上海交通大学
硕士学位论文
OPN、RhoA、CRP与原发性高血压关系的研究
姓名：李艳秀
申请学位级别：硕士
专业：内科学（心血管）
指导教师：高平进
20090401
缩略词
缩写英文全称中文名称
hypertension 原发性高血压
EH Essential
SBP Systolic blood pressure 收缩压
DBP Diastolic blood pressure 舒张压
SNP Single nucleotide polymorphism 单核苷酸多态性OPN Osteopontin 骨桥蛋白
Hs-CRP High sensitivity C-reactive protein 超敏C反应蛋白BMI Body mass index 体重指数
FBG Fasting blood glucose 空腹血糖
TG Triglyceral 甘油三酯
cholesterol 总胆固醇
TC Total
HDL-C High-density lipoprotein cholesterol 高密度脂蛋白胆固醇LDL-C Low-density lipoprotein cholesterol 低密度脂蛋白胆固醇BUN Blood urea nitrogen 血尿素氮
acid 血尿酸
UA Uric
creatinine 血肌酐
Scr Serum
MDR Multifactor dimensinality reduction 多因子降维
significant 无意义
NS Not
HWE Hardy-Weinberg
equilibrium 哈迪-温伯格平衡ELISA enzyme-linked immunosorbent assay 酶联免疫吸附测定法
ratio 比值比
OR odds
CI confidence
interval 可信区间
deviation 标准差
SD standard
ROC curve Receiver operator characteristic curve 工作特征曲线
LD Linkage
disequilibrium 连锁不平衡
MAF Minor allele frequency 较小等位基因频率
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上海交通大学
学位论文原创性声明
本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
学位论文作者签名：
日期：年月日
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上海交通大学
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OPN、RhoA、 CRP与原发性高血压关系的研究
摘要
原发性高血压是由遗传因素和环境因素共同作用而引起的多基因疾病。尽管人类基因组计划已经完成和功能基因组学不断完善，然而到目前为止，原发性高血压的发病机理仍未明了。识别高血压相关基因是一重要研究内容，也是多年未解决的难题。我们以往曾用基因芯片技术筛查诱导血管病变的基因，发现骨桥蛋白（OPN）与RhoA基因均为血管损伤细胞模型中的上调基因。进一步功能研究发现OPN在自发性高血压大鼠（SHR）血管中的表达明显高于正常对照鼠（WKY），且OPN促进SHR大鼠血管细胞迁移和表型转化；RhoA/ROK激酶信号通路涉及这一血管细胞表型转化及迁移过程；提示OPN与RhoA可能参与高血压血管重塑过程。而血管重塑是高血压发生发展的基本病理生理过程，因此提出OPN与RhoA可能为高血压的候选基因。
寻找与原发性高血压发生发展相关的生物标记，以便在高血压靶器官损伤之前就对疾病进行干预，亦为当前高血压防治研究的热点。近年来多项研究显示，慢性低度炎症与原发性高血压的发生发展有关，提示炎症可能与高血压互相影响，互为因果。但究竟哪一种炎症因子涉及高血
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压的疾病过程尚不清楚。骨桥蛋白和C-反应蛋白（hs-CRP）均为参与血管炎症反应的重要因子，但与高血压发生的关系尚未明确。
本研究通过病例-对照研究探讨OPN和RhoA基因与原发性高血压的相关性；同时检测原发性高血压患者与正常健康者的血清骨桥蛋白（OPN）与高敏C-反应蛋白浓度，探讨其与高血压发生的关系。
第一部分骨桥蛋白及RhoA基因多态性与原发性高血压的相关性研究
采用病例-对照研究设计，选取713例原发性高血压患者和663例正常血压对照者为研究对象。对OPN和RhoA基因共12个常见单核苷酸多态性多态性（SNPs）位点进行基因分型，通过比较研究探讨与原发性高血压发病相关的基因。我们发现骨桥蛋白基因的10个单核苷酸多态性（SNPs）位点和RhoA基因的2个SNPs位点的基因型和等位基因频率在原发性高血压组和正常对照组中均无统计学差异。通过多因子降维法（MDR）进行基因内及基因-基因间交互作用的分析，选出可能存在交互效应的最优多态性位点组合模型，包括骨桥蛋白基因的T8975C位点、rs1126772位点和RhoA基因的rs6784820位点，发现OPN基因的T8975C 位点与rs1126772位点存在一个很强的基因内交互作用，并且由这两个位点组成的模型与RhoA基因的rs6784820位点存在一个较强的基因-基
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因间的交互作用。单倍型分析表明，由骨桥蛋白基因的T8975C位点和rs1126772位点组成的单倍型，以及由骨桥蛋白基因T8975C位点、rs1126772位点和RhoA基因rs6784820位点组成的单倍型频率在原发性高血压组和正常对照组中有统计学差异，并且经过FDR校正、Bonferroni 校正后，这两组单倍型频率在原发性高血压组和正常对照组中仍有统计学差异。提示OPN基因T8975C、rs1126772 和 RhoA基因rs6784820多态位点之间的交互作用与原发性高血压相关，但OPN、RhoA基因型与血清OPN等表型分析未显示阳性结果。类似结果尚未见报道。
第二部分骨桥蛋白、C-反应蛋白与原发性高血压的关系
对218例原发性高血压患者和206例年龄、性别均衡的正常对照者，用酶联免疫法测定血清OPN浓度，高敏免疫比浊法测定hs-CRP浓度，并分析其与总胆固醇，高密度脂蛋白胆固醇，甘油三酯，空腹血糖，血尿酸和血尿素氮等危险因素的关系。结果发现原发高血压患者组OPN 与hs-CRP 浓度均显著高于正常对照组，且二者呈正相关，进一步分析显示血清OPN与Ln(hs-CRP)均与年龄、体重指数、血尿素氮、尿酸呈正相关，与高密度脂蛋白胆固醇呈负相关。工作特征（ROC）曲线分析显示hs-CRP与高血压的关系较其它因素更具有危险性，当hs-CRP为0.285mg/L时, 敏感度和特异度之和达到最大，敏感度和特异度分别为
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90.7%和89.3%。Logistic回归分析显示，在校正年龄、体重指数、空腹血糖、甘油三酯、血尿酸、血尿素氮及高密度脂蛋白胆固醇后，hs-CRP 与高血压独立相关，提示hs-CRP可能是高血压的独立危险因素。OPN、hs-CRP与高血压危险因素的关系尚未见报道。
关键词：原发性高血压，骨桥蛋白，RhoA，C反应蛋白， Logistic回归
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Association of OPN, RhoA and CRP with Essential
Hypertension
ABSTRACT
Essential hypertension is recognized as a common complex disease depending on a mosaic network of many genes each with a minute contribution and under the influence of multiple gene-gene and gene-environment interactions. Despite the completion of human genome project and progression of functional genomics, current endeavors in unraveling the genetic makeup of human hypertension have not automatically bathed the patients’ bedside in a helpful new light. So far, finding and confirming how many genes and which genetic determinants are actually involved in the development of essential hypertension remain an interpretive challenge. Indentifying hypertension-susceptibility genes is an important issue, which has not yet been solved for many years. In this study, we
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employed gene chip technology to identify which gene can induce the vascular lesion and found that osteopontin (OPN) and RhoA genes were both up-regulated in vascular injury models. Our functional results also validated that the expression of OPN in blood vessel of spontaneously hypertensive rats (SHR) was significantly higher than that in Wistar Kyoto rats (WKY), and OPN can accelerate the migration and transformation of vascular cells. In addition, we found that RhoA/ROK signal pathway was involved in this phenotypic transformation and migration. Therefore, it is suggested that OPN and RhoA might play an important role in vascular remodeling, which is the pathological basis for hypertension incidence, as well as its maintenance and development. In view of these lines of evidence, we regarded OPN and RhoA as candidate genes for deciphering the genetic makeup of essential hypertension.
