8832, email:danielle@psy.vu.nl
We gratefully acknowledge the financial support of the USF (grant number 96/22) and the HFSP (grant number rg0154/1998-B). We wish to thank Eco de Geus, Leo Beem and Conor Dolan for their comments on draft versions of this paper.
a trait can not be ascribed to genes because the statis-tical power to detect sources of genetic variation is in-sufficient (Svikis, Velz & Pickens, 1994; Pickens,Svikis, McGue, Lykken, et al.,1991). This will pre-clude further searching for effects of QTL’s on that par-ticular trait, even though such QTL’s may be present.
The statistical power of quantitative genetic stud-ies is influenced by the size of the effect (e.g. heri-tability), the sample size, the probability level (α)chosen, and the homogeneity of the sample (Neale and Cardon, 1992; Cohen, 1992; Tanaka, 1987). Increasing the sample size is the most common way to increase the statistical power of a study, but is often limited by re-sources of time and money. Another means to increase statistical power is the use of multivariate testing. In the context of structural equation modeling the statistical power to detect genetic effects rises as a (non-linear)function of multivariate testing under the condition that the measures are correlated (Schmitz, Cherny, and Fulker, 1998). In the context of partitioned twin analy-ses it has been shown that choosing a different (e.g.other than 1 to 1) MZ to DZ ratio influences statistical power such that an MZ to DZ ratio of 1 to 4 is optimal for partitioned twin analyses (Nance & Neale, 1989).
In the present paper we focus on increasing the sta-tistical power of the classical twin study by adding non-twin siblings to MZ and DZ twin pairs. Since non-twin siblings share on average half of their segregating genes,just like DZ twins, adding non-twin siblings to the clas-sical twin design may provide an efficient way to in-crease the power to detect sources of genetic and shared environmental variance. Adding two more siblings to a twin kinship provides five additional observed covari-ances, whereas adding a whole new family consisting of two siblings provides only one additional observed co-variance. In the present paper we examine the effects of adding non-twin siblings to twin families on the esti-mated sample size needed to detect additive genetic (A)variance (V a ), dominant genetic (D) variance (V d ), and common environmental (C) variance (V c ), with a power of 80% in the context of structural equation modeling.METHOD
We calculated covariance matrices for three ex-perimental designs, which differed in family constitu-tion. Design 1 included only MZ twins and DZ twins.Design 2 included families with MZ and DZ twins and one additional sibling. Design 3 included families with MZ and DZ twins and two additional siblings. For all three designs we calculated the sample size needed to 148Posthuma and Boomsma
detect an effect of interest with a power of 80%. The MZ twins to DZ twins ratio was 1 to 1 for all three de-signs (thus, the ratio MZ to ‘non MZ sibpairs’, is not 1 to 1 for all designs). It should be noted that we re-port sample size in subjects and not in twin pairs. The same number of subjects refers to different numbers of twin pairs and a different number of families for all three designs. We will use the terms ‘highest power’and ‘fewest subjects needed’ to refer to an optimal de-sign to detect sources of phenotypic variance.
All analyses were carried out using the statistical software package Mx (Neale, 1997). Estimation of pa-rameters was obtained by normal theory maximum like-lihood. Goodness of fit testing was based on the likelihood ratio tests. First univariate models were con-sidered. In order to obtain the sample size needed to detect varying levels of additive genetic variance with a fixed power level of (1 ?β) =.80, covariance matri-ces were calculated with sources of additive genetic variance (V a ) accounting for 10% to 90% of the phe-notypic variance in the presence of sources of common environmental variance (V c ) accounting for 00%, 10%,and 20% of the variance. Remaining variance was at-tributed to unique environmental (E) sources of vari-ance (V e ). To detect sources of V c covariance matrices were calculated with V c accounting for 10% to 90% of the phenotypic variance in the context of sources of V a accounting for 00%, 10%, and 20% of the phenotypic variance. In addition, covariance matrices were calcu-lated with sources of variation due to A, D (dominant genetic variance) and E. Only the situation in which dominance was ‘complete’ (V a to V d =2 to 1; see ap-pendix I) was considered. In the ADE-models the total genetic variance, i.e. V a and V d together accounted for 30% to 90% of the total phenotypic variance. For all situations, remaining variance was attributed to V e .
Since non-twin siblings, like DZ twins, share on average half of their genes, expectations for non-twin sibling covariances were modeled similarly to expec-tations for DZ covariances.
In the ACE-models the expected phenotypic vari-ance (σ2) of twins and siblings is V a +V c +V e , the ex-pected MZ covariance V a +V c , and the expected DZ and sibling covariance .5 V a +V c . In ADE-models, the expected phenotypic variance is V a +V d +V e , the ex-pected MZ covariance V a +V d , and the expected DZ and sibling covariance .5 V a +.25 V d .
It is known that the use of a multivariate pheno-type, as opposed to a univariate phenotype, results in a gain of statistical power if the multivariate traits are correlated (Schmitz et al.1998). To find out how much
adding siblings and using a multivariate phenotype af-fects statistical power we also looked at several bi-variate designs. We calculated covariance matrices for two traits with a phenotypic correlation of .50. Both traits could be influenced by A, C, and E or by A, D,and E. Total influences of sources of A, C or D, and E were uniform for each trait. The phenotypic correlation between the two traits could be due to additive genetic correlation (rA), dominant genetic correlation (rD),common environmental correlation (rC), or to unique environmental correlation (rE), depending on the spe-cific situation that was considered. Figure 1 depicts the construction of covariance matrices for kinships con-sisting of twins and one additional sibling for a bi-variate ADE-model (Cholesky decomposition) in which rE is absent and all phenotypic correlation is due to rA and rD. All latent variables have unit variance.
Power calculations were carried out by fitting the known model to the exact (population) covariance ma-trices as described in Neale and Cardon (1992). In mod-els which contain a parameter which is known to be zero,the zero parameter can either be fixed at zero or freed (estimated) while computing the power to detect one of the other non-zero parameters. For example, when treat-ing the ACE-model in which V c is zero as an AE-model,the power to detect sources of variation due to A is sig-nificantly higher than when the ACE-model is treated as an ACE-model, i.e. with V c estimated as a free param-eter. In the power calculations the zero-parameter was
Power and Sibship Size 149
estimated as a free parameter because we are interested in computing the power to detect V a , in ACE-models,regardless of the value of V c (and vice versa). The same reasoning applies to the bivariate calculations.
Constraining a certain set of parameters to zero and refitting the model provides the non-centrality parame-ter. From this non-centrality parameter the sample size required to reject the false model with a power of 80%and a significance level αof .05 can be calculated (Mar-tin et al.,1978; Hewitt and Heath, 1988) and is conve-niently supplied by Mx.RESULTS Univariate Models ACE-models
We fitted full univariate models with sources of variation due to additive genetic (A), common environ-mental (C) and unique environmental influences (E).Dropping either genetic or common environmental parameters and refitting the model provides the non-cen-trality parameter. With Mx (Neale, 1997) the cor-responding number of subjects required to detect the parameter that was dropped with a power of 80% and αof 5% was calculated for 1 degree of freedom. Results concerning the estimated sample size (in subjects)needed to detect V a in ACE-models for the three designs
are depicted in Figure 2 (and appendix II). Figure 2a con-
Fig. 1.Pathdiagram for the bivariate ADE-model, cholesky decomposition. Example for twins and one additional sibling, no unique environ-mental correlation (rE). The covariance between trait 1 and trait 2 is (a 11*a 21) +(d 11*d 21) and the correlation between trait 1 and trait 2 is (a 11*a 21) +(d 11*d 21)/√(σ21*σ22).
cerns low values of V a (10% ?20%), Figure 2b concerns intermediate values of V a (30%–50%), and Figure 2c concerns high values of V a (60%–90%) accounting for the total phenotypic variance. All values of V a are re-ported three times, i.e. in the context of values of V c of 0%, 10%, and 20%.
As can be seen in Figure 2a, 2b, and 2c, for vari-ous values of V a and V c , design 2 (families consisting of MZ and DZ twins and one non-twin sibling) is the most optimal design to detect sources of variation due to A, i.e. with design 2 fewer subjects are required to achieve a power of 80% (see appendix II). The number of subjects needed to detect a fixed value of V a is on average 9.3% more in the classical twin design (design 1) compared with a design with twins and one additional sibling. This can result in 2849 fewer subjects that are needed with design 2 to detect an additive genetic in-fluence of 10% compared with the classical twin design.
Including families with twins and two additional sibs, is less powerful than including families with twins and one additional sibling, and also less powerful than including families with twins only for the detection of V a ; adding two siblings at the cost of the total number of MZ twins is disadvantageous, but adding one sib-ling is ideal.
Results for detecting common environmental in-fluences are given in Figures 3a, 3b, and 3c, for low,moderate, and high values of V c respectively (see also Appendix III).
150Posthuma and Boomsma
Under various values of V c and V a , the power to detect sources of variation due to C rises substantially when one sibling is added to the classical twin design;on average 50.4% fewer subjects are needed as com-pared to the classical twin design (design 1). Adding two siblings decreases sample size even more, but not as dramatically as the decrease from no additional sib-lings to one additional sibling.
Many empirical studies suggest models in which sources of variation due to C are of less importance than sources of variation due to A (Plomin, DeFries, &McClearn, 1990). Therefore, we also calculated the sam-ple size required to detect small values of V c in the con-text of higher values of V a . Figure 4 depicts the number of subjects needed to detect values of V c of 10% and 20% in the context of values of V a of 20% , 30%, 40%or 50% (Appendix IV).
As expected, sample size required to detect V c with a power of 80% decreases as a result of higher values of V c and higher values of V a . Comparing the sample size required to detect sources of variation due to A (Figure 2b) with the sample size required to detect sources of variation due to C, shows that in the realis-tic situation where V a > V c sources of variation due to C are very difficult to detect. Even if the sample size is large enough to detect sources of variation due to A, the small value of V c may still go undetected. If for exam-ple the true model is an ACE-model with V a =50%, V c =20%, and V e =
30%, and the total sample size 328
Fig. 2 a,b,c.Required sample size to detect sources of variance due to additive genetic effects in ACE models for three different family de-signs with a power of 80%. Design 1 =MZ and DZ twins only, Design 2 =MZ and DZ twins and one additional sibling, Design 3 =MZ and DZ twins and two additional siblings.
