重抽樣方差成分檢驗(yàn)的多位點(diǎn)關(guān)聯(lián)分析*

唐明生黃水平金英良張耀東趙 楊陳 峰曾 平△

重抽樣方差成分檢驗(yàn)的多位點(diǎn)關(guān)聯(lián)分析*

唐明生1黃水平1金英良1張耀東1趙 楊2陳 峰2曾 平1△

目的在線性混合模型框架下探索基于重抽樣方差成分的似然比檢驗(yàn)多位點(diǎn)關(guān)聯(lián)分析方法。方法假設(shè)SNP位點(diǎn)效應(yīng)服從正態(tài)分布，將多位點(diǎn)關(guān)聯(lián)分析轉(zhuǎn)化為對隨機(jī)效應(yīng)方差的似然比檢驗(yàn)，采用重抽樣方法獲得統(tǒng)計(jì)量的零分布，通過混合分布提高計(jì)算速度。結(jié)果模擬研究顯示重抽樣檢驗(yàn)以及混合分布表現(xiàn)良好，能夠有效控制I型錯誤，統(tǒng)計(jì)效能優(yōu)于現(xiàn)有方法。結(jié)論似然比檢驗(yàn)是一種高效能的多位點(diǎn)關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)方法，通過對置換和bootstrap分布的有效近似，基于重抽樣的似然比方差成分檢驗(yàn)，在保持良好統(tǒng)計(jì)效能的同時(shí)，能明顯降低計(jì)算負(fù)荷。

關(guān)聯(lián)研究 方差成分 線性混合模型 似然比檢驗(yàn) 置換法 非參數(shù)bootstrap法

在全基因組關(guān)聯(lián)性研究（genome w ide association study，GWAS）中，相對于單位點(diǎn)分析，多位點(diǎn)分析已經(jīng)成為一種有效的關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)方法［1－8］。單位點(diǎn)分析對成千上萬個(gè)單核苷酸多態(tài)性（single nucleotide polymorphisms，SNP）依次檢驗(yàn)，要求十分嚴(yán)格的多重檢驗(yàn)水準(zhǔn)［9］。相反，多位點(diǎn)分析同時(shí)檢驗(yàn)一組SNP是否與表型相關(guān)，有諸多優(yōu)點(diǎn)：能顯著降低多重比較負(fù)擔(dān)，能利用SNP間連鎖不平衡信息來提高效能?？紤]到位點(diǎn)間聯(lián)合效應(yīng)，SNP集合常根據(jù)基因選定，也即位于相同基因內(nèi)的變異位點(diǎn)組成一個(gè)集合［10］。

多位點(diǎn)分析可采用固定效應(yīng)模型和固定效應(yīng)檢驗(yàn)執(zhí)行，如Wald檢驗(yàn)；但固定效應(yīng)檢驗(yàn)在SNP位點(diǎn)個(gè)數(shù)較多時(shí)效能低下。另一方面，在線性混合模型下假設(shè)SNP具有隨機(jī)效應(yīng)，能夠?qū)⒍辔稽c(diǎn)分析轉(zhuǎn)化為對隨機(jī)效應(yīng)的方差成分檢驗(yàn)；現(xiàn)階段主要通過得分檢驗(yàn)來實(shí)現(xiàn)這一目的［1，8，11－16］。得分檢驗(yàn)只需擬合零模型，計(jì)算效率高；但結(jié)果相對保守，特別是在小樣本的情況下［16］。本文嘗試采用似然比檢驗(yàn)（likelihood ratio test，LRT）及限制性似然比檢驗(yàn)（restricted likelihood ratio test，ReLRT）對SNP集合進(jìn)行關(guān)聯(lián)性檢驗(yàn)［17－19］，通過置換及bootstrap［20－23］等重抽樣方法獲得統(tǒng)計(jì)量的零分布。事實(shí)上，在關(guān)聯(lián)性研究中為了避免導(dǎo)出解析解，重抽樣技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于復(fù)雜假設(shè)檢驗(yàn)［6，24－29］。然而，重抽樣屬于計(jì)算密集型統(tǒng)計(jì)方法，為了減少計(jì)算負(fù)荷，本文進(jìn)一步通過混合分布來近似重抽樣分布，以提高似然比檢驗(yàn)的計(jì)算速度。最后通過模擬和實(shí)際數(shù)據(jù)來展示本文的方法。