A special interest has been sparked off to identify the related biomarkers for essential hypertension, especially in the field of inflammation to intervene the disease before target organ damage. As evidenced, the occurrence and development of essential hypertension is often accompanied by chronic low-grade inflammation, suggesting that an interactive and causal relationship might exist between inflammation and essential hypertension. However, to determine which inflammatory factors are involved in the
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development of essential hypertension remains unclear.
Osteopontin and C-reactive protein serve as important mediators in the vascular inflammation reaction with an unknown association with hypertension. We therefore measured serum OPN and hs-CRP concentrations to investigate their relationship with essential hypertension in a case-control study.
PART 1. Association Study on Polymorphisms of Osteopontin and RhoA Genes with Essential Hypertension
Our study was on a population-based case-control design. We selected a total of 1376 subjects, including 713 patients with essential hypertension and 663 healthy controls from Shanghai area. We aimed to investigate the association of twelve common polymorphisms interspersed in osteopontin and RhoA genes with essential hypertension by genotyping and predict hypertension risk accordingly. In single-locus analysis, the genotype and allele distributions of all studied polymorphisms showed no differences between hypertensives and normotensives (P>0.05). Using multifactor dimensionality reduction (MDR) method, we selected the final best model including OPN T8975C, rs1126772 and RhoA rs6784820. The interaction
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information analysis indicated that the set including OPN T8975C and rs1126772 polymorphisms had a strong synergistic effect and RhoA rs6784820 had a moderate synergistic effect with that set. Our haplotype analysis focusing on T8975C and rs1126772 in OPN gene and rs6784820 in RhoA gene indicated that the 4 combinations of the 2 polymorphisms in OPN gene and 6 combinations of the 3 polymorphisms in OPN and RhoA gene showed associations with essential hypertension（P>0.05）, even after the False Discovery Rate (FDR) correction and Bonferroni correction. However, no significance was noted for the association of OPN and RhoA genes polymorphisms with serum OPN levels and other phenotypes, which was in line with the previous reports. Similarly, no positive association was found between OPN and RhoA genes polymorphisms and serum OPN levels, which has not yet been reported in the current literature.
PART 2. Variation of Serum Osteopontin and C-reactive Protein in Patients with Essential Hypertension
Blood pressure, OPN, hs-CRP, total cholesterol, high-density lipoprotein cholesterol, total triglycerides, fasting blood glucose, uric acid, and blood urea nitrogen were measured among 218 hypertensives and 206
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age-, sex-, area-matched normotensives to explore the relationship between these factors and essential hypertension, .
We found that the levels of OPN and hs-CRP were significantly higher in hypertensives than that in normotensives (56.93±26.21 vs. 51.48±19.66 ng/mL，p=0.016；2.03±2.96 vs. 0.13±0.22 mg/L, P<0.001 for OPN and hs-CRP, respectively). Correlation analysis suggested that log-transformed hs-CRP levels were positively correlated with OPN (r=0.202, P<0.001). Log-transformed OPN and hs-CRP levels were simultaneously positively correlated with age, body mass index, blood urea nitrogen, uric acid (P<0.05), whereas negatively with high-density lipoprotein cholesterol (P<0.05). Receiver operator characteristic (ROC) curve analysis revealed that a cutoff value of 0.285 mg/L for hs-CRP conferred the highest sum of sensitivity (90.7%) and specificity (89.3%) in predicting the essential hypertension risk. Logistic regression analysis showed that hs-CRP was correlated with essential hypertension after adjusting for age, body mass index, total triglycerides, fasting blood glucose, uric acid, blood urea nitrogen and high-density lipoprotein cholesterol, which suggests that hs-CRP might be an independent risk factor for essential hypertension. A literature research did not found any evidence on the association of OPN and RhoA with essential hypertension risk factors.