(just enough for design 1 to detect V a of 50%, with power of 80%), V c will not be detected and the AE-model will be proposed as the most parsimonious model.This results in a biased estimate of V a (in this case V a is estimated to be 70%).
Adding siblings to the classical twin design de-creases the sample size required to detect both V a and V c and has the largest effect on the sample size required to detect V c (i.e. 50.4% fewer subjects needed for V c ,9.3% fewer subjects needed for V a ). Therefore, the bias towards overestimating values of V a as a result of not detecting V c in situations where V a > V c , is less likely
Power and Sibship Size 151
to be present in designs where siblings are added to the classical twin design.ADE-Models
We also fitted full univariate models with sources of variation due to additive genetic (A), dominance (D)and unique environmental influences (E). Since a DE-model is unrealistic we report the sample size required to detect sources of variation due to A and D (2 df test)and to detect sources of variation due to D (1 df test)with a power of 80%. Results for detecting V a and V d ,or V d
are given in Figures 5a and 5b (and appendix V).
Fig. 3 a,b,c.Required sample size to detect sources of variance due to common environmental in?uences in ACE models for three different
family designs with a power of 80%.
Fig. 4.Required sample size to detect sources of variance due to common environmental in?uences in ACE models where V a > V c , for three
different family designs with a power of 80%.
Under various values of V a and V d , with fixed ratio of V a to V d is 2 to 1, adding one sibling to a twin family decreases the sample size required to detect V d . Adding two siblings decreases sample size even more but less than the decrease due to adding one sibling. Absolute ef-fects are slightly higher with increasing values of V a and V d . Figure 5a also emphasizes the very large sample size that is required to detect dominant genetic influences.Even the largest possible value of V d under complete dominance with the most optimal design will go unde-tected if the sample is smaller than 1776 subjects.
Sample sizes required to detect both V a and V d si-multaneously are considerably smaller as compared to sample sizes required to detect V d . In contrast, how-ever, adding siblings does not decrease sample size needed to detect V a and V d simultaneously. In fact, a design with one or two siblings requires somewhat more subjects to detect V a and V d with a power of 80%,as can be seen in Figure 5b. It should be noted how-ever that the number of subjects needed to detect V a and V d at the same time is considerably less than the number of subjects needed to detect V d only. This im-plies that if the sample size is large enough to detect V d it will also be sufficient to detect V a and V d .
152Posthuma and Boomsma
In conclusion, to optimize the power to detect V d ,a design with additional siblings, as compared to a de-sign with twins only, is preferred.
Bivariate Models ACE-Models
To detect sources of variance due to additive ge-netic influence (A), we calculated both the sample size required to detect all sources of V a (df =3; paths a 11,a 21, and a 22in Figure 1) and the required sample size to detect the common genetic pathway (df =1; path a 21).We considered the test for the detection of the common pathway to be a test for the presence of a genetic cor-relation (rA). The following situations to detect sources of variance due to A were considered: a) The genetic correlation (rA) is ‘moderate’ and equal to the common environmental correlation (rC) and to the unique envi-ronmental correlation (rE). Variances due to A, C and E (uniform for both traits) are 40%, 10%, and 50% re-spectively of the phenotypic variance. b) rC is absent,rA is high (.80), and rE is small (.36), variances due
to A, C and E are 40%, 10%, and 50% respectively.
Fig. 5 a,b.Required sample size to detect sources of variance due to dominant genetic in?uences (a) and total genetic (dominant & additive
in?uences)(b) in?uences in ADE models, for three different family designs with a power of 80%.
c) Variances due to C are absent. rA is .60, rE is .27,variances due to A and E are 70% and 30% respec-tively. As mentioned before, all parameters were es-timated, as opposed to constraining these parameters,which were zero in the full model. It should also be noted that considering the tests for total V a , total V c , and total V d to be 3 df-tests is a conservative approach, as it could be argued these are actually 2 df-tests, or tests with df’s somewhere between 2 and 3. Testing, for ex-ample, whether either or both univariate genetic vari-ances equal zero, implies that the genetic covariance is zero. If variances due to additive genetic influences for both traits equal zero, a correlation between these sources of variance is not possible. In other words, if the sample size required to detect each of the univa-riate variances due to additive genetic influences is insufficient, a correlation due to additive genetic in-fluences can also not be detected. Therefore, consider-ing the test for the power to detect ‘total V a ’ (i.e. both univariate variances due to additive genetic influences and the correlation due to additive genetic influences in the bivariate case) a 3 df test will provide an overesti-mation of the sample size needed for a power of 80%.Results of situation a, b, and c for the three different kinships, are given in Table I.
As can be seen in Table I the same pattern of re-sults is found in the bivariate case as in the univariate case; a design with one additional sibling is optimal for the detection of V a in ACE-models. In addition, sig-nificantly fewer subjects are needed in the bivariate case as compared to the univariate case. Depending on whether the phenotypic correlation is due to rA, rC, or rE, the sample size required to detect V a may decrease and is lowest in cases where there is no influence of common environmental sources (i.e. statistical power Power and Sibship Size 153
is highest in these cases). However, when there are uni-variate common environmental influences but no com-mon environmental correlation, the sample size required to detect variance due to additive genetic influences in-creases. Comparing situations a, b, and c leads to the conclusion that the power to detect sources of variance and covariance due to A (df 3) is highest (and the re-quired sample size is smallest) when there is no uni-variate common environmental source of variation.However, if there are common environmental sources of variation, sources of variance due to A are easier to detect when there is also a correlation between these two univariate common environmental sources of vari-ation, and again a design with one additional sibling is optimal.
To detect sources of common environmental sources of variation, we calculated both the power to detect all sources of variation due to C (df =3) and the power to detect the common pathway (df =1), which is a test to detect the environmental correlation (rC).We considered situations analogous to the situations in which power was calculated to detect sources of vari-ation due to A; a) The common environmental corre-lation is ‘moderate’ and equal to the genetic correlation and to the unique environmental correlation, i.e. rC =rA =rE =.50. Uniform univariate variances due to A,C and E are 10%, 40%, and 50% respectively. b) rA is absent. rC is high (.80), and rE is small (.36), variances due to A, C and E are 10%, 40%, and 50% respectively,c) Variances due to A and rA are absent. rC is .60, rE is .27, variances due to C and E are 70% and 30% re-spectively. Again, for all situations the phenotypic cor-relation was .50. Results are given in Table II.
Although the results in the bivariate case resem-ble those in the univariate case (i.e. a design with two
Table I.Total samplesize (in number of subjects) needed to detect additive genetic in?uences in full bivariate ACE models under three dif-ferent sibship sizes with power (1 ?β) =.80 and α=.05
V a =40% rA =.50V a =40% rA =.80V a =70% r A =.60V c =10% rC =.50V c =10% rC =.00V c =00% r C =.00V e =50% rE =.50
V e =50% rE =.36
V c =30% r E =.27
all V a (df =3)
rA (df =1)all V a (df =3)
rA (df =1)
all V a (df =3)
rA (df =1)
design 16602392782884156270design 25641917678735147237design 3
680
2260
820
876
180
284
Note : MZ/DZ ratio =1/1; design 1 =twins only, design 2 =twins and one additional sibling, design 3 =twins and two additional siblings.‘All V a ’ refers to both univariate variances and the genetic correlation.
In order to calculate the total number of families needed, all cells concerning design 1 need to be divided by 2, all cells concerning design 2need to be divided by 3, and all cells concerning design 3 need to be divided by 4.
additional siblings is optimal for the detection of V c ),the difference between design 2 and design 3 (i.e.adding one or two siblings) in the bivariate case is more substantial. Whereas in the univariate case only a small additional effect was found, in the bivariate case 4 to 5 times less subjects are needed with two additional siblings as compared to one additional sibling.ADE-Models
We calculated covariance matrices for two traits that were influenced by A, D, and E in the context of complete dominance. Sources of variance due to A and D accounted for 40% and 20% respectively of the total phenotypic variance. We assumed that the ratio V a to V d remained equal over the two traits. This implies that rA =rD (see appendix I). Three situations were con-sidered: a) rA =rD =.80,; b) rA =rD =.50; c) rA =rD =.30. For all three situations the phenotypic correla-tion was fixed at .50 by attributing all remaining co-variance to rE. We report the total number of individual subjects needed to detect sources of total V a and V d due to A and D (df =6), rA & rD (df =2), total D (df =3),and rD (df =1) for a power of 80%. Results are given in Table III.
Analogous to the univariate case a design with two additional siblings is optimal for the detection of V d and a design with twins only is optimal for the detec-tion of V a and V d simultaneously. Comparison with the univariate results shows that in a design with twins only, fewer subjects are needed to detect sources of variance due to D as a result from bivariate testing. This effect, however, is stronger when a design consisting of twins and two additional siblings is used, suggest-ing that in addition to the decrease in sample size as a result from bivariate testing, adding siblings will de-crease the sample size required to detect sources of variance due to D even further.
154Posthuma and Boomsma
Designs Where Only Sibs of mz Twins are Included In the previous analyses all families were of the same structure; consisting of MZ and DZ twins only,or with one or two additional siblings. For several rea-sons this may not always be realistic. For illustrative purposes, we included two other designs in which one (design 4) or two siblings (design 5) were added to MZ twin families, but not to DZ families. Analyses were run for a few ‘standard’ situations of the ACE-models and ADE-models for univariate testing only. Results for ACE and ADE models are given in Table IV.
Comparison of the results of designs 4 and 5 and the results of designs 2 and 3 shows that in ACE-mod-els a design consisting of MZ twins and one additional sibling and DZ twins only (design 4) is optimal for the detection of V a , and performs even better than design 2.For the detection of V c in ACE-models design 3 and 5are both optimal.
In the context of ADE-models, design 3 (MZ/DZ twins with two additional siblings), requires the smallest sample size and is more optimal than design 4 or 5 for the detection of sources of variation due to dominance.CONCLUSION
We demonstrated that with a fixed power of 80%,a probablity level of 5% and under varying levels of heritability and common environmental influences,adding one sibling to the classical twin design signifi-cantly decreases the number of subjects that are needed to detect each of these sources of variation. Adding two siblings to a twin pair yields an additional decrease of sample size to detect sources of variation due to the common environment but is not optimal for the detec-tion of additive genetic influences. If the trait is influ-enced by additive and non-additive genetic factors,adding one sibling to the classical twin design decreases the sample size needed to detect sources of variation
Table II.Total samplesize (in number of subjects) needed to detect common environmental in?uences in full bivariate ACE models under
three different sibship sizes with power (1 ?β) =.80 and α=.05
V a =10% r A =.50V a =10% rA =.00V a =0% rA =.00V c =40% r C =.50V c =40% r C =.80V c =70% r C =.60V e =50% r E =.50
V e =50% rE =.36
V e =30% rE =.27
all V c (df =3)
r C (df =1)all V c (df =3)
r C (df =1)
all V c (df =3)
rC (df =1)
design 14441498518560100156design 22137742492794896design 3
48
760
44
268
16
108
Note : see table 1 for definitions.