資料與方法

1．線性混合模型和似然的推斷

用線性混合模型［30－32］來描述多個(gè)SNP位點(diǎn)和表型之間的關(guān)系：

Y是n維連續(xù)性表型，X為n×m的協(xié)變量矩陣（m為協(xié)變量個(gè)數(shù)），具有固定效應(yīng)α，G表示n×p的SNP基因型矩陣（編碼0，1，2，p為SNP個(gè)數(shù)），具有隨機(jī)效應(yīng)b，服從均數(shù)為0、方差為τ的正態(tài)分布。ε為殘差項(xiàng)，服從均數(shù)為0、方差為σ2的正態(tài)分布。

檢驗(yàn)G與表型Y之間的關(guān)系等價(jià)于檢驗(yàn)隨機(jī)效應(yīng)H0：b＝0，也等價(jià)于檢驗(yàn)方差成分H0：τ＝0。這樣，通過混合效應(yīng)模型SNP集合的關(guān)聯(lián)分析就轉(zhuǎn)化為對隨機(jī)效應(yīng)方差成分的假設(shè)檢驗(yàn)。

省略常數(shù)項(xiàng)，模型（1）的對數(shù)似然函數(shù)和限制性對數(shù)似然函數(shù)分別為：

與得分檢驗(yàn)不同，似然比檢驗(yàn)和限制性似然比要求同時(shí)擬合零模型和備擇模型，本文通過R軟件的lm和lme軟件包［33－34］來估計(jì)線性模型和混合效應(yīng)模型。

在H0的條件下，τ位于參數(shù)空間的邊緣；由于這種限制，TLRT和TReLRT的零分布不再漸近服從標(biāo)準(zhǔn)的卡方分布［35］，先前的研究顯示在一定條件下，TLRT和TReLRT漸近服從的混合分布［18］。但是，該混合分布的假定條件在實(shí)際中很難得到滿足。Pinheiro和Bates提出了0．65：0．35的混合分布［36］。本文模擬研究表明，在多位點(diǎn)似然比關(guān)聯(lián)性分析中兩種混合比例都不正確。事實(shí)上，混合分布比例參數(shù)依具體情況而定，依賴于特殊矩陣的特征值［37－39］。本文通過重抽樣方法來獲得似然比統(tǒng)計(jì)量和限制性似然比統(tǒng)計(jì)量的零分布。

2．重抽樣算法

當(dāng)烘絲機(jī)入料電子秤不再檢測到煙絲，烘絲機(jī)即由生產(chǎn)狀態(tài)切換至收尾狀態(tài)，筒壁Ⅰ區(qū)、Ⅱ區(qū)溫度控制器停止工作，Ⅰ區(qū)、Ⅱ區(qū)蒸汽壓力控制閥保持其最后適用的修正變量60 s后；Ⅰ區(qū)、Ⅱ區(qū)蒸汽壓力控制閥開始逐漸關(guān)閉Ⅰ區(qū)、Ⅱ區(qū)蒸汽閥門開度，在20 s內(nèi)完全關(guān)閉Ⅰ區(qū)、Ⅱ區(qū)，蒸汽停止加熱筒壁。在此過程中，因?yàn)楹娼z機(jī)蒸汽壓力控制閥對筒壁Ⅰ區(qū)、Ⅱ區(qū)蒸汽壓力保持以及對Ⅰ區(qū)、Ⅱ區(qū)蒸汽的關(guān)閉均為同時(shí)進(jìn)行，且烘絲機(jī)由收尾狀態(tài)至蒸汽壓力保持的延時(shí)時(shí)間以及對筒壁Ⅰ區(qū)和Ⅱ區(qū)蒸汽壓力的保持時(shí)間較長，使烘絲機(jī)熱慣性過大，導(dǎo)致了收尾狀態(tài)產(chǎn)生大量的干尾煙絲。

