非正态验证性因子分析在基因整体效应中的应用

针对SNPs数据不服从正态分布的情况,拟采用S-B测度调整估计方法拟合验证性因子模型,进行SNPs整体效应和关联性分析。用GAWl7提供的SNPs数据进行实例分析。本研究随机选取2号染色体上,分布在6个基因之中的13个SNPs作为研究对象,对选取的6个基因做潜变量得分,然后对基因和疾病感染做检验。结果显示：X^2／妒最大似然估计方法的卡方自由度比为3．59,S-B测度调整估计方法的卡方自由度比X^2／df为2．89,最大似然估计方法的RMSEA为0．061,S-B测度调整估计方法的RMSEA为0．052。6个基因对该感染都有影响．由此得出结论,在处理SNPs数据时,使用S-B测度调整估计能得到更好的拟合模型。可以推测这6个基因下的13个SNP位点可能是感染的致病位点。