叉生分析在基因-环境因素交互作用中应用

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化学与生物学的交叉研究与应用

题
交叉学科研究的挑战与机遇：需要跨学科合作，但也可能带来
新的发现和突破
2
化学与生物学交叉研究的领域
药物研发
药物研发的重要性：提高药物疗效，降低副作用
化学与生物学交叉研究的领域：药物研发
药物研发的挑战：药物靶点的发现和验证，药物分子的
设计和合成
化学与生物学交叉研究的优势：利用生物学原理指导药物设计，
生物材料在环保领域的应用
生物材料在能源领域的应用
生物材料在航空航天领域的应用
能源与环境领域的化学与生物学交叉研究
太阳能电池：利用光合作用原理，将太阳能转化为电能
生物燃料：利用微生物发酵，将生物质转化为燃料
环境修复：利用生物技术，修复被污染的环境
绿色化学：利用生物酶催化，实现化学反应的绿色化
1
化学与生物学交叉研究的重要性
促进学科发展
化学与生物学交叉研究可以促进学科间的交流与合作，推动学科发展。
化学与生物学交叉研究可以解决一些单一学科难以解决的问题，提高
研究效率。
化学与生物学交叉研究可以促进新技术、新方法的产生和应用，推动科学研究的进
步。
化学与生物学交叉研究可以培养具有跨学科背景的科研人才，提高科研队伍的整体
流
数据分析：需要掌握数据分析和处理技术，以便更好地理解和分
析实验结果
技术创新：需要不断探索新的技术和方法，以解决交叉研究中遇
到的问题
实验设计：需要设计合理的实验方案，以提高实验效率和准确
性
加强跨学科合作
化学与生物学交叉研究的重要性
跨学科合作的挑战与困难
跨学科合作的前景与机遇

基于全基因组关联分析的基因_环境_交互作用统计学方法进展_吴学森

(dummy), 见表 2。然后再用 Logistic回归检测基因 -环境变量间的交互作用。他们认为对数据这样处理后检验功效会
更高 , 但该文并没有进一步给予论证 , 因此 , 这种变换的可靠
性还有待进一步验证。
表 2 不同暴露水平的哑变量定义
基因
i=0 i=0 i=1 i=1
境 (E)之间的交互作用。 AP的绝对值越大 , 基因 (G)与环境
(E)之间的交互作用越强。
(3)纯交互作用归因比 (AP＊)
蚌埠医学院学报 2008年 11月第 33卷第 6期
707
AP＊ =A-(B+C-1) A-1
(1.3)
意义 :AP＊表示由基因 (G)与环境 (E)两因素引起的效
用 ;S<1 时 , 两因子间有负交互作用 ;S的绝对值越大 , 基因
(G)与环境 (E)之间的交互作用越强。
(2 )交互作用归因比 (attributable proportion of
interaction, AP)
A-(B+C-1) AP=
A
(1.2)
意义 :AP表示总效应中有多大比例归因于基因 (G)与环
[ 收稿日期 ] 2008-10-05 [ 作者单位 ] 蚌埠医学院流行病与卫生统计学教研室 , 安徽蚌埠
233030 [ 作者简介 ] 吴学森 (1964 -), 男 , 博士 , 教授 .
互作用的最基本的方法之一 , 群体病例对照研究、病例父母亲对照研究、病例同胞对照研究、队列研究设计类型的资料均可用叉生分析方法分析基因与环境之间的交互作用。 1.1 叉生分析表 1所示的 2 ×4 叉生分析是基因与环境因素相互作用研究中的基本研究单元 , 它表示基因 (G)、环境因素 (E)均为二分类变量而组成的 4种可能的组合表。同时暴露于两因素相对于同时不暴露于两因素的危险性 (比值比 , OR)记为 ORge(简记为 A);单独暴露于基因或环境因素的危险性分别记为 ORg、ORe(分别简记为 B、C);两因素均未暴露的病例和对照组作为共同参比组 , OR=1。

生物高一必修二学案：第四章_小专题_生物育种方法的比较和选择

生物育种方法的比较和选择一、各种育种方法的比较项目原理方法实质优点缺点应用杂交育种基因重组①选育纯种：杂交→选优→自交(连续)→选种②选育杂种：杂交→杂交种产生新的基因组合，产生新的基因型使位于不同个体上的多个优良性状集中于一个个体上，即“集优”①育种所需时间较长②局限于同一种或亲缘关系较近的个体培育矮秆抗病小麦诱变育种基因突变染色体畸变物理方法或化学方法处理植株，再选择符合要求的变异类型获得新基因能提高突变频率，能较短时间内有效地改良生物品种的某些性状，改良作物品性有利个体不多，需大量处理供试材料，工作量大太空辣椒的培育单倍体育种染色体畸变①先将花药离体培养，培养出单倍体植株；②将单倍体幼苗经一定浓度的秋水仙素(或低温)处理获得纯合子一般得到的全为纯合子，自交后代不发生性状分离缩短育种年限(一般为两年)，能排除显隐性干扰，提高效率技术复杂，成活率低，需要与杂交育种配合用单倍体培育纯种矮秆抗病小麦多倍体育种染色体畸变用一定浓度的秋水仙素(或低温)处理萌发的种子或幼苗染色体数目加倍育种周期短，能改良原有性状，提高产量(茎秆粗壮，叶片、果实和种子较一般只适合于植物，发育延迟，结实率低三倍体无籽西瓜的培育大，营养物质含量较多)转基因技术基因重组将一种生物特定的基因转移到另一种生物细胞中使“外源基因”得以表达，产生新的基因型定向改造生物，针对性强技术复杂，操作要求精细，难度大转基因抗虫棉二、育种图解的识别下列图解中集中了多种育种方式，如何识别呢？(1)首先要识别图解中字母表示的各种处理方法：A——杂交，D——自交，B——花药离体培养，C——秋水仙素处理，E——诱变处理，F——秋水仙素处理，这是识别各种育种方式的主要依据。

(2)根据以上分析，可以判断“亲本→A→D→新品种”为杂交育种，“亲本→B→C→新品种”为单倍体育种，“种子或幼苗→E→新品种”为诱变育种，“种子或幼苗→F→新品种”为多倍体育种。

(3)以上分析主要根据图解中各种处理方法识别育种方式，有的图解还可以根据个体的基因型变化进行分析。

叉生分析在基因一环境交互作用

叉生分析在基因一环境交互作用叉生分析是一种方法，用于研究基因与环境之间的交互作用对个体特征或疾病风险的影响。

通过比较同卵双生子（基因相同）和异卵双生子（基因相似度约为50%）之间的差异，可以确定基因对特定环境因素的敏感性，以及基因与环境的相互作用。

叉生分析的基本原理是通过比较同卵双生子和异卵双生子的相似性和差异性。

同卵双生子的基因组是完全一样的，而异卵双生子的基因组则与兄弟姐妹更为相似。

因此，如果在同卵双生子中其中一特征或疾病的发生率更高，那么很可能这是由于不同环境条件导致的。

而如果在同卵双生子和异卵双生子中差异显著，那么研究者有理由相信这是基因与环境交互作用的结果。

在进行叉生分析之前，研究人员首先需要建立双生子队列，收集同卵双生子和异卵双生子的临床数据、生物标本以及环境因素数据。

然后研究人员通过统计分析，计算基因与环境对特定表型的贡献。

叉生分析可以应用在许多领域，包括研究常见疾病（如心血管疾病、糖尿病、癌症等）、复杂疾病（如精神疾病、自闭症、阿尔茨海默病等）以及个体特征（如身高、体重、智力等）。