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KEY WORDS:essential hypertension, osteopontin, RhoA, C reactive protein, logistic regression
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OPN、RhoA、 CRP与原发性高血压关系的研究
绪论
原发性高血压的遗传特性
原发性高血压是危害人类健康的主要疾病之一，它是导致脑卒中、冠心病、心功能不全、肾脏疾病等的主要因素，随着社会进步、生活节奏加快及各方面压力的增大，其总患病率和总死亡率逐年增高，目前已基本认定它是一种由遗传因素和环境因素共同作用而引起的多基因遗传性疾病，其发生和发展受多种基因和环境因素的影响[1, 2]，遗传因素在其发病中所起的作用占30~50% [3, 4]。该病是典型的复杂性多基因疾病，具有复杂疾病的特点，其遗传模式通常是未知的、复杂的，表型和基因型之间不遵循经典的孟德尔遗传学规律[5]，很难用一种固定的遗传模式来描述，而且通常具有很强的遗传异质性，即基因组不同部位存在多个高血压的易感基因，它们都可以增加疾病的易感性。环境因素的影响，使高血压的家庭聚集性可能由于家庭成员暴露于相同的环境因素而引起。此外，复杂疾病还表现为表型异质性，即同一疾病具有不同的临床表现[6]。
原发性或遗传性高血压研究的主要任务是阐明血压升高的遗传机制，也就是寻找高血压相关基因,对这一研究的突破不仅能使我们更好地理解高血压发生的病理生理，而且还能指导我们对原发性高血压进行早期诊断、预防和治疗。近年来，随着分子生物学技术及生物信息学技术的进步和发展，从基因水平研究原发性高血压的病因，找寻其易感基因已经成为当今科研工作者研究的热点之一[7-9]。EH的研究主要通过家系、同胞对，利用基因组扫描结合候选基因策略来筛选、定位可能的相关致病基因[10]。近来，病例对照研究在易感基因定位研究中也开始有重要应用。由于
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候选基因法具有快速、简捷的特点，而且对评价靶器官损伤及指导药物治疗方面有很大意义，因此受到研究者的广泛关注。
目前已经发现150多种与高血压相关的候选基因，它们编码的蛋白质分别可从血压生理、生化、代谢等途径参与血压调节，主要涉及肾素-血管紧张素-醛固酮系统，水盐代谢基因，儿茶酚胺/肾上腺素能系统，影响糖、脂蛋白代谢的基因，调节血管功能基因等[11-16]。本研究将重点研究与高血压血管损伤和重塑相关的候选基因。
原发性高血压的关联研究
基于群体中无亲缘关系的病例组和表现型正常的对照组在某个遗传标记位点上会出现不同的频率而设计的关联分析，是通过关联研究比较突变体在患者与正常人群之间是否存在频率差异，差异的存在意味着突变体就是高血压易感基因，或与其连锁不平衡的基因位点。关联分析的核心是连锁不平衡（Linkage disequilibrium, LD），在一个群体中某一位点发生突变（突变位点），在随后若干世代的传递过程中，突变位点与附近标记位点之间会发生重组，如果发生重组的机会少，标记位点与突变位点一起传递的机会越大，也就是两者之间的连锁不平衡（LD）程度越强。
单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism，SNP）研究是二十一世纪生命科学的热点，SNP除了用作遗传学上的分子标记物外，另一个重要用途就是阐明疾病和基因的关系，寻找疾病相关基因[17-18]。所谓SNP，主要是指在基因组水平上由单个核苷酸（A，G，C，T）的变异所引起的DNA序列的多态性。该变异主要由单个碱基的转换或颠换所引起。它是人类可遗传的变异中最常见的一种，占所有已知多态性的90%以上。SNP是继限制性片段长度多态性及微卫星多态性之后出现的第三代遗传多态性标记，其自身的特性决定了它更适合于对复杂性状与疾病的遗传解剖以及基于群体的基因识别等方面的研究：
1. SNP有很高的密度，数量多，分布广泛。据估计，人类基因组中每500～1000个核苷酸就有一个SNP，人类30亿碱基中共有300万以上的SNPs[19]。SNP 遍布于
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整个人类基因组中，根据SNP在基因中的位置，可分为基因编码区SNPs
（Coding-region SNPs，cSNPs）、基因周边SNPs（Perigenic SNPs，pSNPs）以及基因间SNPs（Intergenic SNPs，iSNPs）等三类。
2. SNP的检测和分析易实现自动化，适于快速、规模化筛查。组成DNA的碱基虽然有4种，但SNP一般只有两种碱基组成，所以它是一种二态的标记，即二等位基因。由于SNP的二态性，非此即彼，在基因组筛选中SNPs往往只需+/-的分析，而不用分析片段的长度，这就利于发展自动化技术筛选或检测SNPs。
3. SNP易于基因分型，等位基因频率的容易估计。SNPs 的二态性，也有利于对其进行基因分型。对SNP进行基因分型包括三方面的内容：(1)鉴别基因型所采用的化学反应，常用的技术手段包括：DNA分子杂交、引物延伸、等位基因特异的寡核苷酸连接反应、侧翼探针切割反应以及基于这些方法的变通技术；(2)完成这些化学反应所采用的模式，包括液相反应、固相支持物上进行的反应以及二者皆有的反应。
(3)化学反应结束后，需要应用生物技术系统检测反应结果。
单倍型，是单倍体基因型的简称，在遗传学上是指在同一染色体上进行共同遗传的多个基因座上等位基因的组合；通俗的说法就是若干个决定同一性状的紧密连锁的基因构成的基因型，按照某一指定基因座上基因重组发生的数量，单倍型甚至可以指至少两个基因座或整个染色体。
更进一步的讲，单倍型也是指一个染色单体里面具有统计学关联性的一类单核苷酸多态性（SNPs）。一个单倍型内的这类统计学关联性和等位基因的确认被认为是可以明确的识别所有其他多态区域。这些信息对于探查普通疾病的基因学非常有用，也被用于人类单倍体型图计划（HapMap）中。通常的实验无法检测单倍型，只能检测基因型，单倍型要通过基因型数据来推测。随着作为遗传标记的SNP快速和高通量检测技术、SNP数据库的迅速发展以及人类基因组SNP 图谱的构建为大规模的关联研究奠定了基础。
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炎症与高血压
炎症对几乎所有的心血管相关疾病的发生和发展都起着重要作用，炎症在动脉粥样硬化中的关键性作用已确定，而高血压作为动脉粥样硬化重要危险因素，亦可能是一种慢性低级别炎症反应。近来研究发现血压的升高与C-反应蛋白（CRP）等炎症因子呈高度正相关，炎症可促进高血压的发生与发展，同时炎症与高血压心肌纤维化及高血压血管重构有密切相关。
长期的血液动力学、血液流变学、神经内分泌激素的改变及血管内皮功能失调导致小动脉发生功能结构的变化，即血管重构。血管重构的机制包括生长、凋亡、炎症和纤维化，而炎症对其余三种机制均有影响[20]。炎症在血管重构的重要作用已逐渐被认识[21]。在自发性高血压大鼠、肾血管性高血压大鼠及N-硝基-L-精氨酸甲酯诱导高血压大鼠中均观察到炎症反应参与血管重构[22-24]。
阐明高血压的炎症机制，寻找高血压相关的炎症因子有助于采取新的治疗策略以减少高血压的发病率和死亡率，延缓高血压患者的靶器官损害，降低高血压的心血管危险，减少高血压的并发症，为高血压的防治提供科学依据。
在本论文的第二部分我们测定了两种与血管重构相关的炎症因子骨桥蛋白（OPN）和C反应蛋白（CRP）并研究了其与高血压及其危险因素的关系。
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第一部分骨桥蛋白基因、RhoA基因多态性与原发性高血压