Power and Sibship Size 155
due to dominance. Adding two siblings decreases the number of required subjects somewhat more but the de-crease is relatively small (compared to the decrease due to adding one sibling). These effects are more pro-nounced in the bivariate case than in the univariate case. An additional benefit of adding siblings is that these designs, as compared to the classical twin design,are less likely to result in an overestimation of additive genetic influences as a result of not detecting small sources of common environmental influences.
We modeled the sibling covariances under the as-sumption that age differences in heritability are not im-portant. A more complex model would take into account age differences between non-twin siblings. It is known that for some measures heritability increases with age as a result of amplification of genetic effects across ages (e.g. intelligence; Boomsma, 1993),whereas for other measures heritability estimates may decrease with age (e.g. problem behaviour; Van der Valk et al.,1998). Assuming that the same genes op-erate across the age span, adding siblings who are older than the twins will increase power when heritability in-crease with age, and will decrease power when heri-tability estimates decrease with age. Similarly, adding parents will increase power to detect genetic factors if heritability increases with age.
Schork (1993) noted the dramatic improvement in statistical power resulting from the use of larger sibships for the detection of QTL effects. In addition, Dolan,Boomsma and Neale (1999) demonstrated the value of adding non-twin siblings to two-sibling- (or DZ twin-)families for the detection of codominant QTL effects.Our aim was to determine whether the use of an ex-tended twin design, as needed for the detection of QTL-effects, would also be useful for the detection of overall
T a b l e I I I . T o t a l s a m p l e s i z e (i n s u b j e c t s ) n e e d e d t o d e t e c t a d d i t i v e g e n e t i c i n ?u e n c e s a n d d o m i n a n c e i n b i v a r i a t e A D E m o d e l s u n d e r u n d e r t h r e e d i f f e r e n t s i b s h i p s i z e s w i t h p o w e r (1 ?β) =.80 a n d α=.05
V a =40% r A =.80V a =40% r A =.50V a =40% r A =.30V d =20% r D =.80V d =20% r D =.50V d =20% r D =.30V e =40% r E =.05
V e =40% r E =.50V e =40% r E =.80
a l l V a +a l l V d
r A &r D a l l V d
r D a l l V a +a l l V d
r A &r D a l l V d
r D a l l V a +a l l V d
r A &r D a l l V d
r D (d f =6)(d f =2)(d f =3)(d f =1)(d f =6)(d f =2)(d f =3)(d f =1)(d f =6)(d f =2)(d f =3)(d f =1)d e s i g n 162648672100425418476622805432548470282356d e s i g n 26978446451216022839091407339681249041544d e s i g n 3
72
88
4076466060264363612872
40
7842272
38436
N o t e : s e e t a b l e 1 f o r d e f i n i t i o n s .
Table IV.Total sample size (in number of subjects) needed to de-tect additive genetic, dominance and common environmental in?u-ences in univariate ACE-models and ADE-models for designs with including MZ and DZ twins and siblings added to MZ families only, a power of (1 ?β) =.80, and signi?cance level α=.05
V a =40%Vc =40%V a =40%V a =40%Vc =10%
V a =10%
V d =20%
V d =20%
effect detected →V a V c V a +V d
V d design 4705338836313design 5
744285845313
Note : MZ/DZ ratio =1/1: design 4 =Mz twins and one additional sibling, DZ twins only, design 5 =MZ twins and two additional sib-lings and DZ twins onl.
sources of variance (i.e. A, C, and D). Our calculations showed that without the need to increase total sample size, adding one sibling to the classical twin design im-proves the statistical power by a large extent to detect sources of variation due to common environmental in-fluences, additive genetic influences and dominance.Adding siblings and using a bivariate phenotype results in gain of statistical power which can not only be as-cribed to bivariate testing but also to the use of an ex-tended twin design.
In conclusion, adding at least one sibling to the classical twin design, as opposed to a design with twins only, will provide a significant gain in statistical power to detects sources of variation due to A, C, and D. An attractive side-effect of a design with additional sib-lings is that it is also beneficial for the detection of QTL-effects.APPENDIX I
Consider a biallelic trait with alleles B and b. Let a be the effect of genotype BB on the phenotypic mean,?a the effect of bb, and d the effect of Bb on the phe-notypic mean. Assuming equal allele frequencies of B and b, the mean genotypic effect on the phenotypic mean is 1/2 d.The total genetic variance (σ2g) equals 1/2 a 2+1/4 d 2, =V a +V d
For complete dominance d =a. Substituting d for a in the formulae for the genetic variances, gives: V a =1/2 a 2and V d 1/4 a 2, thus V a =2 V d
156Posthuma and Boomsma
>
>
>
>>
>
a
-a
BB Bb
d
bb
A P P E N D I X I I
S a m p l e s i z e (i n s u b j e c t s ) n e e d e d t o d e t e c t a d d i t i v e g e n e t i c i n f l u e n c e s i n f u l l u n i v a r i a t e A C E m o d e l s u n d e r v a r y i n g l e v e l s o f v a r i a t i o n d u e t o c o m m o n e n v i r o n m e n t a l s o u r c e s f o r t h r e e d i f f e r e n t s i b s h i p s i z e s .M Z /D Z r a t i o =1/1, s i g n i f i c a n c e l e v e l α=.05, p o w e r (1 ?β) =.80, d e s i g n 1 =t w i n s o n l y , d e s i g n 2 =t w i n s a n d o n e a d d i t i o n a l s i b l i n g , d e s i g n 3 =t w i n s a n d t w o a d d i t i o n a l s i b l i n g s .I n o r d e r t o c a l c u l a t e t h e t o t a l n u m b e r o f f a m i l i e s n e e d e d , a l l c e l l s f r o m d e s i g n 1 n e e d t o b e d i v i d e d b y 2, a l l c e l l s f r o m d e s i g n 2 n e e d t o b e d i -v i d e d b y 3, a n d a l l c e l l s f r o m d e s i g n 3 n e e d t o b e d i v i d e d b y 4.
V a =10%
V a =20%V a =30%V a =40%V a =50%V a =60%V a =70%
V a =80%V a =90%V c →0%10%20%0%10%20%0%10%20%0%10%20%0%10%20%0%10%20%0%10%20%0%10%0%d e s i g n 12489623084201105908523043322406202615881192950700644482328360248150198124601045248d e s i g n 22204719557163655151439535402079170713201032813600567426294324228144186120631055751d e s i g n 3
2683623560194606256
52804208
2520
2048
15721252976716688512356396280176228148801327268
Now consider a bivariate model with latent vari-ances scaled to unity, (see figure 1) and
?uniform genetic influences over traits: V a 1=V a 2and V d 1=V d 2
?assumption of uniform d to a ratio over traits (a 11)2/(d 11)2=(a 21)2/(d 21)2=(a 22)2/(d 22)2
?rA =a 11* a 21/√{(a 11)2* [(a 21)2+[(a 22)2]} which simplifies to rA =a 21/a 11
?rD =d 11* d 21/√{(d 11)2* [(d 21)2+[(d 22)2]} which simplifies to rD =d 21/d 11
This implies that the additive genetic correlation equals the dominant genetic correlation.
Power and Sibship Size
157
A P P E N D I X I V
S a m p l e s i z e (i n s u b j e c t s ) n e e d e d t o d e t e c t c o m m o n e n v i r o n m e n t a l i n f l u e n c e s i n f u l l u n i v a r i a t e A C E m o d e l s u n d e r v a r y i n g l e v e l s o f v a r i a t i o n d u e t o a d d i t i v e g e n e t i c s o u r c e s i n t h e r e a l i s t i c s i t u a t i o n t h a t s o u r c e s o f v a r i a t i o n d u e t o A a r e l a r g e r t h a n s o u r c e s o f v a r i a t i o n d u e t o C f o r t h r e e d i f f e r e n t s i b s h i p s i z e s .S e e A p p e n d i x I I f o r d e f i n i t i o n s
V a =20%
V a =30%V a =40%
V a =50%
V a =60%
V a =70%
V a =80%
V c →10%20%10%20%10%20%10%20%10%20%10%20%10%d e s i g n 113940310412806278611558246610280215890421876791216286934d e s i g n 271431542647113775790122451511089459097841378943822d e s i g n 36912
144861481276540811204736988417288437488163496
A P P E N D I X I I I
S a m p l e s i z e (i n s u b j e c t s ) n e e d e d t o d e t e c t c o m m o n e n v i r o n m e n t a l i n f l u e n c e s i n f u l l u n i v a r i a t e A C E m o d e l s u n d e r v a r y i n g l e v e l s o f v a r i a t i o n d u e t o a d d i t i v e g e n e t i c s o u r c e s f o r t h r e e d i f f e r e n t s i b s h i p s i z e s .S e e A p p e n d i x I I f o r d e f i n i t i o n s
V c =10%
V c =20%
V c =30%V c =40%V c =50%V c =60%V c =70%V c =80%
V c =90%
V a →0%10%20%0%10%20%0%10%20%0%10%20%0%10%20%0%10%20%0%10%20%0%10%0%d e s i g n 115504148601393436463398310414681334119072264056039034029022218815612610484705436d e s i g n 28220774671401860170415427206515793453092731861621441059078605145362718d e s i g n 3822076286908
180816321448684608536320284248148148128968472564840322416
REFERENCES
Boomsma, D.I. Current status and future prospects in twin studies
of the development of cognitive abilities: Infancy to old age. In:Bouchard, Thomas J. Jr. (Ed), Propping, Peter (Ed), et al.(1993).Twins as a tool of behavioral genetics. Life sciences research report,53. (pp. 67–82). Chichester, England UK: John Wiley &Sons.
Boomsma, D.I. & Dolan, C.V. (1998). A comparison of power to
detect a QTL in sib-pair data using multivariate phenotypes,mean phenotypes, and factor scores. Behavior Genetics,28:329–340.