通过叉生分析，研究人员可以准确地确定基因与环境之间的相互作用，从而更好地理解复杂性疾病的发病机制。

例如，许多研究使用叉生分析来研究肥胖症的发病机制。

通过比较肥胖同卵双生子与肥胖异卵双生子以及瘦卵双生子之间的差异，研究人员可以确定哪些基因变异在特定环境因素下与肥胖的风险相关。

这些环境因素可能包括饮食习惯、运动水平、社会经济地位等。

通过叉生分析，研究人员可以更好地理解个体肥胖风险的遗传和环境基础，以及如何针对不同基因型和环境条件个体定制个体化的干预措施。

叉生分析的局限性包括研究样本的选择偏差、统计算法的复杂性以及环境因素的测量和分类问题。

另外，基因与环境交互作用的研究需要更大的样本量和更复杂的统计模型。

因此，在应用叉生分析时需要充分考虑这些因素。

总之，叉生分析是一种有效的方法，可以帮助我们研究基因与环境交互作用对个体特征或疾病风险的影响。

基因的作用及其与环境的关系

GENETICS ZHJNC GENETICS ZHJNC
4.1 环境的影响和基因表型效应
ZH4J.1N.1C遗G传E和NE环T境ICS ZHJNC GENETICS GE➢N环E境T条IC件S对多Z基H因JN控C制的G性E状N的E影T响IC是S十分Z明H显JNC ZHJN的因控，C如制G人的E的，N身营E高养T、状IC胖况S瘦、、生Z肤活H色环J、境N智、C商受G等教E是育N受的E多情T基况ICS GEN对E这T些IC性S状都Z有H直JN接C影响G。ENETICS ZHJNC
ZHJNC GENETICS ZHJNC GENETICS 红色花 × 淡黄色
GENETICS ZHJNC GENET红I色C为S显性ZHJNC
光充足低温：红色花
ZHJN光C不足G温E暖N：ETI淡C黄S色
ZHJNC淡黄G色E为N显E性TICS
光充足温暖：粉红色
不完全显性
GENETICS ZHJNC GENETICS ZHJNC
ZHJNC GENETICS ZHJNC GENETICS
GE血N型E基T因I型CS抗细原胞Z(上红H) 抗J清N体中C(血)
血清
血细胞
GENETICS ZHJNC
ZHAJBNCIAIBGEANBETIC—S
不能使任一血型可被O,A,B型的
Z的H红细JN胞凝C集 GE血N清E凝T集ICS
GENETICS ZHJNC GENETICS ZHJNC
4.1.2 反应规范(Norm of Reaction)
ZHJ反N应C规范G：E指N某E一T特I定C基S因型Z个H体J在N不C同环G境E中N所E显T示I的CS
GEN表E型T变I化C范S围。Z如H果JN蝇在C不同G的E温N度E下T复I眼C发S育大Z小H不J同N。C 表现度(expressivity)：指在一定的环境中，某一突变个体

广州市男男性行为者的异性性行为现状及其影响因素

242中国艾滋病性病2021年3月第27卷第3期Chin J A丨DS STD Vol.27 No.3 Mar 2021 DOI: 10.13419/ki.aids.2021.03.06•论著•广州市男男性行为者的异性性行为现状及其影响因素谭芷敏\黎静\陈晓滨、程伟彬2,江洪波、杨翌1(1.广东药科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系，广州510310; 2.广东省第二人民医院，广州510317)摘要：目的了解广州市男男性行为者（MSM)近半年异性性行为现状及其影响因素_方法2017年6月至 2018年4月，通过MSM社区组织招募丨8岁及以上MSM进行匿名电子问卷调查，收集一般人口学资料、性行为特征、艾滋病知识、内化同性恋嫌恶（IH)和近半年异性性行为发生情况采用;r’检验和多因素Logistic回归分析比较不同特征的MSM近半年异性性行为发生情况；基于叉生分析法，分别评价IH和有统计学意义的变量间的相乘与相加交互作用结果568名MSM平均年龄为（27.58 ±5.94)岁，近半年发生异性性行为比例为19.37%。

非未婚[调整比值比U0/?) =9.38，95%可信区间（67):4.7、18.42]、非同性恋性向（aOi?=2.50，95%CJ: 1.51〜4.15)和有IH者U〇i?= 1.81，95%C/: 1.07〜3.07)近半年发生异性性行为的风险较高；大专及以上文化程度（W)/?=0J8,95%a:0.22〜0.64)和知晓艾滋病知识者U〇/?=0.40,95%C/:0.23〜0.69)近半年发生异性性行为的风险较低叉生分析结果显示，丨H与婚姻状况、性向存在影响MSM近半年发生异性性行为的联合作用，但未观察到统计学意义上的交互作用；未发现IH和文化程度、艾滋病知识存在联合作用结论广州市MSM近半年异性性行为发生率较高，文化程度、婚姻状况、性向、艾滋病知识和IH是影响因素关键词：男男性行为者；异性性行为；影响因素；内化同性恋嫌恶中图分类号：K 512.91 文献标志码：A 文章编号：1672-5662(2021)03-0242-05Heterosexual behaviors and influencing factors among men who have sex with men in Guangzhou TAN Zhimin',LI Jing', CHEN Xiaobin1, CHENG Weibitr, JIANG Hongbo1, YANG Yi1.(/. Department of Epidemiology andBiostatistics, School o f Public Health, Guangdong Pharmaceutical University, Guangzhou 510310, Guangdong, China;2. Guangdong Second Provincial General Hospital, Guangzhou 510317, Guangdong)Correspondingauthor:YANGYi,Email:****************Supported by the National Natural Science Foundation of China (81703282);the Project of the "13th Five-Year" Plan for Development of Philosophy and Social Sciences in Guangzhou (2018GZGJ67)Abstract: Objective To understand the status and influencing factors of heterosexual behavior among men who have sex with men (MSM) in Guangzhou. Methods Between Jun 2017 and April 2018, an anonymous electronicquestionnaire investigation was implemented among MSM aged 18 years and over through community organizations.Information on sociodemographic and sexual characteristics, knowledge of AIDS, internalized homophobia (IH) and heterosexual behaviors in the past 6 months were collected. Chi-squared tests and multivariate logistic regressions were performed to analyze the above different information of heterosexual behaviors in the past 6 months among MSM. Themultiplicative and addictive interaction between IH and statistically significant variables were evaluated based on the bifurcation analysis method. Results A total of 568 MSM aged (27.58士5.94) years old were included in this study. The rate of heterosexual behavior among MSM was 19.37%. The MSM with unmarried (aO/?=9.38, 95%C/: 4.77-18.42), self-identified as non-homosexual (aO/?=2.50, 95%C/: 1.51-4.15) and IH (aO/?=l.81, 95%C/: 1.07-3.07) were more likely to have heterosexual behavior in the past 6 months, while college education or above (aO/?=0.38, 95%CI:0.22-0.64) and awareness of AIDS knowledge (aO/?=0.40, 95%C/: 0.23-0.69) were less. The results of bifurcation analysis showed that,IH and marital status and sexual orientation could jointly affect the heterosexual behavior of MSM. However, no statisticalinteractions were observed. No jointly actions affecting heterosexual behavior of MSM were found between IH and education level and knowledge of AIDS. Conclusion Relatively high rate of heterosexual behavior was noticed among -------------------------------MSM in Guangzhou. 丁he influencing factors were 收稿日期：2020-()6-06;修回日期：2020-10-20 education level, marital status, sexual orientation, AIDS基金项目：国家A然科学基金（81703282);广州市竹学社会科学发展“十二•五”规划2018年度共建课题(20丨8GZGJ67)第一作者简介：谭芷敏（1994一），女，广东省茂名市人，硕士在读，从事传染病流行病学丁.作Em ail: 9234463丨4@(丨q.rom 通信作者：杨翌，教授，硕士生导师，Em ail: y angyigz@丨63.c.(m i knowledge and IH.Keywords: men who have sex with men; heterosexual behavior; influencing factors; internalized homophobia中_艾滋病性病2021年3月第27卷第3期Chin J AIDS STD Vo丨.27 No.3 Mar 2021243我国男男性行为者（M S M)社区内的艾滋病病毒 (H1V)感染例数一直在持续增加，M S M已成为各类高危人群中感染率最高的人群1。