的相关性研究
引言
高血压是一种常见病多发病，也是心脑血管病最重要的危险因素。高血压的重要并发症脑卒中、心脏病及肾脏病严重威胁人类健康和生命，致死致残率高，给个人、家庭和社会带来沉重的负担[25]，其中约90-95%的高血压属于原发性高血压（EH）。大量研究表明，EH属“复杂疾病”，遗传因素、心理社会因素、体重指数、年龄、膳食等对其发病均有影响，其中30~50%的血压变化与遗传因素有关[3-4]。EH是多基因相关疾病，而血管重塑相关基因与EH的关系较为密切。
血管重塑是高血压发生的病理基础，也是高血压维持、发展的结构基础。高血压血管结构改变与血管细胞的增殖和迁移等有关[26]。骨桥蛋白（osteopontin,OPN）是一种重要的细胞黏附及趋化因子，它主要通过两种机制发挥细胞信号分子的作用：一是以分子内RGD基元与整合蛋白家族分子结合；二是与细胞表面黏附性糖蛋白CD44以非RGD依赖方式结合。两种作用方式均通过激活细胞内特异性信号传导系统而介导细胞黏附、迁移和增殖。而这些改变是高血压病理过程的重要环节，因而OPN可能与高血压有一定的关系。近年来，已有研究人员发现OPN与血管损伤和血管重塑有关[27]。但OPN基因变异在高血压发病机制中的作用尚缺乏研究。
RhoA是小G蛋白超家族中Rho家族的Rho亚家族中的一个成员，它含有所有小GTP结合蛋白中高度保守的GDP/GTP结合区和GTP酶活性区，此外还具有靶区和膜定位结构。同三聚体G蛋白一样，在GDP结合失活态（GDP·Rho）和GTP结合激活态（GTP·Rho）之间循环，且被调解。它们内在的GTP酶活性很低，其活性
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主要受到鸟苷酸交换因子(GEF)、GTP酶活化蛋白（GAP）和GDP解离抑制蛋白（GDI）三类蛋白的调节，通过RhoA依赖的通路参与血管平滑肌细胞的收缩、分化、迁移和增殖[28-30]。近期有研究表明RhoA在高血压中起着一个分子开关的作用[31]。
本研究以713例原发性高血压患者和663例正常血压对照者为研究对象，选取均匀分布于OPN基因中的10个SNPs和RhoA基因中的2个SNPs进行病例-对照关联分析，探讨OPN基因变异与原发性高血压的相关关系，意图发现与原发性高血压相关的OPN基因和RhoA基因单核苷酸多态性位点，为今后高血压患者的基因诊断提供可靠依据。
实验材料及方法
1 研究对象
1.1高血压组（EH组）：选自上海瑞金医院高血压科病房的患者713例，其中男381例，女332例，平均年龄（54.61±13.12）岁，均符合2005年中国高血压防治指南，即收缩压≥140mmHg和/或舒张压≥90mmHg，经体检及实验室检查排除继发性高血压。
1.2正常对照组（NT组）：为663名同期上海地区职工常规健康体检正常者，入选标准为收缩压＜130mmHg且舒张压＜85mmHg，男344例，女319例，平均年龄（54.53±6.25）岁，无服用抗高血压药物史，排除心、脑血管疾病、糖尿病和肾脏疾病病史。其中EH组与NT组的性别年龄均衡可比。测定每个入选对象的身高、体重、血糖、胆固醇、高密度脂蛋白、甘油三酯、血尿素氮和尿酸等。
所有研究对象均为随机选择的无亲缘关系的中国汉族居民，长期居住在上海地区。本研究经上海交通大学医学院附属瑞金医院伦理委员会批准，所有受试者均签订知情同意书，遵守伦理学的各项规定。
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问卷调查的常用统计分析方法 问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。 调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale 是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。自己写的，错误之处请指正， 调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale 是定量、Ordinal是定序、Nominal是指定类；二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 1 、单选题：答案只能有一个选项 例一当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？
薪酬调查数据统计分析方 法 Newly compiled on November 23, 2020
薪酬调查数据统计分析方法对调查数据进行纠正整理的基础上，得出被调查的劳动力市场的薪酬分布的情况。通常薪酬调查数据的统计分析方法有：数据排列法、频率分析法、居中趋势分析法、离散分析法、图表分析法、回归分析法。下面对这几种方法分别作详细的介绍，我们很可能在看一些咨询公司或者政府部门的薪酬调查的报告中都要用这些方法，或者其中的部分方法。 1、数据排列法 统计分析的方法常采用数据排列法。先将调查的同一类数据由高至低排列，再计算出数据排列中的中间数据，即25%点处、中点即50%点处和75%点处。工资水平高低企业应注意75%点处，甚至是90%点处的工资水平，工资水平低的企业应注意25%点处的工资水平，一般的企业应注意中点工资水平，下表是调查的部门文员岗位的工资数据。 2、频率分析法 如果被调查单位没有给出某类岗位完整的工资数据，只能采集到某类岗位的平均工资数据。在进行工资调整数据分析时，可以采取频率分析法，记录在各工资额度内各类企业岗位平均工资水平出现的频率，从而了解某类岗位人员工资的一般水平。为了更直观地进行观察，还可以根据调查数据绘制出直方图（下图二）。从下表一和下图二中很容易看出，该类岗位人员的工资主要浮动范围介于1800元和2400元之间，这也就是大部分企业为该类岗位人员支付的工资范围。 表一分析的是部门文员岗位的工资频数分布情况。 3、趋中趋势分析法 趋中趋势分析是统计数据处理分析的重要方法之一，具体又包括以下几种方法：
（1）简单平均法 简单评价法是根据薪酬调查的数据，采用以下计算公式求出某岗位基本工资额，作为确定本企业同类岗位人员工资的基本依据。这种方法用起来比较简单，但异常值（主要是最大值与最小值）有可能会影响结果的准确性，因此采用简单平均法时，应当首先剔除最大值与最小值，然后再作出计算。 （2）加权平均法 采用本方法时，不同企业的工资数据将赋予不同的权重，而权重的大小则取决于每一家企业在同类岗位上工作的工作人数。也就是说，当某企业中从事某类岗位工作的人数越多，则该企业提供的工资数据，对于最终平均值的影响也就越大。在这种情况下，规模不同的企业实际支付的工资会对最终调查结果产生不同的影响。因此，采用加权平均法处理分析数据比简单评价法更具科学性和准确性。在调查结果基本上能够代表行业总体状况的情况下，起经过加权的平均数更能接近劳动力市场的真实状况。 （3）中位数法 采用本方法时，首先，将收集到的全部统计数据按照大小排列次序进行排列之后，再找出居于中间位置的数值，即中位数作为确定某类岗位人员工资水平的依据.该方法最大的特点是可以剔除异常值即最大值和最小值对于平均工资值的影响。但准确性明显低于上述方法，它只能显示出当前劳动力市场平均薪酬水平的概况。 4、离散分析