置換和bootstrap法都是通過重復(fù)抽樣獲得零分布，不同之處在于兩者的抽樣方式。置換法通過擾亂原始數(shù)據(jù)的標(biāo)簽產(chǎn)生，需要將Y和X視為一個(gè)整體，即置換是對Y和X同時(shí)進(jìn)行，而保持G固定不變；這樣可以保持Y與X的相關(guān)結(jié)構(gòu)。這里潛在假設(shè)G和X是獨(dú)立的。bootstrap法采用非參數(shù)有放回抽樣產(chǎn)生，即是從中有放回抽得的樣本。以上兩種產(chǎn)生數(shù)據(jù)D*的方法是等價(jià)的［21－22］。在bootstrap算法中，最自然的抽樣是從原始?xì)埐頧中進(jìn)行抽樣；然而Davison和Hinkley［21］指出，當(dāng)是異方差性時(shí)，從修正殘差中 抽樣更好，h為杠桿值。置換和bootstrap檢驗(yàn)的P值采用蒙特卡洛方法獲得，即通過有限次數(shù)（設(shè)為S）的重抽樣方式代替。很多研究表明，在檢驗(yàn)水準(zhǔn)較大時(shí)（如0．05），S＝1000或2000時(shí)P值就趨于相對穩(wěn)定［20－22］。

3．近似分布

假設(shè)TLRT和TReLRT服從混合分布

κ是未知的尺度參數(shù)分別為自由度為0和1的卡方分布。假設(shè)近似零分布為卡方混合的原因在于：（I）在適當(dāng)?shù)臈l件下，TLRT和TReLRT取0的概率不為零，因此包括作為退化到0的分布；（II）在標(biāo)準(zhǔn)條件下，即參數(shù)在其參數(shù)空間的內(nèi)部時(shí)，TLRT和TReLRT漸近服從自由度為1的卡方分布［40］，因此包括表示可能的偏離；類似的混合分布也被應(yīng)用在其他地方［17，36］。κ的估計(jì)值為：

本文采用局部概率法來估計(jì)π［38－39］：

μ是G′P0G的特征值，P0＝In－X（X′X）－1X′，ξ是G′G的特征值，u是獨(dú)立標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的隨機(jī)變量。局部概率法相對于矩估計(jì)法的優(yōu)勢在于：其π估計(jì)值與L的選擇無關(guān)，因此π估計(jì)值是穩(wěn)定的，并會導(dǎo)致更加精確的估計(jì)。對（6）式可采用Davies法［42］獲得π的估計(jì)值然后將代入（5）中可算得式（6）還進(jìn)一步表明：TLRT和TReLRT的零分布依具體情況而定，固定比例的卡方混合分布是不恰當(dāng)?shù)摹?/p>

結(jié) 果

用FEV1下降率的數(shù)據(jù)［43］來展示本文提出的LRT和ReLRT多位點(diǎn)關(guān)聯(lián)性分析方法，樣本量為301，用FEV1下降的斜率ES作為表型［43］。結(jié)果表明，位點(diǎn)rs9469089與FEV1相關(guān)聯(lián)；該位點(diǎn)位于染色體6p21．32，在基因RNF5的第一個(gè)內(nèi)含子區(qū)域內(nèi)，而RNF5編碼膜結(jié)合型泛素連接酶。在該數(shù)據(jù)中RNF5一共包含14個(gè)SNP。

首先評價(jià)I類錯誤控制。假設(shè)表型來自于

X1和X2分別為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量和二分類變量，模擬次數(shù)為105次。重抽樣中S＝2000，對于近似混合分布，取L＝2000、1500、1000、800、500、300和100。用m lp1－m lp7對應(yīng)以上各L取值。在評價(jià)統(tǒng)計(jì)效能時(shí)，假設(shè)表型來自于