Cohen, J. (1992) A power primer. Psychological Bulletin,112:155–159.Dolan, C.V., Boomsma, D.I., & Neale, M.C. (1999). A note on the
power provided by sibships of size 2, 3, and 4 in genetic co-variance modeling of a codominant QTL. In press
Fulker, D.W., Cherny, S.S., Cardon, L.R. (1995). Multipoint in-terval mapping of Quantitative Trait Loci, using sib pairs. Am J Hum Genet,56(5):1224–1233
Fulker, D.W., Cherny, S.S., Sham, P.C., et al.(1999). Combined
linkage and association. Sib-pair analysis for quantitative traits.Am J Hum Genet,64(1):259–267
Hewitt, J.K., & Heath, A.C. (1988). A note on computing the chi-square noncentrality parameter for power analyses. Behavior Genetics,18:105–108.
Martin, N.G., Eaves, L.J., Kearsey, M.J., and Davies, P. (1978).
The power of the classical twin study. Heredity,40:97–116.Nance, W.E., & Neale, M.C. (1989). Partitioned twin analyses: a
power study. Behavior Genetics,19:143–150.
158Posthuma and Boomsma
Neale, M.C. (1997). Mx: Statistical modeling.3rd edition Box
980126 MCV, Richmond VA 23298.
Neale, M.C., & Cardon L.R.(1992) Methodology for Genetic Stud-ies of Twins and Families.NATO Asi Series. Series D,Behav-ioural and Social Sciences, Vol 67.
Pickens, R.W., Svikis, D.S., McGue, M., Lykken, D.T. et al.
(1991). Heterogeneity in the inheritance of alcoholism: A study of male and female twins. Archives of General Psychiatry,48:19–28.
Plomin, R., DeFries, J.C., & McClearn, G.E. (1990) Behavioral Ge-netics. A primer.New York: Freeman and company.
Schmitz, S. Cherny, S.S., & Fulker, D.W. (1998). Increase in power
through multivariate analyses. Behavior Genetics,28:357–364.Schork, N.J., (1993). Extended multipoint identity-by-descent analy-sis of human quantitative traits: efficiency, power, and model-ing considerations. American Journal of Human Genetics,53:1306–1319.
Svikis, D.S., Velez, M.L., Pickens, R.W. (1994). Genetic aspects
of alcohol use and alcoholism in women. Alcohol Health & Re-search World,18:192–196.
Tanaka, J.S. (1987). How big is big enough?: sample size and good-ness of fit in structural equation models with laten variables.Child Development,58:134–146.
van der Valk, J.C., Verhulst, F.C., Neale, M.C., Boomsma, D.I.
(1998). Longitudinal genetic analysis of problem behaviors in biologically related and unrelated adoptees. Behavior Genetics,28:365–380.
Edited by Norman D. Henderson
APPENDIX V
Samplesize (in subjects) needed to detect additive genetic and dominance influences in ADE-models.See Appendix II for definitions
V a =20%V a =30%V a =40%V a =50%V a =60%V d =10%V d =15%V d =20%V d =25%V d =30%V a & V d V d V a & V d
V d V a & V d
V d V a & V d
V d V a & V d
V d design 1148228087611036425958425958223518design 215611790845631483081483081271950design 3
148
11328
84
5236
48
2784
48
2784
28
1776
普通员工辞职申请书范文【三篇】 尊敬的xx人力资源部： 您好! 因为个人职业规划和一些现实因素，经过慎重考虑之后，特此提出离职申请，敬请批准。 在xx工作一年多的时间里，我有幸得到了各位领导及同事们的倾心指导及热情协助，在本职工作和音乐专业技能上，我得到了很大水准的提升，在此感谢xx提供给我这个良好的平台，这个年多的工作经验将是我今后职业生涯中的一笔宝贵财富。 在这里，特别感谢各位领导在过去的工作、生活中给予的大力支持与协助;尤其感谢xx，xx等，一年来对我的信任和关照，感谢所有给予过我协助的同事们。 望批准我的申请，并请协助办理相关离职手续，在正式离开之前我将认真继续做好当前的每一项工作。 祝公司事业蓬勃发展，前景灿烂。 申请人：### 20xx年xx月xx日 【篇二】 尊敬的韩总： 作为一名在酒店工作了大半年的员工，我对酒店有着一种格外亲切的感觉。每一个人在他年轻的时候，都有很多第一次，我当然也不例外。
我的第一份工作是在酒店，我最青春的三年也是在酒店度过的。 在这里，我学会了很多东西，能够跟同事们在一起工作，我觉得很开心，这里的每一位都是我的大哥大姐，我的叔叔阿姨，是他们教给了 我在学校里面学不到的知识，如何为人、如何处事、如何工作……在 酒店里，领导们也对我十分的关心，从刚进入酒店开始，我就感受到 从上至下的温暖。因为我是酒店里年龄还一般，还不算小，也从来没 有在这么大的集体里生活过，自不过然的，心里面就会产生一种被呵 护的感觉。这是一种以前在集体里未曾有过的感觉，很温馨，很自豪，而且它一直陪伴着我，直到我离开…… 但这种感觉不会随着我的离开而走远，我想我永远也不会忘记， 毕竟我以前生活在一个温暖而又温馨的集体里。韩总，还记得第一次 跟您近距离接触和理解是在20xx.3.16号。随着时间的流逝，斗转星移，您多年积累的工作经验与个人才华也得到充分的施展。您是我们 酒店的经理。在我上班之前，制定了一系列的政策与方针，重新定位 了酒店的经营策略，持续地尝试新的机制与奖励、分配办法，力争让 酒店的经济效益持续迈上新高，也让酒店员工的福利待遇如芝麻开花 一般节节高樊。，这才是为员工谋利益的举动，这才是一位被员工在 心里面所认可的经理。 而我，作为这个集体的一份子，更加感觉到您对员工的关心与培养。您肯定想到，酒店要想在竞争激烈的社会中立于不败之地，人才 的培养与发展是不可忽视的环节之一。因为我自身水平的不足，近期 的工作让我觉得力不从心，所以想公司提出了辞呈，忘领导批准。 申请人：### 20xx年xx月xx日 【篇三】 尊敬的公司领导：
辞职报告文本辞职报告范文大全 辞职报告 （篇一） 尊敬的领导： 我很遗憾自己在这个时候向公司正式提出辞职申请。 来到公司也已经快两年了，在这近两年里，得到了公司各位同事的多方帮助，我非常感谢公司各位同事。正是在这里我有过欢笑，也有过泪水，更有过收获。公司平等的人际关系和开明的工作作风，一度让我有着找到了依靠的感觉，在这里我能开心的工作，开心的学习。或许这真是对的，由此我开始了思索，认真的思考。 但是最近我感觉到自己不适合做这份工作，同时也想换一下环境。我也很清楚这时候向公司辞职于公司于自己都是一个考验，公司正值用人之际，公司新的项目的启动，所有的后续工作在公司上下极力重视下一步步推进。也正是考虑到公司今后在这个项目安排的合理性，本着对公司负责的态度，为了不让公司因我而造成的决策失误，我郑重向公司提出辞职。 我考虑在此辞呈递交之后的2—4周内离开公司，这样您将有时间去寻找适合人选，来填补因我离职而造成的空缺，同时我也能够协助您对新人进行入职培训，使他尽快熟悉工作。 能为公司效力的日子不多了，我一定会把好自己最后一班岗，做好工作的交接工作，尽力让项目做到平衡过渡。离开这个公司，离开
这些曾经同甘共苦的同事，很舍不得，舍不得领导们的尊尊教诲，舍不得同事之间的那片真诚和友善。 在短短的两年时间我们公司已经发生了巨大可喜的变化，我很遗 憾不能为公司辉煌的明天贡献自己的力量。我只有衷心祝愿公司的业绩一路飙升!公司领导及各位同事工作顺利! （篇二） 尊敬的办公室人力资源管理领导： 我向公司正式提出辞职。 我自**日进入公司，到现在已经一年有余了，正是在这里我开始 踏上了社会，完成了自己从一个学生到社会人的转变。在过去的一 年多里，公司给予了我许多学习和锻炼的机会，开阔眼界、增长见识。我对公司给予的照顾表示忠心的感谢!但是，经过近段时间的思考， 我越来越迷惘！我越来越觉得现在的工作、生活离自己想要的越来越远。所以，我必须离开，去过我思想深处另一种有别于目前的生活。我想，生活应该是在选择到适合自己的道路以后，再持之以恒地坚持！ 公司目前已经过了一年最忙的时间，是充电、整顿、储备人才的 时刻。相信，我的离开会很快有新生力量补充。因为这不是我想要的工作、生活状态，所以，我现在对工作没有激情、对生活也极其懒散。本着对公司负责的态度，为了不让公司其他同事受到我消极情绪 * ，也为了不让公司因为我出现业务上的纰漏等，我郑重向公司提出辞职，望公司给予批准！ 祝公司稳步发展，祝公司的领导和同事们前程似锦、鹏程万里!