2019 年注册安全工程师考试《安全生产管理》真题及答案解析

2019 年注册安全工程师考试《安全生产管理》真题及答案解析一、单选题（58个题，非试卷编号）1.某机械制造加工重点市的应急管理部门人员王某，根据（企业职工伤亡事故分类）（GB6441)规定，统计了该县10年来失能伤害的起数，如下表所示（单位：人数），根据海因里希法则，在机械事故中伤亡（死亡、重伤）、轻伤、不安全行为的比例为1：29：300,可以推测该县自2009年至2018年年底前不安全行为总的起数是（）起。

A.300B.600C.900D.1200【答案】A【解析】查上表，得出拇指（远端指骨）表定损失工作日为300日，超过了105天，属于重伤，重伤指相当于表定损失工作日等于和超过１０５日的失能伤害。

题目表中其他都为轻伤，则共1起重伤，29起轻伤，所以得出不安全行为共有300起。

2.某企业建设一座冷藏容量为5000L的货架式冷库。

使用以液氨作为副冷制的制冷系统。

冷藏设计温度在-10C至-23C。

某日，叉车司机张某在冷库内作业时突然闻到了氨味，立即向领导报告。

经查。

泄漏由蒸发器的液氨供液管弯头焊缝缺陷引起。

经技术人员查阅图纸。

共同讨论后制定了抢修方案。

并在作业前对供液管上端阀门处实施加盲板作业。

根据《化学品生产单位特殊作业安全规范》(GB30871)。

关于盲板抽堵作业的说法，正确的是( )。

A.作业时应穿防静电工作服、工作鞋，使用非防爆灯具和工具B.在盲板抽堵作业地点15m处可以进行动火作业C.在同一液氨供液管道上可以同时进行两处盲板抽堵作业D.作业点压力应降为常压，并设专人监护【答案】D【解析】本题考查的是盲板抽堵作业许可管理。

选A、B错误，燃易爆场所进行盲板抽堵作业时，作业人员应穿防静电工作服、工作鞋，并使用防爆灯具和防爆工具;距盲板抽堵作业点30米内不得有动火作业;选项C错误，不应该在同一管道上同时进行两处及两处以上的盲板抽堵作业;选项D正确，作业时，作业点压力应降为常压，并设专人监护。

3.某公司在安全文化建设过程中，明确了公司的安全价值观、安全愿景、安全使命和目标,声明在安全生产上投入足够的时间和资源。

动物遗传育种学基因互作及其与环境的关系

喜马拉雅兔
2、性状的多基因决定多因一效（multigenic effect）
玉米胚乳
A1、a1和A2、 a2都决定花青素的有无； C和c决定糊粉层颜色的有无； R和r决定糊粉层和植株颜色的有无； A1、A2 、C、R都存在时，胚乳是红色的；如果再有Pr存在时，则胚乳呈紫色； Pr和pr决定胚乳的颜色，紫色或红色。
ii基因
H 抗原
一个孟买个体的家系
I
O型
B型
II A型
III O型
“O”型
AB型
先证者带有IB基因，但其表达受到hh基因型的抑制。（系近亲结婚
所生）
Rh血型与新生儿溶血
Rh血型是与 ABO 血型和 MN 血型独立的另一血型系统；最早
在恒河猴（Rhesus macacus）中发现可与人红细胞交叉反应的抗
1、互补基因（complementary gene）:
两对独立遗传基因分别处于纯合显性或杂合状态时，共同决定一种性状的发育，当只有一对基因是显性，或两对基因都是隐性时，则表现为另一种性状。
白花三叶草
hhDD X HHdd (不含氰） (不含氰）
HhDd （含氰）
9D_H_ 3D_hh 3ddH_ 1ddhh
两对或两对以上的显性基因对表型能产生相同的作用，只要其中任何一个显性基因存在，性状就能表现出来。
特征比率15：1
荠菜的蒴果形状
小结
本章要点
1. 基本概念
基因多效性表现度外显率表型模写不完全显性共显性复等位基因致死基因上位效应
2. 非等位基因间的相互作用的种类和特点
4、复等位基因 Multiple alleles
在群体中占据某同源染色体同一座位的两个以上的，决定同一性状的基因

基因环境交互作用分析方法在流行病学研究中的应用

垦堕垦堂童生皇堕塑查垫!!竺!旦第42卷第1期Int J Med Parasit Dis，January 2015，V01．42，No．1 ·49··综述·基因一环境交互作用分析方法在流行病学研究中的应用何健杨坤+【摘要】基因一环境交互作用(gene．environment interac ti on)分析方法适合探讨流行病学中遗传和环境多种因素对于疾病发生或传播的作用，并逐渐成为流行病学研究的重要研究手段。

该文从基因．环境交互作用方法的研究设计和统计学方法两方面，综述此方法的最新国内外研究进展．期望拓展在寄生虫病等研究领域的应用。

【关键词1基因．环境交互作用；流行病学；统计学分析Applic ation of ge ne·en vi ro nm en t in t er a c ti o n an a l ys i s in epide miol ogica l st udie s He Ji an，Ya ngKun*．Jiangsu Institute of Parasitic Di s e a s e s，K e y L a b o r a t o r y of Parasitic D i se a s e Control a nd Prevention，Min蠡try of Heal th，J ia rt gsu Provincial Key Laboratory ofParasite Molecular Biolog y,Wu xi 214064,C h i na+Corresponding author：Yang Kun,Em ail：ji pdy k@163．comSu pp on ed b y N a t i o n a l N a t u r a l S c i en c e F o u n d a t i o n of China(81101275)【Abstract】Gen e．en vironm ent interaction anal ysi s，as me tho d of m uh i．fa ct or s tu dv，c an explore the roleof genetic and envi ronment al factors in the prevalenc e an d transmission of di s e a se s，a n d it has be c o meveryi m p or t a n t m eans of ep i d e m i o l o g i c al s t u d y．R e s e a r c h d e s i g n a n d statistical met hods of g e n e—e n v i ro n m e nt inter-action metho d were revie we d in this paper,aiming at pro vi di n g re f er en c e in the flied of parasitic d i s e a se ss tu d y．【Key words】Gene-environment inte ra ct io n；E pi dem io lo gy；St at is tic al a na ly si s随着人们对于疾病发生认识的改观，发现诸互作用分析方法的进展，以期为流行病学病因研如癌症[I之]、慢性病[3-4]、精神疾病[5-6]、媒介传播究提供参考。

