人类复杂疾病遗传学实验指南 9787030446008
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作者(美)阿玛尔·阿尔沙拉比(Ammar Al-Chalabi),(美)劳拉·艾玛西(Laura Almasy) 编著;许雪青 等 译
出版社科学出版社
ISBN9787030446008
出版时间2015-06
装帧平装
开本16开
定价98元
货号1201122095
上书时间2024-09-18
商品详情
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目录
译者序
前言
1绪言
1.1为什么遗传学重要
1.2现代遗传学简明史
1.2.1紧跟遗传学思想
1.2.2孟德尔、达尔文以及遗传的波粒辩论
1.2.3分子生物学的中心法则
1.2.4DNA和遗传密码
1.2.5基因组学时代的来临
1.2.6后基因组时代
1.3复杂疾病研究如何融入遗传学
1.4最后感想
参考文献
2“统计学101”——人类复杂疾病遗传学的初级指南
引言
2.1数集理论基础
2.2遗传学分析中的概率理论
2.2.1条件概率
2.2.2独立性
2.3遗传学分析中的变量、参数和分布
2.3.1离散均匀分布
2.3.2正态分布
2.3.3卡方分布
2.3.4二项分布
2.4优选似然估计
2.5假设检验为结果提供置信水平
2.5.1p值
2.5.2似然比、似然比检验统计量，以及优势对数计分法
2.5.3效能
2.6总结
参考文献
3分离性状的连锁分析
引言
3.1连锁
3.2疾病表型的连锁分析
3.3多位点连锁分析
3.4遗传模式判断错误的后果？
3.5血缘同一性的非参数连锁分析
3.6LOD值的意义
3.7复杂疾病连锁分析中的遗传异质性
3.8连锁分析在全基因组关联研究时代的价值
参考文献
互联网信息
4复杂疾病遗传中的流行病学因素
引言
4.1关联研究的实施
4.1.1管理
4.1.2设计选择
4.1.3标记选择
4.1.4样本选择
4.1.5样本大小
4.1.6随机误差
4.1.7偏倚
4.1.8暴露的变化
4.1.9质控
4.2关联研究的解释
4.2.1理解因果
4.2.2因果关系，修饰效应，混杂
4.3大规模数据库
4.4整合的“取代的”研究
4.5结语
参考文献
互联网信息
5复杂表型的方差组分分析方法
引言
5.1什么是方差组分分析方法？
5.2估计遗传率
5.3环境共同效应的处理
5.4采用测定的环境参数作为协变量
5.5协变量选择对方差组分分析的影响
5.6使用易感性阈值模型
5.7连锁分析与方差组分的应用
5.8对研究选择进行确认的重要性
5.9非正态性的处理
5.10多重分析与基因多效性
5.11数量性状的关联分析
5.12在方差组分分析框架下的基因与基因、基因与环境的相互作用
5.13鉴定潜在的功能突变体
5.14小结与结论
参考文献
6遗传关联研究中的多重检验和效能计算
引言
6.1多重检验导致Ⅰ型错误的发生
6.2三种主要的多重检验校正方法
6.2.1控制总Ⅰ型错误率
6.2.2贝叶斯理论（Bayesian perspective）
6.2.3错误发现率
6.3成功有效的研究需要进行计算统计效能
6.3.1效能计算举例
6.3.2效能与样本量的关系
6.3.3间接关联的效能统计
6.3.4遗传研究中实际的效能统计
6.4致谢
参考文献
互联网信息
7遗传关联分析
引言
7.1具有显著效应的遗传相关性
7.2寻找直接相关性
7.2.1病例-对照研究
7.2.2病例-对照研究的统计学分析
7.2.3统计学分析范例
7.2.4数量计量的使用
7.3寻找间接相关性
7.3.1连锁不平衡法
7.3.2多标记及单体型的分析
7.3.3与疾病相关的基因间的交互作用
7.4应对分析中的问题
7.4.1质量控制
7.4.2哈-温平衡
7.4.3基因型缺失
7.4.4群体分层
7.5关联研究的缺点和问题
7.5.1假阳性结果
7.5.2重复实验效能的缺乏
7.5.3研究之间的异质性
7.5.4研究内的异质性
7.6结论
参考文献
8全基因组关联研究GWAS
引言
8.1GWAS基于常见疾病-常见变异的假说
8.2标签SNP（tag SNP）与连锁不平衡（LD）是GWAS的基础
8.2.1标签SNP（tag SNP）
8.2.2连锁不平衡（LD）
8.2.3始祖突变与单倍型
8.3GWAS研究中使用的芯片平台
8.4怎样做GWAS分析
8.4.1数据处理
8.4.2质控
8.4.3群体分层
8.4.4群体分层的校正
8.5GWAS中的数据分析方法
8.6单倍型分析有助于定位功能变异
8.6.1鉴定单倍型
8.6.2E-M算法
8.6.3单倍型模块
8.7GWAS产生的一些关键结果
8.7.1老年性黄斑变性
8.7.2Wellcome病例对照研究信托基金会(WTCCC)
8.7.31型糖尿病
8.8我的研究结果是阴性的——帮帮我
8.9其他的策略也很重要
8.9.1拷贝数变异
8.9.2少见变异
8.10结论
参考文献
互联网信息