SNP与基因型和疾病表型之间的关系3 随着人类基因组计划精确序列图的完成,功能基因的克隆与鉴定、人类基因组多样性的研究也提到日程,而这些研究的进行将依赖于精细和精确的遗传标记的选择和应用。在人类基因组计划研究的历史上,RF LP(restriction fragment length polym or2 phism)和STR(short tandem repeats)作为上两代遗传标记,在物理图和遗传图的构建、序列草图的拼接和装搭过程中曾起到决定性的作用。但这些遗传标记依然存在多态性不高、无法摆脱电泳分型、难以实现大规模检测和自动化、难于进行基因判定等缺点。1996年由美国的https://www.doczj.com/doc/a69393847.html,nder提出了并称之为“第3代遗传标记”的“单核苷酸多态性”(single nucleotide polym orphism, S NP)。S NP即以基因组序列中一个核苷酸的变异而导致DNA序列的变化(多态性)为基础。由于所有遗传多态性的分子基础均为核苷酸,因此S NP在密度上有可能达到人类基因组多态位点数目的极限。S NP与RF LP和STR等DNA标记的根本不同,是不再以长度的差异作为检测手段,而直接以序列的变异作为标记;在理论上,S NP有可能在核苷酸水平上,把序列图、物理图与遗传图最终有机地整合、统一起来;在技术上,S NP可以完全摆脱电泳分型的瓶颈,而采用最新的非电泳分型技术等。以下就S NP与基因型和疾病表型之间的关系作一简介。 1 鉴定SNP 发现核苷酸的变体不是一件困难的事情,每天,许多分子遗传学家在他们的研究工作中会不经意间偶然发现。直接地S NP发现可采取对一个有一定规模的基因组并行测序的战略,如对Y染色体;或在看似候选基因的基因内寻找,如心血管疾病、炎症性疾病和Ⅱ型糖尿病等复杂性遗传病。然而,一些生物信息学小组正在应用“in silico”中储存的序列资料寻找S NP。 C.Lee描述了EST数据库如何提供了成千上万个个体的表现度,通过序列比对,使编码S NP的发现成为可能。同样的数据采集方法已经被用于重叠BAC的克隆。这种日积月累的结果使在S NP数据库(dbS NP)和人类基因组数据库(HG BASE)已有超过二百万个候选S NP。现在的任务是证实这些已发现的S NP,即由于序列错误、重复区域和选择性剪接而产生假的S NP变体。此外,由于这些S NP来自世界不同的人群,还有如下未完成的工作要做:一方面,要确定S NP的等位基因频率;另一方面,要区别在某单一人群中特殊的S NP。 2 SNP的应用 涌向S NP发现和分析淘金热的心理起源于推测它们在两个方面的应用潜力。一方面是应用S NP探索复杂疾病的分子遗传学基础,另一方面是应用S NP进行基因自动分型的可靠性。推荐应用S NP多位点作图的方法用于病例———对照(case2con2 trol)研究,其目的是鉴定某一位点的特殊等位基因和某一特定表型统计学上的显著相关性。广泛的基因组相关性研究的设计依赖于人们关于变异的设想,即变异构成复杂性状的基础。一直争论的问题是H ome sapiens在“hominids”有限的遗传变异中是否不同寻常。然而,关于构成人类常见疾病表型的变异已出现两种相互竞争的学说,其正确的学说将指导研究设计。 (1)常见病Π常见变体(C DΠC V)学说:C DΠC V学说认为这些常见病的等位基因在地球的人类迁移以前已经存在,或者这些通过正选择的等位基因在一定程度上(以显著的比例)代表易感性等位基因。在现存的人群中,预测这些等位基因授予人群以中度的危险性,并在人群中出现相对高的频率(>1%)。它们出现的高频率意味着在大规模的人群中进行相关性研究对于鉴定危险性等位基因将是富有成效的。https://www.doczj.com/doc/a69393847.html,nder(Whitehead Institute)引证了ApoE34等位基因的例子,该等位基因使对阿尔茨海默病(Alzheimer disease)的易感性增加;CCR52△32等位基因可防止被HI V-1感染。以上是在一些独立(特殊)的人群中产生一些常见变体的例子。在C DΠC V学说的指导下,现在主要的问题是要对公共变体库中的所有变体进行实验分析,或者对每一变体进行直接评价,或者对来自祖先的基因片段进行间接实验分析。从根本上说,目前通过环境导致变体的连锁不平衡度(LD)的研究方法是有限的。在大多数群体中,一个大样本的群体模型预测靠近共同变体的显著的LD一般将不会跨越3kb的基因组。然而,最近以经验为根据的研究已经给出了一个非常乐观的理由,在一个有北欧血统的美国人群中跨越60kb的区域显示了显著的LD。在2001年10月出版的《Nature genetics》发表了一系列的论文,表明被重组热点所中断的大范围基因组区域的连锁不平衡是人类基因组的一个特征。通过代表性的S NP定义有限数量的常见单体型好象能解释大多数的单体型。提示:应用代表性的S NP进行相关性研究将鉴定与疾病易感性增加有关的常见的单体型,形成构建人类基因组单体型图谱的必要基础,即鉴定所有主要的单体型和它们特征性的S NP。 (2)常见病Π稀有等位基因学说(C DΠRA):另一方面,C DΠRV学说的支持者认为,他们没有理由预期大多数常见遗传病是由常见的等位基因引起的。该学说最近被正式接受,应用群体模型在疾病位点预期了广泛的等位异质性(不均一性)。A. Clark已经扩展了该学说的研究工作,表明在人口爆炸性增长和分散以后,人类常见病的99.9999%的突变已经出现。另外,许多研究者相信,在复杂的疾病中我们可预示有意义的位点和异质性。观察与孟德尔疾病类似的疾病,C DΠRA的支持者指出视网膜炎色素沉着和非症状性常染色体隐性耳聋的遗传和等位异质性,这些“简单”的孟德尔疾病带有多个已知位点和一系列的疾病等位基因。如果这个方案适用于常见病的研究,在不均一人群中进行广泛的基因组疾病相关性研究将是无效的。J. T erwilliger争辩说,采用远交人群的病例———对照研究,通过遗传(血缘)查找鉴定等位基因没有令人信服的根据。在上一年的一个评论中上述观点引起注意。J.T erwilliger断言,那些我们估计遗传和等位异质性较低的方法在家系和具有独特来历的人群研究中会始终得到应用。鉴于目前仅把构建人类单体型图谱计划的重点放在常见等位基因上,而在一定程度上,那些稀有等位基因也可以解释常见病,在分析远缘人群时单体型图谱将是有用的,可以减少不一致性。 3 回归到生物学 无论常见或稀有等位基因被证实与某一特殊疾病发病风险相关,对所有的研究者而言,下一步的研究策略是相同的:一旦鉴定某一单体型与对某一疾病的易感性相关,那些定义单体型的所有S NP将被作为候选的致病因素。在这一点上,S NP达到遗传学研究的极限,必须重新回归到生物学。研究策略方面,基因型和表型之间关系的阐明将是21世纪面临的最大挑战和重要任务之一。 3第四届单核苷酸多态性和复杂基因组分析国际会议(The fourth international meeting on single nucleotide polym orphisms and complex genome analysis) 顾明亮 摘译自:Challenges for the21st century.Nature G enet,2001,29:353-354 邱长春 审校 ? 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. https://www.doczj.com/doc/a69393847.html,
常用统计分析方法 排列图 因果图 散布图 直方图 控制图 控制图的重要性 控制图原理 控制图种类及选用 统计质量控制是质量控制的基本方法，执行全面质量管理的基本手段，也是CAQ系统的基础，这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。 常用统计分析方法与控制图 获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从中提取出有价值的信息成分。 常用统计分析方法 此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。 排列图 排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特（Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具. 1.排列图的画法