银屑病基因-环境、基因-基因交互作用研究进展论文

ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙｒｅｄｕｃｔｉｏｎ，ＭＤＲ）：
万方数据
生堡麈瓞型塞查２Ｑ！垒生！！旦箜垒！鲞筮！！塑￡丛！』坠！墅煎！！：盟Ｑ！！塑ｂ丛！Ｑ！垒：ｙ！！．盟：盥！：！！
是一种非参数、无遗传模型的方法，将多位点基因型之间的基因一基因或基因一环境交互作用转换成一个具有两水平（即高危、低危）的新变量，从而将高维的结构降低到一维，避免Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析等方法在分析交互作用中出现的“维度困扰”现象，使高阶交互作用的分析更易实现。适用于平衡的病例对照研究和不一致同胞对研究；④其他：全交互作用模型（ｆｕｌｌ
１４０５．１４１３．
ｐｓｏｒｉａｓｉｓ［ＪＪ．Ａｃｔａ
ＳＣ，Ｙｅｕｎｇ
Ｄｅｒｍａｔｏｖｅｎｅｒｏｌ
Ｃｒｏａｔ，２００２，１０（４）：２２ｌ一
（收稿日期：２０１３—１２．２５）
（本文编辑：颜艳）
Ｊ，Ｃｈｒｅｎ
ＭＭ．Ｓｃａｌｐｄｅｘ：ａｑｕａｌｉｔｙ—ｏｆ－ｌｉｆｅ
［１２］
Ｃｈｅｎ
银屑病基因一环境、基因一基因交互作用研究进展
ｃｈｒｏｎｉｃｐｌａｑｕｅ
ＪＤｅｒｍａｔ０１．２０１３．１６９（３）：５１９—５２７．

Ｍａｌａｙｓｉａ［ＪＪ．ＭｅｄＪＭａｌａｙｓｉａ，２００４，５９（３）：３３０—３３４．［６］
ＣｈｅｎＨ｝ＬＴｓｅｎｇＭＰ．ＴｓａｉＴＦ．ＡｎｅｐｉｄｅｍｉｏｌｏｇｉｅｓｔｕｄｙｏｆＴａｉｗａｎｅｓｅｐｓｏｒｉａｔｉｃｐａｔｉｅｎｔｓｉｎ
ａ
［１７］
Ｓｉｎｉｃａ，
Ｐｕｉｇ
Ｌ，ＲｉｂｅｒａＭ，ＨｅｒｎａｎｚＪＭ，ｅｔａ１．Ｔｒｅａｔｍｅｎｔｏｆｓｃａｌｐｐｓｏｒｉａｓｉｓ：