辞职申请书范文大全500字 辞职申请书500字 辞职一般是提前30天向上级或公司递交辞职，无需公司批准，30天之后您就能顺利辞职了，以下是为大家搜集的范文，欢迎阅读! 尊敬的公司领导： 由于工作调动，现正式向公司提出调离原工作岗位。 舍不得，舍不得这里的人，舍不得自己曾经的付出。每一次出差、每一次报价、每一次谈判、每一次争吵，在飞机上、在吉普车上、在会议室里、在工地上，所有这一切，都充斥着我的记忆，那么清晰，就像是在昨天。但时间的指针总是忠诚地一步一步往前走，昨天终究会结束。 在公司四年半的时间里，我收获了很多，除了朋友和知识，更 重要的是，我到了成长的快乐。感谢命运，让我在最青春的年华里遇到了装备公司;感谢公司领导，你们的关注和欣赏让我一直充满自信，你们的指点和教诲让我在成长的路上少走了很多弯路;感谢公司的同事，和你们的沟通，轻松愉悦;感谢我自己，能够一直保持着一份纯净，真诚地付出，真诚地享受每一次收获。
鉴于目前的身体及生活状态，自认为不能够为公司创造更大的价值，现向公司提出辞职。 虽然我不能在这里继续“战斗”下去，但真心的希望，xx公司能够梦想成真，在世界的舞台上舞出属于自己的精彩。 此致 敬礼! 辞职人： 20xx年xx月xx日 尊敬的x总： 您好! 转眼间，我到公司已有X年了，这X年的工作时间里，虽然我的工作并不是尽善尽美，但在公司同事们的帮助，尤其是您的信任与教导下，我也努力的去完成每一项您布置给我的工作，都用了自己的
热情努力去对待。凭心而论，我开始对基础工程毫无了解，但在您这里我基本了解了基础工程，使我学到了很多东西，特别是一些做人的道理和对生活的理解。在这里，我真诚的对袁总说一声：谢谢您了! 但犹豫再三，经过了长时间的考虑，我还是写了这封辞职申请书。 加入公司以来，您对我的信任、教导与严格要求，令我非常感动，也成为激励我努力工作的动力。在您及同事们的热心指导与悉心帮助下，我在工程技术和管理能力方面都有了一定的提高。我常想，自己应该用一颗感恩的心，去回报您及公司对我的栽培，真的想用自己的努力去做好您交给的每一份工作任务，但自己的能力真的很有限，有很多地方没有做得能让您满意，所以对过去工作中失误与不足的地方，我真诚的对您说声抱歉，请您原谅! 经过这段时间的思考，我觉得我可能技术能力方面有所不足， 也缺少工作的积极性和脚踏实地的工作精神，没能很好的适应这个工作，所以一直没有把工作做到令您满意的程度。这是我在以后的人生中需要注意的地方，也是袁总经常教导我的地方，我一定会铭记于心! 再一次真诚地感谢您及公司全体同事对我的关爱与帮助!
简短辞职申请书范文大全 想必每一位在职场混迹多年的职场人士都应曾经写过辞职信之类的。在现在这个发展速度如此之快的社会，跳槽也就成了常见现象。而离职前的辞职信是必写的。下面就是小编给大家带来的简短辞职申请书范文大全，希望大家喜欢! 尊敬的xx： 我自xx年来到公司，工作中得到公司和您的培养，个人得到了很大的成长，公司的文化和环境也令我工作得非常开心。 现由于个人原因，我不得不提出辞职，希望能于x年x月x日正式离职，请公司批准我的这份辞职书。并请公司在x月x日前安排好人员接替我的工作，我将尽心交接。 再次对您x年来的培养和指导表示衷心的感谢。 最后祝您及公司的所有同事一切顺利! 此致 敬礼 辞职人：xxx 20xx年x月x日 尊敬的X经理： 您好! 感谢公司在我入职以来的培养关心和照顾，从X年X月份来到[公司]至今，我学到了很多东西，今后无论走向哪里，从事什么，这段经历都是一笔宝贵的财富，我为在彩卡的这段工作经历而自豪。 而今，由于个人原因提出辞职，望领导批准。 辞职人： 20xx年x月x日
公司人事部： 我因为要去美国留学，故需辞去现在的工作，请上级领导批准。 公司的企业文化感化了我，我对公司是深有感情的。我留学归来之后，仍愿意回公司就职。 感谢公司领导和同事在工作中对我的关心和支持，并祝公司兴隆。 辞职人：xxx 20xx年x月x日 尊敬的公司领导： 在递交这份辞呈时，我的心情十分沉重。现在由于我的一些个人原因的影响，无法为公司做出相应的贡献。因此请求允许离开。 当前公司正处于快速发展的阶段，同事都是斗志昂扬，壮志满怀，而我在这时候却因个人原因无法为公司分忧，实在是深感歉意。 我希望公司领导在百忙之中抽出时间受理我的离职事项。 感谢诸位在我在公司期间给予我的信任和支持，并祝所有同事和朋友们在工作和活动中取得更大的成绩。 辞职人： 20xx年x月x日 尊敬的xx： 自xx年入职以来，我一直很喜欢这份工作，但因某些个人原因，我要重新确定自己未来的方向，最终选择了开始新的工作。 希望公司能早日找到合适人手开接替我的工作并希望能于今年5月底前正式辞职。如能给予我支配更多的时间来找工作我将感激不尽，希望公司理解!在我提交这份辞呈时，在未离开岗位之前，我一定会尽自己的职责，做好应该做的事。 最后，衷心的说：“对不起”与“谢谢”! 祝愿公司开创更美好的未来!
离职申请书怎么写范文5篇 工作当中几乎每个人都会有经历辞职，那么大家知道离职申请书怎么写吗?下面就是给大家带来的离职申请书怎么写范文5篇，希望大家喜欢! 辞职报告怎么写模板 辞职理由 辞职之前必须想好理由，不管是世界那么大，我想去看看。还是老子就是不想干了。 书面格式 标题：标题一般有辞职报告、辞职书、辞职函、辞职申请等不同的写法，书面一般多用辞职书 称谓：在工作中称呼一般都是“尊敬的XXX”格式，你想谁递交辞职书就写TA的尊称。 正文： ①空格2字符，问好。如：您好。
②辞职理由，短到几个字，长到几百字，个人自由发挥。例如：世界那么大，我想去看看。 ③尾段可以写写对公司的祝福等等。如：祝公司业绩蒸蒸日上。 结语：结尾要求写上表示敬意的话。如“此致——敬礼”等。 署名：写上自己的名字，辞职人：XXX 。署名的格式，为*末尾换行后起，然后署名下面加上日期. 日期：辞职报告写的当天日期，当然公司的规定不同，可以灵活的变动。 注意事项 不要说上司坏话。如果你认为有必要向管理层反映一下上司的问题，要尽量以委婉的言辞口头提出。 不要满纸抱怨，抨击公司制度。 不要指责同事，尤其忌讳把同事的“罪行”白纸黑字写在辞职书上。 离职申请书范文【一】 尊敬的罗总： 您好!
首先感谢您在我工作期间对我照顾与支持，感谢公司给我这个平台，让我锻炼让我成长。 很遗憾在这个时候向xx正式写出辞职报告，或许我还不是正式职工，不需要写这封辞职信。当您看到这封信时我大概也不在这里上班了。 来到这里也快两个月了，开始感觉这里的气氛就和一个大家庭一样，大家相处得融洽和睦。在这里有过欢笑，有过收获，当然也有过痛苦。虽然多少有些不快，不过在这里至少还是学了一些东西。在这一个多月的工作中，我确实学习到了不少东西。然而工作上的毫无成就感总让自己彷徨。我开始了思索，认真地思考。思考的结果连自己都感到惊讶——或许自己并不适合xx 这项工作。而且到这里来工作的目的也只是让自己这一段时间有些事可以做，可以赚一些钱，也没有想过要在这里发展。因为当初连应聘我都不知道，还是一个朋友给我投的资料，也就稀里糊涂地来到了这里。一些日子下来，我发现现在处境和自己的目的并不相同。而且我一直以为没有价值的事情还不如不做，现在看来，这份工作可以归为这一类了。n多的时间白白浪费掉了。我想，应该换一份工作去尝试了。 离开这里，离开这些曾经同甘共苦的同事，确实很舍不得，舍不得同事之间的那片真诚和友善。但是我还是要决定离开了，我恳请xx和领导们原谅我的离开。
申请离职书范文6篇 Sample application for resignation 编订：JinTai College
申请离职书范文6篇 小泰温馨提示：辞职报告是个人离开原来的工作岗位时向单位领导或上级组织提请批准的一种申请书，是解除劳动合同关系的实用文体。本文档根据辞职报告内容要求展开说明，具有实践指导意义，便于学习和使用，本文下载后内容可随意修改调整及打印。 本文简要目录如下：【下载该文档后使用Word打开，按住键盘Ctrl键且鼠标单击目录内容即可跳转到对应篇章】 1、篇章1：申请离职书范文 2、篇章2：申请离职书范文 3、篇章3：申请离职书范文 4、篇章4：酒店离职申请范文 5、篇章5：酒店离职申请范文 6、篇章6：酒店离职申请范文 为离职写一份离职申请书，本文是小泰为大家整理的申请离职书范文，仅供参考。 篇章1:申请离职书范文
您好!首先感谢您在百忙之中抽出时间阅读我的离职信。 我是怀着十分复杂的心情写这封离职信的。自我进入公司之后，由于您对我的关心、指导和信任，使我获得了很多机遇和挑战。经过这段时间在公司的工作，我在酒店领域学到了很多知识，尤其是办公室合规的相关方面，积累了一定的经验，对此我深表感激。 由于自身存在很多尚不完善的地方，想通过继续学习来 进一步加强自己的能力。为了不因为我个人原因而影响公司的工作，决定辞去目前的工作。我知道这个过程会给公司带来一定程度上的不便，对此我深表歉意。 我会尽快完成工作交接，以减少因我的离职而给公司带 来的不便。为了尽量减少对现有工作造成的影响，我请求在公司的员工通讯录上保留我的手机号码一段时间，在此期间，如果有同事对我以前的工作有任何疑问，我将及时做出答复。 非常感谢您在这段时间里对我的教导和照顾。在平安的 这段经历于我而言非常珍贵。将来无论什么时候，我都会为自己曾经是平安公司的一员感到荣幸。我确信这段工作经历将是我整个职业生涯发展中相当重要的一部分。
岗位辞职申请书（精选6篇） 岗位辞职申请书 在当今不断发展的世界，我们都会用到申请书，我们在写申请书的时候要注意语言简洁、准确。写起申请书来就毫无头绪？下面是帮大家整理的岗位辞职申请书，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。 岗位辞职申请书1尊敬的企业领导： 您好! 鉴于我个人能力及不能胜任工作岗位要求等多方面原因的考虑，很遗憾自己在这个时候向企业提出辞职。 我也很清楚这时候向企业辞职于企业于自己都是一个考验，企业正值用人之际，企业业务的开展，所有的前续工作在企业上下极力重视下一步步推进。也正是考虑到企业今后推进的合理性，本着对企业负责的态度，为了不让企业因我而造成的决策失误，我郑重向企业提出辞职，望企业领导给予批准。 希望领导能早日找到合适的人手接替我的工作，我会尽力配合做好交接工作，保证企业的正常运作，对企业，对领导尽好最后的责任。要离开企业的这一刻，我衷心向您说声谢谢!也感谢全体同事对我无微不至的关怀，对此我表示诚挚的谢意，也同时对我的离去给企业带来的不便表示深深地歉意。希望领导能早日找到合适的人手接替我的工作，我会尽力配合做好交接工作，保证企业的正常运作，对企业，
对领导尽好最后的责任。要离开企业的这一刻，我衷心向您说声谢谢!也感谢全体同事对我无微不至的关怀，对此我表示诚挚的谢意，也同时对我的离去给企业带来的不便表示深深地歉意。在离开之前我仍将按往常一样尽力将自己的工作做好。 祝企业领导及同事们前程似锦，鹏程万里! 此致 敬礼! 申请人： 申请日期： 岗位辞职申请书2尊敬的领导： 您好! 怀着复杂的心情，我提出辞职的请求。屈指算来，我到公司已有两年多时间了。在这段时间里，虽然我的工作并不能尽善尽美，但在公司同事们的指导下，我尽量严格要求自己尽心尽职.按时按量完成了公司分配的销售任务。 鉴于两年多来我在公司的发展与期望有些距离，加之近来的工作中我常常觉得力不从心，故遗憾的提出辞职。 非常感谢在这段时间里公司对我的培育和关怀，在公司的这段经历对我而言弥足珍贵。将来无论什么时候，我都会为自己曾经是公司的一员而感到荣幸，在公司的这段工作经历也将是我整个职业生涯中相当重要的一部分。 祝公司领导和所有同事身体健康、工作顺利!