排列图制作可分为5步: (1)确定分析的对象 排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等. (2)确定问题分类的项目 可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。 (3)收集与整理数据 列表汇总每个项目发生的数量，即频数fi、项目按发生的数量大小，由大到小排列。最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。 (4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi 首先统计频数fi，然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi (1) 式中，f为各项目发生频数之和。 (2)
大数据统计分析方法简介 随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。 为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。 一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义 由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面 经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发
10 Sheng W et al.J Virol,2003;77(6):3859 11 C ohen J I,et al.J Virol,1999;73(9):7627 12 Wei MX et al.Cancer Res,1994;54(7):1843 13 G ao Y et al.Oncogene,2002;21(5):825 14 T anner J E et al.J In fect Dis,1997;175(1):3815 Decaussin G et al.Cancer Res,2000;60(19):5584 16 Brink AA et al.J Clin M icrobiol,1998;36(11):3164 17 Hayes DP et al.M ol Pathol,1999;52(2):97 18 zur Hausen A et al.Cancer Res,2000;60(10):2745 (2002211201 收稿) 高通量SNP基因分型技术研究进展 方唯意综述 姚开泰审阅 中南大学湘雅医学院肿瘤研究所(长沙,410078) 摘要 在后基因组时代,单核苷酸多态性研究已迅速成为了生物医学许多领域的焦点。发展可靠、敏感、经济、稳定、高通量的S NP基因分型技术已迫在眉睫。本文主要着重于高通量S NP基因分型技术的原理、利弊以及这些技术在这个领域过去几年中的进展。 关键词 高通量;单核苷酸多态性;基因分型 单核苷酸多态性(S NPs)是最普遍的遗传变异形式。通过开展具有明显表型特征的S NPs基因分型大规模相关研究,有助于鉴定许多复杂疾病原因,了解个体对各种药物的耐受性和对环境因子的反应。人类基因组测序的完成和142万个S NPs在基因组上的定位[1],为首次在全基因组水平上进行S NPs研究打开了方便大门。经典的S NPs分析方法是PCR 扩增后用凝胶电泳检测,虽然可靠性好,但缺乏效率。寡核苷酸微阵列和其他高通量筛选技术效率有了明显的提高,但临床应用绝非可靠,因此,有必要改进和发展新的可靠、敏感、高通量、经济、稳定的S NPs基因分型技术。在本文中,我们主要阐述高通量S NPs基因分型方法,包括一步均质法、焦磷酸测序、DNA芯片/阵列分析法、微球法、MA LDI2T OF质谱基因分型分析法等,讨论这些技术的目前状态和将来潜力。 1 一步均质法 T aqman、Scorpion分析和分子灯塔组成了微滴定平板荧光阅读系统。T aqman和分子灯塔都依赖于等位基因特异性寡核苷酸杂交在PCR期间对等位基因进行区分。而Scorpion分析能使用等位基因特异性PCR或是等位基因特异性杂交反应[2]来区分等位基因。它们作为一个末端分析能在一个完全均质的反应条件下进行分析。在反应起始,所有试剂和基因组DNA都混合在一起,经热循环步骤后,荧光信号能被检测到。该反应既没有单独的预扩增步骤,也没有中间的处理过程,因此它们是一种最简单的分析方法。由于没有适合这些方法的384孔荧光检测器,以及荧光标记探针的价格过高和缺乏可靠的自动化基因型呼叫软件,因此阻碍了这些方法的发展。最近,Applied Biosystems公司新开发的7900HT型高通量荧光定量PCR仪,使得进行384孔微滴定平板荧光检测成为了可能,这主要归因于高通量能力的增加和反应容积的减少。当如果要发展更高的基因分型通量时,一个可靠的自动化等位基因呼叫能力是必须的,它不只是纠正基因型呼叫信号更快,而且在处理和加工数据上必须更迅速,更准确。近来研究表明,自动化基因型呼叫在无阳性对照情况下进行聚类分析是可行的[3]。 2 焦磷酸测序Pyrosequencing 焦磷酸测序是对短到中等长度的DNA序列样品进行高通量、精确和重复性好的分析方法。其反应原理是当测序引物与PCR扩增的,单链DNA模板杂交,和各种酶包括DNA聚合酶、ATP硫酸化酶、荧光素酶、三磷酸腺苷双磷酸酶、以及底物、荧光素一起共同孵育。4种dNTP之一被加入反应体系,如与模板配对,该dNTP与引物的末端形成共价键,dNTP 的焦磷酸基团释放出来。ATP硫酸化酶在APS存在的情况下催化焦磷酸生成ATP,ATP驱动荧光素酶介导的荧光素向氧化荧光素的转化,氧化荧光素发出的可见光信号与ATP量成正比。ATP和未掺入的dNTP由三磷酸腺苷双磷酸酶降解,光信号淬灭,并再生反应体系,然后再加另一种dNTP继续反应。焦磷酸测序最初作为DNA测序方法而发展起来的,其化学反应与Sanger双脱氧二核苷酸法完全不同。它无需灌胶、毛细管电泳,也无需同位素或荧光染料
分子标记技术 摘要：分子标记技术就是利用现代分子生物学基础分析DNA分子特性，并借助 一些统计工具，将不同物种或同一物种的不同类群区分开来，或者将生物体的某些性状与DNA分子特性建立起来的关联关系，已广泛应用于植物遗传与育种研究的众多领域，包括遗传图谱的构建、遗传多样性分析、物种起源与进化、品种资源与纯度鉴定、分子辅助育种等多个方面，具有重大作用。 关键词：分子标记技术原理RFLP RAPD SSR AFLP EST SNP TRAP 分子标记技术应用 引言 分子标记是以个体间遗传物质内核苷酸序列变异为基础的遗传标记，是DNA 水平遗传多态性的直接的反映。与其他几种遗传标记——形态学标记、生物化学标记、细胞学标记相比，DNA分子标记具有的优越性有：大多数分子标记为共显性，对隐性的性状的选择十分便利；基因组变异极其丰富，分子标记的数量几乎是无限的；在生物发育的不同阶段，不同组织的DNA都可用于标记分析；分子标记揭示来自DNA的变异；表现为中性，不影响目标性状的表达，与不良性状无连锁；检测手段简单、迅速。随着分子生物学技术的发展，DNA分子标记技术已有数十种，广泛应用于遗传育种、基因组作图、基因定位、物种亲缘关系鉴别、基因库构建、基因克隆等方面。 一．常用分子标记原理 分子标记技术的种类根据不同的核心技术基础，DNA分子标记技术大致可分为三类: 第一类以Southern杂交为核心, 其代表性技术为RFLP；第二类以PCR 技术为核心，如RAPD、SSR、AFLP、STS、SRAP、TRAP等；第三类以DNA序列(mRNA 或单核苷酸多态性)为核心，其代表性技术为EST标记、SNP标记等。理想的分子标记应达到以下的要求：①具有高的多态性；②共显性遗传；③能够明确辨别等位基因；④分布于整个基因组中；⑤选择中性(即无基因多效性)；⑥检测手段简单、快速；⑦开发成本和使用成本尽量低廉；⑧在实验室内和实验室间重复性好。目前，没有任何一种分子标记均满足以上的要求，它们均具有各自的优点和不足。其特点比较见表一。 1．限制性内切酶片段长度多态性标记（Restriction Fragment Length Polymorphism，RFLP） 1974年，Grozdicker 等人鉴定温度敏感表型的腺病毒DNA突变体时，发现了经限制性内切酶酶解后得到的DNA片段产生了差异，由此首创了第一代DNA 分子标记技术——限制性内切酶片段长度多态性标记(RFLP)。其原理是由于不同个体基因型中内切酶位点序列不同(可能由碱基插入、缺失、重组或突变等造成)，利用限制性内切酶酶解基因组DNA时，会产生长度不同的DNA酶切片段，通过凝