叉指电极的指标参数_概述及解释说明

叉指电极的指标参数概述及解释说明1. 引言1.1 概述叉指电极是一种常用的电极类型，用于测量和监测电信号。

通过将叉状结构插入待测试物体中，该电极可以接收到物体中产生的电信号，并将其转化为可供测量的输出信号。

由于其优异的性能和广泛的应用领域，叉指电极已成为研究和工业界普遍采用的重要工具。

1.2 文章结构本文将介绍叉指电极的指标参数及其解释说明。

首先，在第2节中，我们将概述什么是叉指电极以及其主要用途和工作原理。

然后，在第3节中，我们将详细介绍叉指电极的主要指标参数，包括波动率、稳定性和灵敏度，并解释它们在实际应用中的意义。

接下来，在第4节中，我们将分析这些参数之间的关系以及影响因素，并提出相应的优化建议。

最后，在第5节中得出结论，并展望叉指电极在未来的发展方向。

1.3 目的本文旨在深入了解并全面解释叉指电极的指标参数。

通过对叉指电极的概述、主要指标参数及其解释说明的详细讨论，读者将能够更好地理解叉指电极在实际应用中的重要性和影响因素，并能够为相关领域的研究和开发提供参考依据。

2. 叉指电极的指标参数2.1 什么是叉指电极叉指电极是一种用于测量和监测生物体内化学反应的电化学传感器。

它由两个叉形金属电极组成，其中一个作为工作电极，另一个作为参比电极。

这种设计使得叉指电极能够实时检测环境中的离子浓度或生物分子浓度变化。

2.2 叉指电极的用途叉指电极被广泛应用于生命科学领域和医学诊断中。

在生命科学中，它可以用于监测细胞内外的离子浓度、酸碱平衡、氧含量等参数变化，从而研究细胞代谢过程、细胞信号转导以及疾病发展机制。

在医学诊断中，叉指电极可用于检测患者体液中的特定分子含量，如葡萄糖、乳酸等，从而实现快速、准确的疾病诊断和监控。

2.3 叉指电极的工作原理叉指电极采用了典型的三电极系统，包括工作电极、参比电极和辅助电极。

工作电极和参比电极之间形成了一个微小的空间区域，通过这个区域中的离子传输来实现对测量物质的检测。

基因-基因（环境）交互作用分析方法的比较

基因-基因（环境）交互作用分析方法的比较袁芳;刘盼盼;徐进;费丽娟;郝玲妹;邱旭君;张莉娜【摘要】Three methods of analyzing the gene-gene (environment) interactions are compared in the etiology research of complex diseases to analyze their applicability conditions and the advantages and disadvantages. It shows that crossover analysis is simple and easy to apply, but only applicable for analyzing interactions of single genetic factor and single environment factor. Logistic regression is straight-forward in explaining the epidemiological significance of interaction and performs well in analyzing the main effects, but still has limitations in analyzing higher order interactions. Multifactor dimensionality reduction renders a model-free method and is sensitive to high dimensional data, but it is short of accuracy in estimating the main effects. Considering the advantages identified with each of these three methods in analyzing interaction, the author makes some efforts in this paper to integrate these methods aiming at improving effectiveness interaction analysis.%对复杂疾病病因研究中基因一基因（环境）交互作用的3种分析方法进行了比较，剖析了它们的适用条件和优缺点．结果表明：叉生分析简单易行，但只适用于分析单个遗传和单个环境因素的交互作用；Logistic回归易解释交互作用的流行病学意义且能很好地分析主效应，但在分析高阶交互作用时存在局限性；多因子降维法无需指定特定的遗传模式且对高维数据敏感，但无法估计主效应．鉴于这3种方法在分析交互作用时各有其优点，三者联合应用于交互作用分析效果更佳．【期刊名称】《宁波大学学报（理工版）》【年(卷),期】2012(025)004【总页数】5页(P115-119)【关键词】叉生分析;Logistic回归;多因子降维法;交互作用【作者】袁芳;刘盼盼;徐进;费丽娟;郝玲妹;邱旭君;张莉娜【作者单位】宁波大学医学院,浙江宁波315211;宁波大学医学院,浙江宁波315211;宁波大学医学院,浙江宁波315211;宁波大学医学院,浙江宁波315211;宁波市第七医院,浙江宁波315200;宁波市第七医院,浙江宁波315200;宁波大学医学院,浙江宁波315211【正文语种】中文【中图分类】R181;R195.1随着疾病遗传学研究的深入开展,人们发现基因对疾病的影响是非常复杂的,很多疾病并非简单的由单一基因影响,许多常见疾病和复杂性状可能是多个基因和环境因素之间交互作用的结果. 目前已有多个研究称上位性(基因－基因交互作用)在常见的复杂疾病的表型与基因型关系中发挥关键作用[1-3]. 因此,正确地分析基因－基因(环境)的交互作用对于复杂疾病的病因探索或寻找易感基因有着重要意义. 目前用于交互作用分析的方法有很多种,最常用的有叉生分析、Logistic回归、多因子降维法. 此外,还有位点交互作用的分析方法: 全交互作用模型(Full Interaction Model,FIM),贝叶斯基因关联映射法(Bayesian Epistasis Association Mapping,BEAM),最大条件嫡概率模型(Maximum Entropy ConditionalProbability Modeling,MECPM)[4]等. 近几年以决策树为基础的非参数统计方法也可用于交互作用分析,包括分类和回归树(Classification and Regression Trees,CART),随机森林(Random Forest,RF)、FlexTree[5].这些方法各有其适用性,在交互作用的检验效能方面也广泛存在争议. 笔者就应用较广泛、理论相对成熟的叉生分析、Logistic回归、多因子降维 3种方法进行了比较,阐述其在交互作用分析中的意义.1 叉生分析在统计学上,Ottman将基因－环境的交互作用定义为环境暴露因素对含有不同基因型人群的疾病影响不同,或者基因型对不同环境暴露条件下人群的疾病影响不同[6]. 叉生分析就是根据这一定义来分析基因－环境交互作用的基本流行病学单元,它主要采用2×4叉生表分析单个基因和单个环境因素的交互作用[7]. 叉生分析可适用于传统的病例对照研究、病例同胞对照研究、病例父母对照研究,也可用于单纯病例研究、不完全病例对照研究和队列研究设计的资料.1.1 2×4叉生表叉生分析中,基因和环境因素均为二分类变量(表 1),基因型和环境暴露因素可能的 4种疾病风险组合可以表示为: R11(同时暴露于环境因素和遗传因素对疾病的效应),R10(仅暴露于环境因素对疾病的效应),R01(仅暴露于遗传因素对疾病的效应),R00(遗传和环境因素均未暴露时的疾病风险). R00作为 R11、R10、R01共同的对照组,其OR=1. 交互作用的存在与否取决于相加或相乘模型的选择,若所研究的交互作用为相加交互作用,当 R11－R01≠R10－R00时认为存在交互作用,若所研究的交互作用为相乘交互作用,则当R11/R01≠R10/ R00时考虑存在交互作用. 表1 基因(G)与环境(E)因素作用2×4叉生分析表G E 病例对照 OR值意义＋＋a b R11=ah/bg G、E联合作用效应＋－ c d R01=ch/dg G单独作用效应－＋e f R10=eh/fg E单独作用效应－－ g h R00=1 共同对照在表1的基础上还可以计算单纯病例组、单纯对照组中的OR值,对环境、遗传因素分别分层后的疾病风险信息可从表2中获得. 可以通过公式计算得到,分层之后各层的OR值之比等于基于相乘模型时的 OR值,单纯病例组与单纯对照组的 OR值之比也等于基于相乘模型时的OR值.1.2 交互作用评价指标Rothman等[8]提出了相加模型下交互作用的定量评价指标,包括交互作用指数(Synergy Index,SI)、交互作用超额相对危险度(Relative Excess Risk of Interaction,RERI)、交互作用归因比(Attributable Proportion of Interaction,AP)和纯交互作用归因比(AP*).当SI=1时,说明G、E间无相加交互作用,相互独立; SI＞1,G、E间具有正相加交互作用,同时存在时效应增强; SI＜1,G、E间具有负相加交互作用,同时存在时效应减低. 效应指数 SI既可用于交互作用的定性分析,又可用于交互作用的定量测量. SI绝对值越大,说明因素间交互作用越强.RERI表示两因素联合作用与其单独作用之和的差值,用于描述归因于交互作用的危险度的大小.RERI的绝对值越大,说明因素间的交互作用越强;如果没有相加模型的交互作用,RERI=0.表示G、E同时存在时,疾病的总危险性中可归因于其交互作用的比例. AP绝对值越大,说明因素间的交互作用越强.表示由G、E引起的疾病效应中归因于两者的交互作用所占的比例.交互作用为相乘模型时也可以用交互作用指数进行评价[9],当SI=1时,表明G、E间无相乘交互作用; SI＞1时,G、E间存在正相乘交互作用; SI＜1时,G、E间存在负相乘交互作用.叉生表计算直观,不仅能分析基因和环境因素各自的主效应,还能计算相加或相乘模型下交互作用的值. 由于使用了相同的参考组,可以对遗传、环境以及两者之间交互作用的疾病危险性进行比较. 对于病例对照研究,不仅可以计算单纯病例和单纯对照下的OR值,还可以分层估计各暴露因素的疾病相对危险度. 如果对照的选择具有良好的代表性,单纯对照中各暴露因素的OR值有助于评估人群中遗传和环境因素的分布是否独立. 但叉生分析并不适用于所有的关联研究，只能分析单个遗传和单个环境因素的交互作用,并且要求两者均为二分类变量,当研究多个因素或者暴露和结局变量为等级、连续型变量(剂量反应)时,叉生分析则无法应用. 此外,研究多个因素时,各因素之间的交互作用作为极为复杂,不能简单地描述为相加或相乘模型.表2 分层情况下因素作用的分析E+ EG 病例对照病例对照＋ a b c d－ e f g h 分层 OR值意义单纯病例组 ag/ce 基于相乘模型的交互作用单纯对照组 bh/df 人群中暴露因素相互独立性相乘模型R11/(R01×R10)=adgf/bceh 基于存在相乘交互作用相加模型 R11－(R01+R10－1) 基于存在相加交互作用遗传因素分层1 ad/bc 暴露于G时,E的作用遗传因素分层2 eh/fg 未暴露于G时,E的作用环境因素分层1 af/be 暴露于E时,G的作用环境因素分层2 ch/dg 未暴露于E时,G的作用2 Logistic回归模型Logistic回归是分析分类预测变量与离散性结果之间关系的常用模型,是一种参数估计方法.Logistic回归中交互项回归系数的估计是以存在相乘交互作用为基础,在分析交互作用时引入一个相乘项进入回归模型,通过相乘项回归系数的估计来判断交互作用是否有意义及其作用大小. 适用于病例对照研究、横断面研究、封闭队列研究和临床研究的资料,当变量间存在多重共线性问题时,不宜用Logistic回归.