辞职申请书理由精选十篇 想换份工作，每个人辞职总有一个理由,一个员工要辞职,领导 总会要求提交一个离职的原因。以下是为大家的辞职申请书理由范文，欢迎大家阅读参考。 辞职申请书理由范文一 尊敬的各位领导: 你们好! 首先无可非议的要郑重感谢贵公司给予我近两年的工作机会。 由于个人职业规划和一些现实因素，经过慎重考虑之后，特此 提出离职申请，敬请批准。 来到本公司也快两年了，正是这里我开始踏上了社会，完成了 自己从一个学生到社会人的转变，有过欢笑收获，也有过辛酸和痛苦，公司平等的人际关系和开明的工作作风，让我感觉找到了一种依靠的感觉，工作了一年多，给我自己的感觉就是没有什么起色，由此我对于我最近在工作上的一些态度心理进行回想，最后我连自己想干什么，爱好做什么也不是很清楚，一连串的问号让我沮丧，也让我萌发了辞职的念头，并且让我确实了这个念头，或许有从新再跑到社会遭遇挫折，在不断打拼中去找属于自己职业定位才是我人生的下一步选择。 在这一年多的时间里，我有幸得到了各位领导及同事们的倾心 指导及热情的帮助，尤其感谢工段长对我的信任，支持和帮助，感谢所有给予帮助过我的同事们，忠心的祝愿贵公司蒸蒸日上，各位领导同事，工作愉快，身体健康。
此致 敬礼 申请人： XXXX年XX月XX日 辞职申请书理由范文二 尊敬的领导您好: 我进xx已经有几个月了，由于我个人的原因。经过深思熟虑地考虑，我决定辞去我目前在公司所担任的职位。 我非常重视在xx公司内这段经历，也很荣幸成为xx的一员，特别是xx的处事风范及素质使我倍感钦佩。在xx这几个月所学到的知识也是我一生宝贵的财富。也祝所有xx成员在工作和活动中取得更大的成绩及收益! 望领导批准我的辞职申请，并请协助办理相关离职手续(本人在2xx年x月x日离职)。在正式离开之前我将认真继续做好目前的每一项工作。 愿祝xx生意兴隆! 敬请领导同意并批复! 此致 敬礼 申请人： XXXX年XX月XX日 辞职申请书理由范文三
简短离职申请书范文4篇 简短离职申请书范文4篇 简短离职申请书范文篇一： 尊敬的公司各位领导： 您好。 经过深刻冷静的思考后，我郑重的向公司提出离职申请。来到公司这段时间，我学到了很多知识、积累了宝贵的经验，对此我深怀感激。由于诸多原因，不得不向公司提出离职申请，由此给公司带来的不便我深表歉意。虽有很多不舍，但还是做出以上决定，希望公司领导能对我的申请予以考虑并批准。 感谢领导一直以来对我的照顾和栽培，以及各位同事的支持与帮助，我在这半年多的时间中工作很充实、愉快。在此对部门领导和同事表示感谢。 我希望可以在此辞呈递交一周后离开公司。望领导批准。祝愿公司在今后的发展中蒸蒸日上，并祝愿各位领导及同事工作愉快! 此致 敬礼！ 离职人： 201X年X月X日 简短离职申请书范文 篇二： 尊敬的领导们：
天要下雨，娘要嫁人，生亦何苦，死亦何欢，生死由命，富贵由天。本来我想在~~~~~公司工作终老，但是现实是残酷的，世界是疯狂的!巨大的生活压力迫使我抬不起头来。遥望那碧蓝的天空!这时，我多么羡慕那自由飞翔的小鸟，还有那些坐得起飞机的人啊!!!每个月的中旬，我会满怀欢喜的拿着微薄的工资去还上个月的欠债! 今辞去一职，只因生活所迫，正所谓人往高处走，水往低处流;人生短短几十年光阴眨眼就过，何不出去外面世界一闯呢!望各领导们成全。 此致 敬礼！ 离职人： 201X年X月X日 简短离职申请书范文 篇三： 尊敬的公司领导： 首先感谢公司近段时间来对我的信任和关照，给予了我一个发展的平台，使我有了长足的进步。如今由于个人原因，无法继续为公司服务，现我正式向公司提出离职申请，将于xx年XX月XX日离职，请公司做好相应安排，在此期间我一定站好最后一班岗，做好交接工作。对此为公司带来的不便，我深感歉意。 望公司批准!谢谢! 祝公司业绩蒸蒸日上，大展宏图! 此致 敬礼！
领导辞职申请书范文大全 领导辞职申请书范文一 尊敬的学校领导: 你们好! 首先感谢领导对我在二小8年来的工作肯定和信任，以及对我那份切切栽培的厚爱!自从事我校的教科室副主任工作以来，我勤勤恳恳，认真工作。 回顾这一年来的教科室工作，尽管我倾尽努力，但深感力不从心，这无形中使我倍感压力。经过深思熟虑，在此，我郑重向领导提出书面申请书——辞去教科室副主任职务。 一、个人业务能力不足 我理解领导恨铁不成钢的心情，也肯请领导理解我此刻内疚的心情。这一年来，我深感自己业务水平不足，没有使我校的教科室的工作，在原有的基础上进步，甚至比之前有
所停滞。不是我言不由衷，乱找借口。例如，在工作安排方面，我没有足够的协调能力，给许多教师带来不便。在上级下达的任务中，由于没有足够的业务能力，应对深感吃力，致使在日常工作中偶尔出错。教科室工作做不好，致使原来自己得心应手，引以为傲的班级管理工作、教学工作也跟不上，辜负了信任我的家长和学生。世上没有两全其美的方法，如果一定要在两者中选择一个做好，我只能选择做一名勤勤恳恳班主任和语文教师，继续前行。 二、本人身体差，没有足够的精力应付 自从我接手该工作以来，虽然一直很努力，但往往事与愿违。教科室工作、班主任工作、教学工作，家庭中年迈多病的父母需要照顾等等，致使我身心疲惫、有心无力、常常失眠，这不仅对工作无益，而且对我的健康存有潜在威胁。由于身体上的不适，每天总担心教科室工作失误，对整个学校造成不良影响。同时，对以往感兴趣的教学工作也提不起精神来。面对这样的精神状况，我不得已而作出辞去教科室工作的决定。 三、本人在人际处理及工作安排上，处理方式欠佳 由于我是那种大大咧咧的性格，做事不成熟，经常缺乏全面考虑，在上级与下级工作安排中缺乏成熟的协调能力，
辞职申请书范文大全4篇Complete sample of resignation application 编订：JinTai College
辞职申请书范文大全4篇 前言：申请书是个人或集体向组织、机关、企事业单位或社会团体表述愿望、提出请求时使用的一种文书。申请书的使用范围广泛，也是一种专用书信，表情达意的工具。本文档根据申请书容要求和特点展开说明，具有实践指导意义，便于学习和使用，本文下载后内容可随意调整修改及打印。 本文简要目录如下：【下载该文档后使用Word打开，按住键盘Ctrl键且鼠标单击目录内容即可跳转到对应篇章】 1、篇章1：辞职申请书范文 2、篇章2：辞职申请书范文 3、篇章3：辞职申请书范文 4、篇章4：辞职申请书范文 辞职申请书格式 辞职申请通常有五部分构成。 （一）标题
在申请书第一行正中写上申请书的名称。一般辞职申请书由事由和文种名共同构成，即以“辞职申请书”为标题。标题要醒目，字体稍大。 （二）称呼 要求在标题下一行顶格处写出接受辞职申请的单位组织或领导人的名称或姓名称呼，并在称呼后加冒号。 （三）正文 正文是申请书的主要部分，正文内容一般包括三部分。 首先要提出申请辞职的内容，开门见山让人一看便知。 其次申述提出申请的具体理由。该项内容要求将自己有关辞职的详细情况一一列举出来，但要注意内容的单一性和完整性，条分缕析使人一看便知。 最后要提出自己提出辞职申请的决心和个人的具体要求，希望领导解决的问题等。 （四）结尾 结尾要求写上表示敬意的话。如“此致——敬礼”等。 （五）落款
辞职申请的落款要求写上辞职人的姓名及提出辞职申请的具体日期。 篇章1:辞职申请书范文 尊敬的公司领导： 首先，致以我深深地歉意，很遗憾在这个时候向公司提出辞职，离职的原因纯粹是出于个人未来的工作发展而考虑，无法继续在公司发展!离开前我也会认真做好工作地交接，把未完成的工作做一下整理，以保证公司工作的顺利延续。也很荣幸曾身为XX公司的一员，能有机会在这里工作学习，不胜感激!衷心祝愿所有在XX公司辛勤工作的同事工作顺利，事业有成! 此致 敬礼! 申请人： 申请日期： .辞职申请书范文2 尊敬的公司领导：
教师辞职申请书范文大全 篇一：教师辞职申请书范文 尊敬的县教育局和校领导： 您们好! 首先我只能说声对不起，我辜负了您们对我的期望，今天写信是向您们提出辞职的。自 xx 年 8 月分配到四中以来，我一直受到了教育局和学校的各方面的帮助，尤其是学校领导，李校长，对我工作和生活都很关心，对此我是感恩不尽的。刚大学毕业时，我由一名学生成了一位光荣的人民教师，对教师这职业我是既熟悉又陌生。记得在我来校的当天，就受到了学校领导和同事们的欢迎，心里感到非常的温暖 ;教学工作也是无私的将许多教学经验传授给我。从备课到讲解，从和学生相处到批改作业，从教态到板书设计，从语言运用到为人处世等等，让我学了不少东西。学校是很器重我的，近三年连续让我教高三。应该说我是很认真很努力地在工作，我敢发誓的说，我没有哪一天，哪一节课是在混日子，在敷衍学生，我都尽我最大的力做好我的本职工作。但今天我决定选择离开四中，有这么几个原因：第一：虽然我很尽力的从事教学工作，但教学还是不如人意，取得的成绩微乎其微，辜负了学校领导对我的期望，我也是很无奈，有时真怀疑自己的能力了。想来，可能验证了一句话：本科大学毕业的不如一般大学毕业的，一般大学毕业的不如师专毕业的，师专毕
业的不如高中毕业的。因此，我觉得我不适合在四中工作，再这样下去的话，肯定会影响学校的升学率。在现在如此看中升学率的环境下，请考虑批准我的辞职报告。第二：就是学校的管理。开始的时候觉得还能跟上学校改革的步伐，但越到后面，越觉得难以适应。比如学校规定没有课也要坐班，我也赞同的，也坐班的。但我的课经常是早上 4、5 节，而学校只能 10：00 到 10：30 去吃早点，那样只能来不及，但不吃的话我身体又吃不消，更怕影响教学质量。因此经常 9：30 去吃，从而违反了学校的规定，要算我脱岗。我想，我是不适应学校的管理了，因此选择离开。第三：就是工资，每个月打到卡上的 1024 元，让我很难想象什么时候能在弥勒买得起按揭的住房，倍感压力重大。四中是强调不为薪水而工作的，而我，还做不到这点。因为我家里还有父母，以后还会成家，会有孩子，都需要薪水。第四：也许是能力有限，我认为我在四中已经没有更大的发展机会了，已经工作了 5 年多，基本上定型了。因此，我决定选择一个新的工作环境，希望领导批准，敬请早些安排。当然，无论我在哪里，我都会为四中做力所能及的事情，因为我为我曾经是四中人而感到骄傲。最后，诚恳地说声：对不起!也衷 心地祝愿四中力挫群芳，永往直前!学校越办越好，升学率一年比一年高!四中所有的学生都考上重点大学!