薪酬调查数据统计分析方法 对调查数据进行纠正整理的基础上，得出被调查的劳动力市场的薪酬分布的情况。通常薪酬调查数据的统计分析方法有：数据排列法、频率分析法、居中趋势分析法、离散分析法、图表分析法、回归分析法。下面对这几种方法分别作详细的介绍，我们很可能在看一些咨询公司或者政府部门的薪酬调查的报告中都要用这些方法，或者其中的部分方法。 1、数据排列法 统计分析的方法常采用数据排列法。先将调查的同一类数据由高至低排列，再计算出数据排列中的中间数据，即25%点处、中点即50%点处和75%点处。工资水平高低企业应注意75%点处，甚至是90%点处的工资水平，工资水平低的企业应注意25%点处的工资水平，一般的企业应注意中点工资水平，下表是调查的部门文员岗位的工资数据。 2、频率分析法 如果被调查单位没有给出某类岗位完整的工资数据，只能采集到某类岗位的平均工资数据。在进行工资调整数据分析时，可以采取频率分析法，记录在各工资额度各类企业岗位平均工资水平出现的频率，从而了解某类岗位人员工资的一般水平。为了更直观地进行观察，还可以根据调查数据绘制出直方图（下图二）。从下表一和下图二中很容易看出，该类岗位人员的工资主要浮动围介于1800元和2400元之间，这也就是大部分企业为该类岗位人员支付的工资围。 表一分析的是部门文员岗位的工资频数分布情况。
3、趋中趋势分析法 趋中趋势分析是统计数据处理分析的重要方法之一，具体又包括以下几种方法： （1）简单平均法 简单评价法是根据薪酬调查的数据，采用以下计算公式求出某岗位基本工资额，作为确定本企业同类岗位人员工资的基本依据。这种方法用起来比较简单，但异常值（主要是最大值与最小值）有可能会影响结果的准确性，因此采用简单平均法时，应当首先剔除最大值与最小值，然后再作出计算。 （2）加权平均法 采用本方法时，不同企业的工资数据将赋予不同的权重，而权重的大小则取决于每一家企业在同类岗位上工作的工作人数。也就是说，当某企业中从事某类岗位工作的人数越多，则该企业提供的工资数据，对于最终平均值的影响也就越大。在这种情况下，规模不同的企业实际支付的工资会对最终调查结果产生不同的影响。因此，采用加权平均法处理分析数据比简单评价法更具科学性和准确性。在调查结果基本上能够代表行业总体状况的情况下，起经过加权的平均数更能接近劳动力市场的真实状况。
数据统计与分析（SPSS） 一、课程属性说明 适用对象：教育技术学专业，电子信息科学与技术专业，广告学专业 课程代码：11200913 课程类别：专业任选课 所属学科：计算机科学与技术 授课学期：第8学期 学时：讲授54学时，实验34时 学分：3 教材： 《SPSS for Windows 统计与分析》，卢纹岱主编，电子工业版社，2000年版参考书： 考核方式：考查 评分方法：试验报告20%，上机考试 80% 前导课程：计算机基础，线性代数，概率统计
二、大纲制定依据 对数据进行统计分析是一种十分重要的信息获得的方法，很多领域均需要做这方面的工作。传统的统计分析是由人工计算求解；现在随着计算机应用的普及，越来越多的统计分析工作是由计算机来完成的，现在最为流行也最容易被广大用户接受的统计分析软件是SPSS，本课程就以介绍该软件为核心，并渗透介绍一些统计分析的数学方法，从而满足各专业学生对数据统计分析知识和技能的需求。 三、课程概要与目的任务 1.课程概要 本课程主要由三大部分构成：（1）基本概念和基本操作，其中包括SPSS概述、系统运行管理方式、数据统计处理、数据文件的建立与编辑、文件操作与文本文件编辑；（2）统计分析过程，其中包括统计分析概述、基本统计分析、相关分析均值比较与检验、方差分析、回归分析、据类分析与辨别分析、因子分析、非参数检验、生存分析；（3）统计图形生成与编辑，其中包括生成统计图形、编辑统计图形，创建交互式图形、修饰交互图形 2.课程目的和任务 本课程的目的和任务是使学生理解SPSS软件的功能和应用方法，并能开展简单的数据统计与分析工作。
Chapter16 High-Throughput Methods for SNP Genotyping Chunming Ding and Shengnan Jin Abstract Single nucleotide polymorphisms(SNPs)are ideal markers for identifying genes associated with complex diseases for two main reasons.Firstly,SNPs are densely located on the human genome at about one SNP per approximately500–1,000base pairs.Secondly,a large number of commercial platforms are available for semiautomated or fully automated SNP genotyping.These SNP genotyping platforms serve different purposes since they differ in SNP selection,reaction chemistry,signal detection,throughput,cost,and assay flexibility.This chapter aims to give an overview of some of these platforms by explaining the technologies behind each platform and identifying the best application scenarios for each platform through cross-comparison.The readers may delve into more technical details in the following chapters. Key words:Whole genome association,fine mapping,single nucleotide polymorphism,copy number variation,haplotyping. 