通常 Logistic回归用于分析相乘模型下的交互作用,仅当自变量为二分类变量时可估计相加交互作用,Logistic回归对连续性自变量相加交互作用估计的可行性目前研究还较少. Knol等[10]采用模拟数据及临床实际例子证明了Logistic回归在分析一个二分类变量、一个连续性变量以及两个连续性变量相加交互作用时的可行性,并且运用SI、RERI和AP定量评价交互作用. 由于该研究数据来源和样本量的局限性,Logistic回归是否可以分析连续性变量的相加交互作用还需进一步研究.2.1 Logistic回归模型分析交互作用Logistic回归模型为logit(Π)=β0+β1G+β2E+β3G×E,其中: β0 为常数项,β1、β2、β3 为回归系数,ORG=exp(β1)、ORE=exp(β2)、ORG×E=exp(β3)分别为遗传因素、环境因素及交互作用项的调整优势比,反映了各因素对疾病发生的作用. β3=0时,ORG×E=1,G、E 间无交互作用; β3＞1,ORG×E＞1,G、E 间存在正交互作用; β3＜1,ORG×E＜1,G、E 间存在负交互作用.2.2 Logistic回归模型的扩展应用Logistic回归不仅能够估计基因－基因(环境)的交互作用,还能估计各自的主效应. 偏回归系数与调整优势比OR呈指数函数关系,其流行病学意义容易解释. Logistic 回归虽有着其独有的优势,但仍存在一定的局限性. 模型估计的参数个数有限,向模型中引入主效应项时,可能的交互项会呈现指数增长趋势,这时Logistic回归就不适用于处理这种含有多个因素的交互项. Hosmer等[11]建议当模型中纳入P个参数时,P+1≤min(N1,N0)/10时为最好,其中N1为出现阳性结果的例数,N0为阴性结果出现的例数. 此外,Logistic回归对维度较敏感,由于高维空间中数据稀疏或存在例数为 0的交互项,用 Logistic回归进行参数估计时标准误较大,假阳性率较高,难以检测真正有意义的交互作用.在候选基因位点较多,样本量相对较小的情况下,容易导致模型的过度拟合,随着交互作用阶数的增多,这种局限性就更显著.由于Logistic回归在分析高维数据方面的局限性,Park等[12]提出了用惩罚Logistic回归来分析基因－基因(环境)的交互作用. 惩罚 Logistic回归是对Logistic回归模型进行简单的修正,将修正系数λ与 Logistic 回归模型相结合,进行二次方调整.Logistic回归模型的二项分布对数似然函数为:惩罚Logistic 回归模型的函数为其中: λ为正常数,λ / 2 ||β| |2 为二次方惩罚项.运用牛顿迭代和岭回归对回归系数进行估计,λ选择使似然函数最大的值. 进行二次方惩罚后,采用哑变量对研究因素进行编码,变量间的多重共线性不会降低模型的拟合度,同时解除了样本量大小对模型中因素数目的限制. 另外,应用二次方惩罚解决了因样本量较小或考虑高阶交互作用存在时高维数据稀疏以及空格子的出现导致检验效能降低的问题,维持了模型参数估计的稳定性.3 多因子降维法多因子降维法(Multifactor Dimensionality Re-duction,MDR)将多个因子看作一个多因子组合,其中的因子指的是研究的变量(基因型或环境因素),维指的是研究的多因子组合中的因子数(如基因型数目). MDR方法的主要思想是将多位点基因型之间的基因－基因或基因－环境的交互作用转换成一个具有两水平的新变量(高危、低危),从而将高维的结构降低到一维,使高阶交互作用的分析更易实现. MDR方法分析的自变量为独立分类变量,例如基因型和环境因素,结局变量为二分类变量,例如病例或对照(患病或未患病),治疗的有效或无效. MDR是一种非参数统计方法,无需指定特定的遗传模式,适用于平衡的病例对照研究和不一致同胞对研究[13].MDR分析交互作用一般包括以下几个步骤:(1)随机将研究数据分为K等份,以便进行K重交叉验证. 通常将数据分为10等份,9份作为训练数据,构建MDR模型,另外的1份为检验数据,进行交叉验证. (2)从一系列基因或分类环境因素中选择N个需研究的因子,N个研究因子即可代表N个空间维度. (3)在N维列联表中,根据每个因子不同的观察值水平,列出N个因子的多水平组合,然后分别计数每一单元格内的病例、对照例数. 例如有N个SNP,每个有m个基因型,则有Nm种基因型组合. (4)对N维列联表中的每一单元格进行分类标记,若病例对照数之比大于或等于某一阈值(例如 1)则标记为高危,否则为低危. 如果某一单元格中只有病例无对照则标记为高危,反之则为低危. 这样所有的基因型组合都能被分成高危和低危两个水平,从而有效地达到 N维结构降低到单维两水平的目的. (5)依次列出各因子组合的分类误差,选出错分误差最小的模型. (6)通过检测样本的十重交叉验证来估计模型的预测误差. 模型由 9/10的训练样本拟合,通过1/10的检验样本来估计预测误差. 为了减少数据划分造成的偶然误差,十重交叉验证重复进行10次,取10次的平均误差作为预测误差的无偏估计. 最后用预测误差的平均值筛选出最有可能存在交互作用的模型.4 讨论上述3种方法各有其优缺点,应综合考虑各方法的适用性,在实际分析中几种方法结合使用. 叉生分析简单直观,但因其只能分析单个基因和单个环境因素的交互作用而受到限制. 应用于资料分析时,可先用Logistic回归筛选具有统计学意义的变量,再运用叉生分析具体分析每两个变量的交互作用大小及相对危险度. 惩罚Logistic回归不仅能够分析样本量相对较小的高阶交互作用,而且其拟合的模型比传统Logistic回归模型更稳定.并且应用惩罚Logistic回归的逐步选择法可以较准确地将具有交互作用的因素从众多研究变量中检测出来,这是传统Logistic回归模型所不能做到的.MDR在分析各因素、各水平间交互作用时并不考虑主效应,因此当主效应没有统计学意义时,MDR仍可发现高阶交互作用,但是MDR却不能发现主效应. MDR对高阶交互作用敏感,无论是何种类型的高阶交互作用(超相乘模型、相乘模型、超相加模型、相加模型等),MDR均具有较好的统计学检验效能. 而且惩罚Logistic回归模型和传统的Logistic回归模仅适用于相乘模型的交互作用分析.因此,可将MDR和惩罚Logistic回归方法联合使用,优势互补.人类基因组关联研究和高通量基因分型技术的深入发展,产生了大量有待分析的复杂生物信息数据,对于研究基因－基因(环境)交互作用,尤其是高阶交互作用的统计学计算方法是一项重大的挑战. 目前有学者提出,分阶段进行交互作用分析可以克服计算方法的困难[14]. 例如,在第1阶段,采用快速筛选方法(如 Tuning ReliefF)选择SNPs,使整个SNP集减少到一个子集. 第2阶段,采用复杂的模型方法(如MDR)来选择SNP子集中有意义的交互作用项. 第3阶段,用假设检验来检验交互项的统计学意义. 这一方法在实际应用中是否能真正克服计算困难还有待更多的研究来验证. 尽管用于基因－基因(环境)交互作用分析的方法有多种,但目前没有任何一种方法可以适用于所有的情况,因此仍需要探索更为合适的方法.基因组关联研究中,大量SNPs的识别对于交互作用的分析是一项挑战,但同时也为进一步的深入研究提供了机遇,如果能正确合理地运用各种复杂的统计学方法,可以提高交互作用的检验效能.未来应在寻找更普遍适用的交互作用检测方法、交互作用生物学意义解释方面作出更多的努力.参考文献:[1]Thornton-Wells T A,Moore J H,Haines J L. Genetics,statistics and human disease: Analytical retooling for complexity[J]. Trends Genet,2004,20:640-647.[2]Moore J H. The ubiquitous nature of epistasis in determining susceptibility to common human diseases[J].Hum Hered,2003,56:73-82.[3]Sing C F,Stengard J H,Kardia S L. Dynamic relationships between the genome and exposures to environments as causes of common human diseases[J].World Rev Nutr Diet,2004,93:77-91.[4]Chen L,Yu G,Langefeld C D,et al. Comparative analysis of methods for detecting interacting loci[J]. BMC Genomics,2011,12:344.[5]Garcia Magarinos M,Lopez-de-Ullibarri I,Cao R,et al.Evaluating the ability of tree-based methods and logistic regression for the detection of SNP-SNP interaction[J].Annals of Human Genetics,2009,73:360-369. [6]Ottman R. Gene-environment interaction: Definitions and study designs[J]. Prev Med,1996,25:764-770.[7]Botto L D,Khoury M J. Commentary: Facing the challenge of gene-environment interaction: The two-byfour table and beyond[J]. Am J Epidemiol,2001,153:1016-1020.[8]Rothman K J,Greenland S,Lash T L. Modern epidemiology[M]. 3nd. Philadelphia: Lippincott Williams& Wilkins Publishers,2008:71-85.[9]Khoury M J,Flanders W D. Nontraditional epidemiologic approaches in the analysis of gene-environment interaction: Case-control studies with no controls[J]. Am J Epidemiol,1996,144:207-213.[10]Knol M J,Van Der Tweel I,Grobbee D E,et al.Estimating interaction on an additive scale between continuous determinants in a logistic regression model[J].International Journal of Epidemiology,2007,36:1111.[11]Hosmer D W,Lemeshow S. Applied logistic regression[M]. 2nd. Hoboken: John Wiley & Sons Publishers,2000:260-263.[12]Park M Y,Hastie T. Penalized logistic regression for detecting geneinteractions[J]. Biostatistics,2008,9:30.[13]Ritchie M D,Hahn L W,Roodi N,et al. Multifactordimensionality reduction reveals high-order interactions among estrogen-metabolism genes in sporadic breast cancer[J]. Am J Hum Genet,2001,69: 138-147. [14]Yang C,Wan X,He Z,et al. The choice of null distributions for detecting gene-gene interactions in genome-wide association studies[J]. BMC Bioinformatics,2011,12(Suppl):S26.。