這里，j取1到14，即每個(gè)SNP位點(diǎn)依次被設(shè)為關(guān)聯(lián)位點(diǎn)，效應(yīng)值為0．20，0．30和0．40，重復(fù)103次，則一共運(yùn)行1．4×104次。P值用小于檢驗(yàn)水準(zhǔn)α＝0．05的比例估計(jì)。

2．解釋和說明

模擬結(jié)果顯示，在LRT和ReLRT中κ與π的平均值分別為1．118和0．909與0．865和0．604；這些數(shù)值和本文特定的基因型矩陣和協(xié)變量矩陣相關(guān)，其他不同的選擇會導(dǎo)致不同的κ和π估計(jì)值。這表明Self和Liang［17］及Pinheiro和Bates［36］提出的零分布是不合理的，同時(shí)也表明LRT和ReLRT服從不同的零分布。圖1表明參數(shù)π在有限的范圍內(nèi)變化（這是因?yàn)樵谒械哪M中使用相同的G和相似的X），將其固定取某一常數(shù)是不適當(dāng)?shù)摹８鶕?jù)公式（6），π隨數(shù)據(jù)集而變化，因此直接根據(jù)數(shù)據(jù)估計(jì)π更合理。此外，模擬還表明，相對于在ReLRT中，κ估計(jì)值在LRT中更大（圖1）。κ估計(jì)值的精度隨著L減小而降低；然而，不同L值通常產(chǎn)生非常相似的結(jié)果。

圖2表明對LRT而言，模擬算法［39，45］估計(jì)的I類錯誤率結(jié)果偏于保守，而置換和bootstrap檢驗(yàn)可以調(diào)整LRT的這種保守性；混合分布對I類錯誤的控制與L取值無關(guān)。ReLRT在所有情形下對I類錯誤控制都表現(xiàn)良好；這可能是因?yàn)長RT對方差成分的估計(jì)是有偏估計(jì)，而ReLRT對方差成分的估計(jì)是無偏估計(jì)［46－47］。LRT模擬算法的統(tǒng)計(jì)效能低于相應(yīng)置換和bootstrap檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)效能；在ReLRT中，模擬算法、置換和bootstrap檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)效差異微?。▓D3）。此外，通常次要等位基因頻率高，統(tǒng)計(jì)效能也較高（圖3）。

圖1 在不同的L值下，LRT和ReLRT近似混合分布的尺度參數(shù)κ和混合比例參數(shù)π的估計(jì)值

圖2 LRT和ReLRT I類錯誤率的置換或bootstrap算法估計(jì)

LRT和ReLRT的統(tǒng)計(jì)效能通常高于得分檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)效能。對于得分檢驗(yàn)、LRT和ReLRT，在模擬效應(yīng)為0．40時(shí)三者的平均統(tǒng)計(jì)效能分別為0．474、0．544和0．545；模擬效應(yīng)為0．30時(shí)為0．315，0．453和0．510；模擬效應(yīng)為0．20時(shí)為0．179，0．232和0．250。圖3表明：對于LRT（或ReLRT），置換和bootstrap兩種檢驗(yàn)方法的統(tǒng)計(jì)效能相似。

在FEV1數(shù)據(jù)中將斜率（即ES）作為表型［43］，內(nèi)毒素暴露和BMI作為協(xié)變量，采用LRT和ReLRT以及得分檢驗(yàn)來分析基因RNF5的關(guān)聯(lián)性（表1）。從表1可見，在LRT中由模擬算法獲得的P值比其他情形下的P值大，置換和bootstrap檢驗(yàn)的P值更??；ReLRT的P值變化較小。這些結(jié)果和模擬的結(jié)論一致。得分檢驗(yàn)的P值為0．027。

圖3 LRT和ReLRT統(tǒng)計(jì)效能的置換或bootstrap算法估計(jì)