9连锁不平衡、HapMap及插补介绍
引言
9.1一些基本LD统计学知识
9.1.1LD统计量D′
9.1.2LD统计量r2
9.2利用国际单体型计划定位LD区域
9.3从标签到填补
9.4结论
参考文献
互联网信息
10全基因组关联研究的Meta分析
引言
10.1处理基因型数据缺失方面的输入软件
10.1.1数据输入的准确性及质量
10.1.2卡方校正
10.1.3将不确定的数据整合到Meta分析中
10.2Meta分析准备工作
附录
参考文献
互联网信息
11基因环境相互作用与复杂疾病
引言
11.1在遗传流行病学中基因-环境交互作用意味着什么
11.2常见疾病中存在基因-环境交互作用的证据
11.3从不同角度看基因-环境交互作用
11.3.1遗传角度
11.3.2公共卫生学角度
11.4为什么研究基因-环境交互作用？
11.5研究设计
11.5.1横断面病例对照研究
11.5.2单纯病例研究设计
11.5.3前瞻性队列研究设计
11.6基因-环境交互作用研究中的统计效能和样本量
11.7结果的重复性和Meta分析
11.8候选基因与全基因组研究
11.9概括与结论
参考文献
互联网信息
基于家系的遗传学关联分析
引言
12.1为什么要开展基于家系的关联研究？
12.2早期基于家系的关联研究与病例-对照研究
12.3传递不平衡检验是一种连锁分析
12.4传递不平衡检验是一种关联和连锁分析
12.5基于家系的关联分析具有广泛的应用范围
12.5.1用于迟发型疾病的分析
12.5.2用于一般核心家系的关联和连锁分析
12.5.3用单体型进行分析
12.5.4对连续数量性状的关联研究
12.5.5X连锁遗传的关联研究
12.5.6对父母起源和母源效应的研究
12.5.7基因间和基因与环境间相互作用的研究
12.6结语
致谢
参考文献
互联网信息
13拷贝数变异与人类常见疾病
引言
13.1人类基因组中的拷贝数变异
13.2结构变异的形成机制
13.3拷贝数变异对基因表达的影响
13.4CNV的群体特征
13.5人类常见疾病的遗传结构：基于SNP-和CNV-的GWAS
13.6CNV的研究是怎样改变我们对复杂疾病遗传结构认识的？
13.7CNV检测技术进展及在复杂疾病研究中的应用
13.8结语
参考文献
互联网信息
14肿瘤基因组学
引言
14.1肿瘤的遗传基础
14.2肿瘤中基因组学以及基因改变研究
14.2.1肿瘤中拷贝数变异分析
14.2.2基因组重排的发现
14.2.3肿瘤中的体细胞突变
14.2.4肿瘤中的常见变异
14.2.5肿瘤中的表观遗传改变
14.3肿瘤转录组改变
14.3.1研究转录基因组改变的方法
14.4候选癌基因的优选
14.4.1癌基因筛选
14.4.2癌基因的计算优选
14.5不同类型肿瘤基因组学数据的整合
14.5.1研究方法
14.5.2肿瘤基因组学整合研究计划及资料库
14.6小结
致谢
参考文献
互联网信息
15序列变异影响信使RNA前体剪接并导致（复杂）疾病的机制：不局限于遗传密码
引言
15.1剪接的发生过程
15.1.1为定位剪接位点，剪接增强子和沉默子是必需的
15.2剪接失调导致疾病
15.3剪接突变不直接参与剪接位点的构成
15.3.1MCAD中SRE突变：单倍型的重要性
15.3.2CFTR 9号外显子的SRE突变和错误剪接
15.3.3SMN1/2，剪接和脊髓肌萎缩
15.3.4外显子跳跃和脆弱性
15.4剪接调节蛋白和剪接体成分中的常见遗传变异能导致亚最佳剪接
15.5环境影响剪接
15.6InSilico评估工具用于评估剪接效应
15.7结论
参考文献
互联网信息
16高通量基因分型的实验室研究方法
引言
16.1为什么要选用SNP？
16.2候选基因有用吗？
16.3连锁区域可以通过高通量SNP基因分型进行精确定位
16.4GWAS及其相关基因分型
16.5SNP数据需要做好质量控制
16.6下一代测序技术将带来基因分型的革命性变化
16.7小结和结论
致谢
参考文献
互联网信息
17全基因组关联研究的基因集分析和网络分析
引言
17.1基因集分析和基因网络分析
17.1.1将遗传关联定位到基因
17.1.2GWAS的GSA和网络分析：到更深处捕捞更小的鱼
17.1.3GSA的应用
17.1.4网络和上位分析的应用
17.1.5GWAS联合和网络与eQTL分析
17.2挑战与前景
参考文献
内容摘要
《人类复杂疾病遗传学实验指南》讲述的是：来自冷泉港实验室举办的人类复杂疾病遗传学课程，内容汇集了当前靠前上遗传学工作者寻找致病基因的近期新研究方法和这些方法背后的遗传学概念与统计学理论。既有后基因组时代以GWAS等为代表的热点研究领域的新方法，同时又以发展的观点介绍了连锁分析等经典的研究手段。具体内容包括基本遗传学与孟德尔遗传、统计方法、遗传流行病学、连锁研究、传递不平衡检验分析、变量成分分析、全基因组关联研究、拷贝数变异、高通量基因分型技术、RNA编辑复杂性，以及遗传学计算机程序。
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