交叉互换与基因重组的区别高中生物

交叉互换与基因重组的区别高中生物交叉互换和基因重组是遗传进化过程中至关重要的两项重要技术，它们在现代生物学研究中发挥着巨大的作用。

本文以“交叉交换与基因重组的区别”为主题，详细阐述了这两者的本质差异。

首先，从本质上来说，交叉互换和基因重组都是遗传变异的一种，它们都是由有性生殖所引起的，都有助于个体表现出的行为的多样性，从而适应新的环境，通过上述差异，可以很好地帮助生物进行适应性进化。

但它们有着本质上的不同，交叉互换是在细胞分裂阶段发生的，是染色体发生变化后，父本和母本性状的一种平均分配，因此染色体组成也会发生改变；而基因重组是在精子和卵子发育过程中发生的，它可以产生一种新的基因组合，因此，染色体组成不会发生改变。

其次，从遗传效应上来说，交叉互换可以使父本和母本的基因重新分布，从而使遗传物质的搭配更加优化，可以很好地改善种群的繁殖潜力和遗传质量；而基因重组的结果是一种完全不同的组合，这种组合通常会带来一些突变，这些突变可以产生新的表型，从而有助于种群适应新的环境。

再者，从染色体组成上来看，交叉互换是染色体组合发生变化的原因，因此它可以增加种群的多样性，而基因重组则不会引起染色体组成的改变，只能改变某个基因的序列，从而产生一种新的基因组合，但无法增加种群的多样性。

最后，从研究应用上来看，交叉互换对进行种群进化研究，尤其是研究群体整体遗传变异情况有很重要的影响，它可以帮助种群更快速地游走“适应性曲线”，而基因重组则可以用于基因工程，通过将一个基因转移到另一个基因库中，从而达到特定的目的，比如提高特定产物的产量。

综上所述，交叉互换和基因重组都是遗传进化的重要工具，它们有着本质的不同，具有不同的遗传效应，研究应用也不相同。

只有充分了解它们之间的差异，才能更好地发挥这两种技术的效力，为生物的进化提供有力的推动力。

因此，我们不仅要深入研究这两种技术的不同，同时要加强对交叉互换和基因重组的研究，从而更好地利用它们。

效应修饰2

以色列缺血性心脏病研究
• 心肌梗死与收缩血压关系的病例对照研究 ──────────────────── 心肌梗死对照计 ──────────────────── 29 27 56 711 1244 1955 740 1271 2011
• 收缩血压≥140 • 收缩血压< 140 • 计
──────────────────── OR=1.88，χ2=5.56 c
• 第三步第三步，用多种统计学检验方法来检验层间一致性。 • 不同的危险性指标，如率差和率比，其效应修饰的测量要求有不同的评价方法，比的测量一致性意味差的测量效应修饰，反之，差的测量一致性可能意味比的测量效应修饰。 • 统计学检验效应一致性的无效假设，一般有两类，一是按一致效应的直接加权合并估计，另一估计暴露在每一层中与疾病的联系强度时，效应修正被定义为暴露因素在各层中与疾病的联系强度(测量的效应)因第三变量的存在情况不同而大小不同。 • 该第三变量称为效应修正因素( effect modification factor）。
• 第三变量在一项研究中是否成为效应修正因素，取决于选用判断暴露和疾病之间联系的指标是用率差( rate difference , RD)还是用率比( rate ratio , RR) 。 • 又称效应变异（effect variation），或效应不一致性或异质性（heterogeneity of effect）。
• 效应修饰只能按某一种效应测量指标来进行描述。 • 如果，按率差或按率比，都没有效应修饰，除非未暴露组的疾病率与可能的效应修饰因素之间没有联系，其仍可能在其它测量指标（如SMR）上存在效应修饰。 SMR • 处理效应修饰的基本分析方法是分层分析分层分析。分层分析 • 将资料按第三变量进行分层分析有两个目的，一个是评价和消除混杂，另一个是评价和描述效应修饰。 • 分层分析是处理这两种问题的好方法。