离职申请书范文大全必胜客离职申请书范文离职申请书是必胜客员工在离职申请过程中的拍门砖。下面是为大家带来的必胜客离职申请书范文，相信对你会有帮助的。 尊敬的领导： 我是在必胜客兼职的一个大学生，今天我怀着歉意在此向您提出辞职。 在我不多的上班生活中，我工作的很开心，感觉餐厅的气氛就和一个大家庭一样，大家相处的融洽和睦。同时我在餐厅也学会了如何与同时相处，如何向同事们请教询问。 我真心的感谢大家对我的照顾，由于我自己的能力和时间等方面的原因，没有能很好地位餐厅的运作做出什么贡献，我深深地觉得愧对餐厅对我的培养。由于一些个人的因素，我在过去一段时间的表现不能让我自己和大家感觉满意，给大家添了不少的麻烦，所以为了不给餐厅增加更多的麻烦，我做了决定，而且经过自己慎重的考虑，我怀着莫大的歉意，向您提出辞职，请您给予批准。以后，有合适的机会我还是会选择回到这个美好的地方快乐的工作。渴盼得到您的谅解和批准。
此致 敬礼! XXX XXXX年XX月XX日 尊敬的XX经理: 您好!首先感激您在百忙之中抽出时刻开阅读我的辞职信。 我是怀着非常复杂的心境写这封的。自从我进到了餐厅之后，由于你对我的指点和信任，使我取得了许多机遇和应战。经历这段时刻在餐厅的任务，我从中学到了许多知识，积聚了一定的经历，对此我深表感谢。由于我本身任务才能不够，近期的任务让我觉得力所能及，为此我作了很长时刻的思考，我确定递上辞呈。 为了不由于我本人才能不够的缘由影响了餐厅的正常运作，更迫切的缘由是我必需在xx年1月后参与计算机等级证的培训，较长时刻内都不能下班，因此经历沉思熟虑之后，我确定在xx年1月前
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！ == 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ == 离职申请书 精选范文:离职申请书(共2篇) 尊敬的公司领导： 您好！ 我很遗憾自己在这个时候向公司正式提出辞职。 我因经济危机的影响以及家庭原因，无法在继续工作下去，只能提前回国，希望公司能谅解我们的处境。经过慎重考虑之后，特此提出申请：我自愿申请辞去在公司的一切职务，敬请批准。 来到公司大约二年了，公司里的每个人对我都很好。我衷心感谢各位领导以及各位同事对我的照顾与错爱，在这近二年里，我学到了很多以前从未接触过的知识，开阔了视野，锻炼了能力。工作上，我学到了许多宝贵实践技能。生活上，得到各级领导与同事们的关照与帮助；思想上，得到领导与同事们的指导与帮助，有了更成熟与深刻的人生观。这近二年多的工作经验将是我今后学习工作中一笔宝贵的财富。感谢所有给予过我帮助的同事们。 望领导批准我的申请，并请协助办理相关离职手续，在正式离开之前我将认真继续做好目前的每一项工作。 离开这个公司，我满含着愧疚、遗憾。我愧对公司上下对我的期望，愧对各位对我的关心和爱护。遗憾我不能经历公司的发展与以后的辉煌，不能分享你们的甘苦，不能聆听各位的教诲，也遗憾我什么都没能留下来。结束我来新加坡的第一份工作。 最后，衷心祝愿公司健康成长，事业蒸蒸日上！祝愿各位领导与同事：健康快乐，平安幸福！ 辞职人： 201X年04月10日 [ 离职申请书(共2篇) ] 篇一：离职申请书范文
范文一 离职申请书 尊敬的公司领导： [ 离职申请书(共2篇) ] 您好！首先感谢您在百忙之中抽出时间阅读我的辞职信。 我是怀着十分复杂的心情写这封辞职信的。自我进入公司之后，由于您对我的 关心、指导和信任，使我获得了很多机遇和挑战。经过这段时间在公司的工作，我在保险领域学到了很多知识，尤其是办公室合规的相关方面，积累了一定的 经验，对此我深表感激。 由于自身存在很多尚不完善的地方，想通过继续学习来进一步加强自己的能力。为了不因为我个人原因而影响公司的工作，决定辞去目前的工作。我知道这个 过程会给公司带来一定程度上的不便，对此我深表歉意。 我会尽快完成工作交接，以减少因我的离职而给公司带来的不便。为了尽量减 少对现有工作造成的影响，我请求在公司的员工通讯录上保留我的手机号码一 段时间，在此期间，如果有同事对我以前的工作有任何疑问，我将及时做出答复。 非常感谢您在这段时间里对我的教导和照顾。在平安的这段经历于我而言非常 珍贵。将来无论什么时候，我都会为自己曾经是平安公司的一员感到荣幸。我 确信这段工作经历将是我整个职业生涯发展中相当重要的一部分。 祝公司领导和所有同事身体健康、工作顺利！再次对我的离 职给公司带来的不便表示歉意，同时我也希望公司能够理解我的实际情况，对 我的申请予以考虑并批准。 此致 敬礼 申请人：XXX X年X月X日 范文二 离职申请 尊敬的领导：
离职申请书范文模板大全 有些人在写离职申请的时候往往不知道该怎么下笔，明明自己心里有想法，但却就是写不出来，而且还不知道离职申请的格式。“公司员工离职申请怎么写”呢？下面小编整理离职申请书范文模板，欢迎阅读。 离职申请书范文模板1 尊敬的公司领导： 您好！首先感谢您在百忙之中抽出时间阅读我的离职申请书。 我是怀着十分复杂的心情写这封辞职信的。自我进入公司之后，由于您对我的关心、指导和信任，使我获得了很多机遇和挑战。经过这段时间在公司的工作，我在原料采购领域学到了很多知识，积累了一定的经验，对此我深表感激。 由于我自身经验的不足，近期的工作让我觉得力不从心。为此，我进行了长时间的思考，觉得公司目前的工作安排和我自己之前做的职业规划并不完全一致。 为了不因为我个人的原因而影响公司的生产销售进度，经过深思熟虑之后我决定辞去这份工作。我知道这个过程会给您带来一定程度上的不便，对此我深表抱歉。 我会在这段时间里完成工作交接，以减少因我的离职而给公司带来的不便。 为了尽量减少对现有工作造成的影响，我请求在公司的员工通讯录上保留我的手机号码1个月，在此期间，如果有同事对我以前的工作有任何疑问，我将及时做出答复。 非常感谢您在这段时间里对我的教导和照顾。在公司的这段经历于我而言非常珍贵。将来无论什么时候，我都会为自己曾经是公司的一员而感到荣幸。我确信在公司的这段工作经历将是我整个职业生涯发展中相当重要的一部分。 祝公司领导和所有同事身体健康、工作顺利！ 此致 敬礼！ 申请人：xxx 20xx年xx月xx日 离职申请书范文模板2 敬爱的xx公司领导： 您好。
由于身体的原因，不适应扫描这份工作。在这个月底交完班后，我打算回家休养。对此，我向信任我给予我期望的公司领导和同事们表示深深的歉意。 作为大姐与领导，我想把我这三个月来在xx公司学习成长的收获与您分享。 首先，向您表示感谢。感谢您给予了我进入xx公司学习锻炼的机会，让我在此不 仅学习到证券知识还认识了许多可亲可爱的同事们。xx公司就像是一个和谐的大家庭，在这里工作不仅感受到温暖而且充实快乐。在公司最忙碌的日子里，我亲眼目睹了同 事们紧张、有条不紊的工作。虽然很累但没有人叫苦。让我看到了一个团结战斗的群体，一个年轻活泼的群体。每当我工作疲惫烦躁厌倦时，看到他们，心中不自觉地就 有一股力量。心中的暖流来自于同事们乐观敬业的精神，来自于大家的相互关照和鼓励。是这个战斗的群体不断的激励着我，给予我力量，让我看到了自己的许多不足。 我为有这麽一群同事而骄傲。 在弟弟妹妹身上，我看到了朝气，看到了这个公司的未来。在大哥大姐身上，我 看到了亲切与平和，看到了这个公司的历史和积淀。感谢公司领导为我们创造了这麽 一个和谐快乐的工作氛围。 其次，我要感谢这个公司里所有的同事们。是大家给了我温暖和帮助。让我在这 里工作快乐而温馨。感谢xx姐、xxx姐、xxx哥、xx哥等同事对我工作的鼓励和支持。感谢前台活泼可爱的同事们。 祝愿xx公司的事业蒸蒸日上。道路越走越广！ 此致 敬礼！ 申请人：xxx 20xx年xx月xx日 离职申请书范文模板3 尊敬的领导： 由于我的一些个人原因，经过一段时间的慎重考虑后，我决定向公司提出辞职。 在短短一年的时间里，公司给予了我多次机会，使我在这个工作岗位上积累了一 定的技术技能和工程经验。我在公司里工作的很开心，感觉公司的气氛就和一个大家 庭一样，大家相处的融洽和睦，同时在公司里也学会了许多工作以外的处世为人等做 人的道理。所有的这些我很珍惜也很感谢公司，因为这些都为我在将来的工作和生活 中带来帮助和方便。另外，在和各位同事的朝夕相处的时间里，也使我对过去的、现
精选辞职申请书范文10篇 精选辞职申请书范文10篇 在现在社会，申请书起到的作用越来越大，写申请书的时候要注意内容的完整。为了让您不再为写申请书头疼，以下是为大家的辞职申请书10篇，仅供参考，大家一起来看看吧。 尊敬的经理： 您好!我是项目的系统集成工程师，负责项目第三阶段的集成工作，我知道在这个时候向您提出辞职申请是不对的，会给公司带来不少麻烦，然而一些突发事件，使得我不得不辞职，对此还请您谅解。人家说系统集成工程师是个好工作，我也确信是个好工作，公司也是个好公司，现在让我辞职我也很不舍，可是某此不可抗拒的因素让我没得选择。 我自也了一些项目三阶段的工作内容： 1、硬件集成，主要任务包括服务器、存储设备安装调试、分区、微码升级等工作，并编写安装报告;
2、系统初始化，主要任务包括安装虚拟化软件、操作系统和相应补丁升级工作，并编写安装报告; 3、系统配置，主要任务包括网络、磁盘存储、文件系统、用户、交换分区、系统日志以及管理逻辑和物理设备等工作，并编写安装报告; 4、ha软件安装，主要任务包括规划配置ha环境，安装ha软件等工作，并编写安装报告; 5、应用软件安装，主要任务包括安装数据库软件、备份、监控和应用软件等，并编写安装报告。 6、与产品规划人员沟通，掌握产品需求及变更，具有项目进度规划和管理，技术难点公关，各项性能优化能力)，希望对交接人员有所帮助。 最后，祝愿公司发展越来越来，同事们事事顺心。 尊敬的xx经理： 您好!