1.Introduction Single nucleotide polymorphisms(SNPs)are best known as genetic markers in disease-association studies to identify genes associated with complex diseases(1,2).However,SNPs are also used in many other clinically and biologically important applica- tions(3).A large variety of commercial platforms are available for semiautomated or fully automated SNP genotyping analysis.On the basis of the purposes of the study,SNP genotyping can be divided into two domains:whole genome association(WGA)and fine mapping(Fig.16.1).Most of the genotyping platforms can be classified accordingly.This chapter aims to briefly explain the principles behind various platforms which lead to a comparison of these platforms so that the readers will get a quick overview before delving into the technical details of some of these methods in the following chapters. A.A.Komar(ed.),Single Nucleotide Polymorphisms,Methods in Molecular Biology578, DOI10.1007/978-1-60327-411-1_16,aHumana Press,a part of Springer Science+Business Media,LLC2003,2009 245
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
DNA分子标记种类及相应的优缺点 摘要： 对RFLP、RAPD、AFLP、SSR、ISSR 等常用的DNA 分子标记技术以及其他几种新兴的标记技术( SNP、EST 等) 的原理、特点进行了综述,并对各自的优缺点进行了探讨。 关键词：DNA分子标记优缺点 分子标记是继形态标记、细胞标记和生化标记之后发展起来的一种较为理想的遗传标记形式,它以蛋白质、核酸分子的突变为基础,检测生物遗传结构与其变异。分子标记技术从本质上讲,都是以检测生物个体在基因或基因型上所产生的变异来反映生物个体之间的差异。每一种分子标记都有其自身的特点和特定的应用范围,但就一般意义而言,DNA 分子标记与形态标记和生化标记等相比,具有许多独特的优点: ①不受组织类别、发育阶段等影响。植株的任何组织在任何发育时期均可用于分析。 ②不受环境影响。因为环境只影响基因表达(转录与翻译) ,而不改变基因结构即DNA 的核苷酸序列。③标记数量多,遍及整个基因组。④多态性高,自然存在许多等位变异。⑤有许多标记表现为共显性,能够鉴别纯合基因型和杂合基因型, 提供完整的遗传信息。⑥DNA 分子标记技术简单、快速、易于自动化。⑦提取的DNA 样品,在适宜条件下可长期保存,这对于进行追溯性或仲裁性鉴定非常有利。因此,DNA 分子标记可以弥补和克服在形态学鉴定及同工酶、蛋白电泳鉴定中的许多缺陷和难题,因而在品种鉴定方面展示了广阔的应用前景。 1. 1 第1 代分子标记 1.1. 1 RFLP 标记技术。1980 年Botesin提出的限制性片段长度多态性(Restriction fragment length polymorphisms ,RFLP) 可以作为遗传标记,开创了直接应用DNA 多态性的新阶段,是最早应用的分子标记技术 。RFLP 是检测DNA 在限制性内切酶酶切后形成的特定DNA 片段的大小,反映DNA 分子上不同酶切位点的分布情况,因此DNA 序列上的微小变化,甚至1 个核苷酸的变化,也能引起限制性内切酶切点的丢失或产生, 导致酶切片段长度的变化。 优点：RFLP 标记的等位基因具有共显性的特点,结果稳定可靠,重复性好,特别适应于构建遗传连锁图。 缺点：在进行RFLP 分析时,需要该位点的DNA片段做探针,用放射性同位素及核酸杂交技术,既不安全又不易自动化。另外,RFLP 对DNA 多态性检出的灵敏度不高,RFLP 连锁图上还有很多大的空间区。 1.1. 2 RAPD 标记技术。为了克服RFLP 技术上的缺点,Williams
16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10分类：数据分析评论（0） 经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：易9除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前 需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0常为理论值或标准值）有无差别； B配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关； 3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。 六、方差分析 使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。 分类1、单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时, 只分析一个因素与响应变量的关系2、多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响
统计分析方法有哪几种？下面天互数据将详细阐述，并介绍一些常用的统计分析软件。 一、指标对比分析法指标对比分析法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法,有比较才能鉴别。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。 二、分组分析法指标对比分析法 分组分析法指标对比分析法对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法 时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。
动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 四、指数分析法 指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。 指数的作用：一是可以综合反映复杂的社会经济现象的总体数量变动的方向和程度；二是可以分析某种社会经济现象的总变动受各因素变动影响的程度，这是一种因素分析法。操作方法是：通过指数体系中的数量关系，假定其他因素不变，来观察某一因素的变动对总变动的影响。 用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。 五、平衡分析法 平衡分析是研究社会经济现象数量变化对等关系的一种方法。它把对立统一的双方按其构成要素一一排列起来，给人以整体的概念，以便于全局来观察它们之间的平衡关系。平衡关系广泛存在于经济生活中，大至全国宏观经济运行，小至个人经济收支。平衡分析的作用：一是从数量对等关系上反映社会经济现象的平衡状况，分析各种比例关系相适应状况；二是揭示不平衡的因素和发展潜力；三是利用平衡关系可以从各项已知指标中推算未知的个别指标。 六、综合评价分析 社会经济分析现象往往是错综复杂的，社会经济运行状况是多种因素综合作用的结果，而且各个因素的变动方向和变动程度是不同的。如对宏观经济运行的评价，涉及生活、分配、流通、消费各个方面；对企业经济效益的评价，涉及人、财、物合理利用和市场销售状况。如果只用单一指标，就难以作出恰当的评价。 进行综合评价包括四个步骤：