表1 FEV1數(shù)據(jù)中基因RNF5的P值

討 論

本文在線性混合模型框架下研究了基于重抽樣的似然比多位點(diǎn)關(guān)聯(lián)分析，在該框架下，一組SNP位點(diǎn)與表型的關(guān)聯(lián)性分析被轉(zhuǎn)化為對隨機(jī)效應(yīng)的方差成分檢驗(yàn)［1，11－16］。本文采用重抽樣技術(shù)（置換和bootstrap）獲得似然比統(tǒng)計(jì)量的零分布，避免了復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)。此外，還通過混合分布近似置換或bootstrap分布。本文采用非參數(shù)而不是參數(shù)的bootstrap法，其原因在于非參數(shù)bootstrap法更加穩(wěn)健［20－21］。模擬表明，對于限制似然比檢驗(yàn)，置換和bootstrap法能有效控制I類錯誤且統(tǒng)計(jì)效能高于現(xiàn)有的得分檢驗(yàn)方法；然而，對于似然比檢驗(yàn)，其I類錯誤未能得到有效控制。研究還發(fā)現(xiàn)，對于小樣本基于模擬算法的似然比檢驗(yàn)［39，41］會導(dǎo)致保守的結(jié)果，而隨著樣本量的增加，似然比檢驗(yàn)表現(xiàn)趨于正常［45］。

重抽樣方法的主要缺點(diǎn)是耗時(shí)，本文利用混合分布近似來減少計(jì)算負(fù)荷。模擬表明，近似分布能顯著減少計(jì)算時(shí)間。例如，L＝100時(shí)的混合分布比S＝2000時(shí)的重抽樣檢驗(yàn)計(jì)算時(shí)間大約減少20倍。更重要的是，在大規(guī)模多位點(diǎn)關(guān)聯(lián)分析時(shí)，要求更加精確的P值，這需要成千上萬次的置換或bootstrap抽樣，導(dǎo)致重抽樣方法不可行；而近似混合分布能夠適合這種情形。如前所述，在混合分布的參數(shù)估計(jì)中，和其他方法相比，局部概率法具有數(shù)值穩(wěn)定的優(yōu)點(diǎn)。

類似的重抽樣方法也被應(yīng)用在其他情形，例如，F(xiàn)araway［48］和Samuh等［49］提出了線性混合模型似然比檢驗(yàn)的參數(shù)bootstrap法，F(xiàn)itzmaurice等［50］，Lee和Braun［51］，Samuh［49］提出了似然比檢驗(yàn)置換法，Sinha［52］在廣義線性混合模型下通過參數(shù)bootstrap法建立了方差成分的得分檢驗(yàn)。本文的研究與上述文獻(xiàn)的區(qū)別在于：（I）上述研究主要針對的是縱向數(shù)據(jù)，且這些數(shù)據(jù)在各水平內(nèi)是相關(guān)的，而模型（1）事實(shí)上應(yīng)用在看上去獨(dú)立的基于總體人群設(shè)計(jì)的遺傳數(shù)據(jù)；（II）對于本文的似然比檢驗(yàn)，同時(shí)采用置換和bootstrap法，且采用相對穩(wěn)健的非參數(shù)bootstrap法而不是參數(shù)bootstrap法；（III）將基于重抽樣的方法與其他方法（基于模擬的算法）進(jìn)行比較［39］，結(jié)果表明重抽樣方法更有效，雖然計(jì)算負(fù)荷更重；（IV）采用了有效的近似方法來提高計(jì)算效率。最后，有待進(jìn)一步研究將其他方法（如，基于參數(shù)bootstrap的得分檢驗(yàn)［52］）運(yùn)用到本文的研究中并進(jìn)行比較。

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（責(zé)任編輯：郭海強(qiáng)）

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（81402765）；國家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究項(xiàng)目（2014LY112）

1．徐州醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院流行病與衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)學(xué)教研室（221004）

2．南京醫(yī)科大學(xué)公共衛(wèi)生學(xué)院生物統(tǒng)計(jì)學(xué)系

△通信作者：曾平，E-mail：zpstat＠xzhmu．edu．cn