工作近*年来，发现自己在工作、生活中，所学知识还有很多欠缺，已经不能适应社会发展的需要，因此渴望回到校园，继续深造。经过慎重考虑之后，特此提出辞职：我自愿申请辞去在xxxx机修公司的一切职务。 在XXX近*年的时间里，我有幸得到了单位历届领导及同事们的倾心指导及热情帮助。工作上，我学到了许多宝贵的经验和实践技能，对科研工作有了大致的了解。生活上，得到各级领导与同事们的关照与帮助;思想上，得到领导与同事们的指导与帮助，有了更成熟与深刻的人生观。这近四年多的工作经验将是我今后学习工作中的第一笔宝贵的财富。 在这里，特别感谢YYY(XXX的上级单位) A主任、B主任、C主任在过去的工作、生活中给予的大力扶持与帮助。尤其感谢XXX Z主任在XXX近二年来的关照、指导以及对我的信任和在人生道路上对我的指引。感谢所有给予过我帮助的同事们。 祝您身体健康，事业顺心。并祝YYY、XXX事业蓬勃发展。 此致
简单的离职申请书模板5篇 员工辞职报告模板应该怎么写呢?在我们辞职时一定要先学会怎么书写辞职信哦!下面就是给大家带来的简单的离职申请书模板5篇，希望大家喜欢! 简单的离职申请书模板【一】 尊敬和亲爱的温总： 首先致以我深深地歉意，怀着及其复杂而愧疚的心情我艰难写下这份辞职信，很遗憾自己在这个时候突然向公司提出辞职，纯粹是出于个人的原因，不能再和公司的一起发展! 其实我已经很幸福，很幸运能在广缆工作了近二十年多的时间，在这近二十年中我们一起工作，一起成长，一起为广缆的发展添砖加瓦。 特别在这六年中，领导给予了我人生中最重要的机会--做部长，并在过往我工作过程中给予的帮助和支持深表感谢。能够得到大家的帮助和认同深感幸福。 在这年六年中，一起进步，一起成长，一起把我们的工作做好，汗水终得到回报，我们的广缆越来越壮大，和市场客户的
实际越来越紧密的结合，我很高兴六年来时间的付出和努力得到了历史印证。 在这年六年中虽然有这样问题、那样的困难，但和谐愉快的工作是这一生一段很难忘的幸福的经历，我为曾经有过这样的open的思想和心态的工作环境和人际环境感到无比的荣兴和骄傲，我想这一定是我人生历程中的一段很美好很美好的经历和回忆。 感谢领导在这六年中对我的培养和宠爱，感谢大家在这段时间对我工作中的支持和帮助，无言以表，再次感谢! 因个人的原因和身体健康原因，向公司提出辞职，请批复! 离开这个曾经是我这一生最爱的工作岗位，离开这些曾经同甘共苦的同事，确实很舍不得，舍不得同事之间的那片真诚和友善。但是出于个人的原因我还是要作出这个最痛苦的决定，我恳请领导原谅我，批准我的辞职。 大恩不言谢谢(鞠躬)! 辞职人：xx 日期：20xx年xx月x日 简单的离职申请书模板【二】 尊敬的公司领导：
简单辞职申请书范文5篇 篇一：简单辞职申请书 尊敬的公司领导: 首先感谢公司近段时间对我的信任和关照，给予了我一个发展的平台，使我有了长足的进步。如今由于个人原因，无法为公司继续服务，现在我正式向公司提出辞职申请，将于2011年12月31日离职，请公司做好相应的安排，在此期间我一定站好最后一班岗，做好交接工作。对此为公司带来的不便，我深感歉意。 望公司批准，谢谢! 祝公司业绩蒸蒸日上。 此致 敬礼 申请人：xxx 20xx年x月x日 篇二：简单辞职申请书 尊敬的领导 我叫xxx,现任外xxx，20xx年11月入职。考虑再三我向公司提出离职申请，不得不说我在公司一年多的时间里学到了很多东西，深刻感受到了xxx大家庭的温暖，每个人都是那么的积极向上，我认为是xxx的价值观指引了我们，他不仅是xxx的价值观，也是我们每个人的价值观，对于我来说他将影响我的一生，在这里工作我感到很荣幸，非常感谢公司对我的培养和帮助。但是由于我
个人心态的变化，不能再胜任此工作，特向公司提出离职申请，希望领导给予批准，由此给公司带来不便表示歉意! 申请人：xxx 20xx年x月x日 篇三：简单辞职申请书 尊敬的领导： 您好! 在此向公司提出辞呈。 在公司工作近三年中，得到了领导和同事们的许多关心、体贴和帮助。对公司有了家的感觉，也学到了很多知识。非常感激公司给予了我这样的机会，能在这么良好的环境下工作和学习。 因为某些个人的理由，我选择离职。望领导批准我的申请。在未离开岗位之前，我一定会尽职做好应该做的事。是我的工作请尽管分配。也会尽快做好交接工作。 离开公司，离开这些曾经同甘共苦的同事，很舍不得，舍不得领导们的谆谆教诲，舍不得同事之间的那片真诚和友善。 最后，希望公司的业绩一如既往一路飙升!各位同仁工作顺利! 此致 敬礼 申请人：xxx
简单的离职申请书范文大全 尊敬的领导： 你好! 非常感谢领导给予在××工作的机会以及在这两年里对我的关心 和关怀!因为某些原因，今天我在这里提出辞职申请。 在××两年的时间里，公司给予我多次参加大小项目的实施机会，使我在这个工作岗位上积累了一定的技术技能和工程经验，同时也学 到了许多工作以外的处世为人等做人的道理。所有的这些我很珍惜也 很感谢公司，因为这些都为我在将来的工作和生活中带来关心和方便。另外，在和××部各位同事的朝夕相处的两年时间里，也使我对这个 部门，对过去的、现在的同事建立了由浅到深的友谊，我从内心希望 这份友谊，这份感情能继续并永久保持下去。 ××的发展和建设在进一步的规范和完善中，真心祝福××在今 后的发展旅途中步步为赢、蒸蒸日上! 再次感谢 此致 敬礼 申请人：### 20xx年xx月xx日 【篇二】 尊敬的领导： 您好，今天我怀着十分复杂的心情向您提出我的辞职请求，我会 在三月份的某个你觉得方便的时候离开，我打算追求其他方面的爱好，
假如这给您增添了任何的麻烦，请接受我深深的歉意。在公司的2年 多的时间里，也许我的能力有限，也许我的潜力并没有得到充分发挥，我没有为公司做出更多的贡献，对此我深感愧疚。 在此我非常感谢公司给予本人学习的机会，并取得宝贵的工作经验。希望本人的离职不会为您带来很大的不便。离职申请书范文。本 人希望在离职之前，能够取得离职通知书。 回想在以往的岁月里，在工作、生活各方面，我都得到了您周到 的关心和关心，说心里话您是一位难得的好主管，我很幸运一毕业就 遇上了您。当我做错事的时候您总是能够原谅我，并能一次又一次的 给我机会改正。对此，我将一辈子感激不尽。以后您有什么用得着我 的地方，尽管开口，只要条件允许，有可能做得到的，我一定乐意尽力。我也希望我们能再有共事的机会。 在未离开岗位之前，是我的工作请您尽管分配，我一定会尽自己 的职责，做好应该做的事。离职申请书范文。最后我再一次感谢给予 我关心和关心的公司所有同事，我衷心感谢您们。祝您和公司好运相伴，将来更加兴旺发达. 此致 敬礼 申请人：### 20xx年xx月xx日