农村长寿人群ApoB基因VNTR多态性与行为生活方式的交互作用研究

ｏｙｉｎｇｐｏｌｙｍｅｒａｓｅｃｈａｉｎｒｅａｃｔｉｏｎ（ＰＣＲ）．Ｃｒｏｓｓｏｖｅｒａｎａｌｙｓｉｓｗａｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｔｏｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｇｅｎｅａｎｄｌｉｆｅｓｔｙｌｅ．ＲｅｓｕｌｔｓＥａｔｉｎｇｍｅａｔｏｆｔｅｎａｎｄｃｕｒｒｅｎｔｓｍｏｋｉｎｇｗｅｒｅｒｉｓｋｆａｃｔｏｒｓｏｆｌｏｎｇｅｖｉｔｙ（ＯＲ＝０．４４８ａｎｄ０．３９１，Ｐ＜０．０５）；ｅａｔｉｎｇ
ａｎｄｂｅｈａｖｉｏｒｌｉｆｅｓｔｙｌｅｉｎｕｒｒａｌｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｏｆＷｕｙｉ．ＭｅｈｏｔｄｓＡｓａｍｐｌｉｎｇｓｕ￣ｅｙａｎｄｐｈｙｓｉｃａｌｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎｗｅｒｅｃｏｎｄｕｃｔｅｄａｍｏｎｇｌｏｎｇｅｖｉｔｙａｎｄｃｏｎｔｒｏｌｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｗｉｔｈａｔｏｔｌａｏｆ３４６ｒｅｓｉｄｅｎｔｓ．ＧｅｎｏｍｉｃＤＮＡｗａｓｅｘｔｒａｃｔｅｄａｎｄｕｓｅｄｔｏｄｅｔｅｃｔｐｏｌｙｍｏｒｐｈｉｓｍｓｏｆ３ＶＮＴＲｏｆｔｈｅＡｐｏＢ

x射线的生物效应

x射线的生物效应
X射线的生物效应是指人体受到X线照射后，组织细胞会发生变性、凋亡或坏死等变化。

这种生物效应可以应用于放射治疗，使患者体内的癌细胞变性坏死，达到治疗疾病的目的。

例如，鼻咽癌可以利用X线的生物效应进行放射治疗。

X射线的生物效应主要有以下几个方面：
1. 细胞损伤：X线照射可以导致细胞膜、细胞质和细胞核等细胞结构的损伤，使细胞失去正常功能。

2. 基因突变：X线照射可以引起DNA双链断裂或交叉互换等变化，导致基因突变。

这些突变可能导致癌症或其他疾病的发生。

3. 细胞凋亡：X线照射可以触发细胞凋亡过程，这是一种程序性细胞死亡过程，有助于清除受损或异常的细胞。

4. 免疫系统抑制：X线照射可以抑制免疫系统的功能，使机体容易受到感染或肿瘤的侵袭。

5. 致癌作用：长期或过度接受X线照射可以增加患癌症的风险，特别是对于那些具有癌症易感基因的人群。

因此，在进行放射治疗时，需要精确控制照射剂量和范围，以最大限度地减少对周围正常组织的损伤，同时确保对肿瘤的杀伤效果。

在日常生活中，应尽量避免不必要的X线照射，尤其是对于孕妇和儿童等敏感人群。

交互作用的检验

• 例如，性别与髋骨骨折的联系受到年龄的修饰；
– 女性髋骨骨折危险性为男性的2至3倍 – 年轻组：男性髋骨骨折危险性高于女性 – 年老组：女性髋骨骨折危险性明显高于男性 – 说明性别与骨折的联系被年龄修饰。
• 体重与乳癌的联系受到绝经状态的修饰；
– 肥胖与乳癌之间的联系被绝经状态修饰， – 肥胖是绝经后妇女乳癌的危险因素， – 肥胖不是绝经前妇女乳癌的危险因素。
• 效应修饰只能按某一种效应测量指标来进行描述。 • 如果，按率差或按率比，都没有效应修饰，除非未暴露
组的疾病率与可能的效应修饰因素之间没有联系，其仍可能在其它测量指标（如SMR）上存在效应修饰。 • 处理效应修饰的基本分析方法是分层分析。 • 将资料按第三变量进行分层分析有两个目的，一个是评价和消除混杂，另一个是评价和描述效应修饰。 • 分层分析是处理这两种问题的好方法。
是难以捉摸的，用纯粹机械的方法会使问题变得模糊不清。 • 用统计学方法评价效应修饰时应小心。 • 由于检验的备择假设是非特异性的，一般用于效应修饰检
验的普通统计学方法，效率较低。因此，“无显著性的”P 值较难正确解释。
• 由于选择偏倚、分类错误、混杂、以及其它
偏倚和致病效应，很少期望用任何尺度测量
• 该第三变量称为效应修正因素( effect modification factor）。
• 第三变量在一项研究中是否成为效应修正因素，取决于选用判断暴露和疾病之间联系的指标是用率差( rate difference ,
RD)还是用率比( rate ratio , RR) 。
• 又称效应变异（effect variation），或效应不一致性或异质性（heterogeneity of effect）。

临床研究中交互作用、效应修饰的识别和评价

临床研究中交互作用、效应修饰的识别和评价作者：王瑞平李斌来源：《上海医药》2022年第17期摘要交互作用（interaction effect）是指两个或多个因素相互依赖发生作用而产生的一种效应，在统计学上交互作用说明两个因素在数量上的关联。

交互作用的识别和分析有利于描述疾病的特征，探索疾病的病因，在公共卫生领域和临床上均具有重要意义。

临床研究中，发挥交互作用的变量对暴露因素作用于结局变量的效应起到协同或拮抗的作用，研究者须对此进行识别和评估。

本文通过示例的方式，介绍交互作用和效应修饰的概念，交互作用的识别方法，以及评估交互作用和效应修饰的策略等内容，以期为研究者今后开展交互作用和效应修饰的识别和评价提供参考。

关键词交互作用效应修饰分层分析叉生分析中图分类号：R-3 文献标志码：C 文章编号：1006-1533（2022）17-0048-05引用本文王瑞平，李斌. 临床研究中交互作用、效应修饰的识别和评价[J]. 上海医药，2022， 43（17）： 48-52.Identification and evaluation of interaction effect and effect modification in clinical researchWANG Ruiping， LI Bin（Clinical Research & Innovation Center， Shanghai Skin Disease Hospital， Shanghai 200443， China）ABSTRACT Interaction effect is an effect that occurs when two or more factors act in dependence on each other， and a statistically significant interaction indicates a quantitative association between two factors. The identification and analysis of the interaction effect help characterize the disease and explore its causes and are of great importance in both public health and clinical research. In clinical research， researchers need to identify and evaluate interactions in which variables that play a role in the interaction have a synergistic or antagonistic effect on the effect of the exposure factor on the outcome variable. This article introduces the concepts of interaction effect and effect modification， the identification of interaction effect， and the strategies for assessing interaction and effect modification using examples to provide reference for researchers to identify and evaluate interaction effect and effect modification in the future.KEy WORDS interaction effect； effect modification； stratified analysis； crossover analysis臨床医学研究尤其是在病例对照研究和队列研究设计中，研究者在评估“暴露与结局”的关联强度时，往往须要控制其他因素的影响，进而得到“暴露与结局”的真实关联强度。