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第1章 群体遗传学中的基本概念与原理1

§1.1 遗传学的基本概念与术语1

§1.2 哈代-温伯格平衡定律3

§1.3 亲属对基因型联合分布11

1.3.1 父子对和兄弟对11

1.3.2 适合于一般亲属对的ITO方法13

B.5.5 中心极限定理17

§1.4 遗传方差与协方差18

1.4.1 遗传方差的定义18

1.4.2 遗传方差和协方差的一个经典推导方法21

1.5.1 连锁、重组和连锁分析25

§1.5 连锁与连锁不平衡25

1.5.2 连锁不平衡与关联分析27

习题一34

第2章 定量性状的连锁研究36

§2.1 LOD计分法36

§2.2 Haseman-Elston线性回归方法39

2.2.1 定量性状值对性状位点IBD值的回归方程40

2.2.2 用于标记位点的连锁分析的回归方程42

2.2.3 一个例子49

2.3.1 极值抽样方法50

§2.3 Risch-Zhang极值兄弟对方法50

2.3.2 检验的功效51

§2.4 统计软件55

习题二55

第3章 定性性状的连锁研究56

§3.1 患病兄弟对方法56

3.1.1 方法简介56

3.1.2 给定兄弟对的患病状态下标记位点IBD值的条件分布57

3.1.3 检验方法60

§3.2 患病亲属对方法62

3.2.1 给定亲属对疾病位点IBD值下患病状态的分布62

3.2.2 给定亲属对患病状态下标记位点IBD值的分布66

3.2.3 若干检验方法及比较71

3.3.1 多态信息含量72

§3.3 患病亲属对的LOD计分法72

3.3.2 检验方法的构造73

3.3.3 检验的功效75

3.3.4 期望最大LOD计分77

§3.5 统计软件81

§3.4 一个例子81

习题三82

第4章 关联分析83

§4.1 基于群体数据的关联分析83

4.1.1 皮尔逊x2检验83

4.1.2 Armitage趋势检验85

§4.2 传递不平衡检验（TDT检验）90

4.2.1 匹配病例对照设计与McNemar检验90

4.2.2 TDT检验过程与一个实际例子92

4.2.3 TDT检验对群体分层的稳健性93

§4.3 群体分层与关联分析96

4.3.1 群体分层与哈代-温伯格平衡定律96

4.3.2 群体分层和不同种族通婚对关联分析的影响99

§4.4 统计软件103

习题四103

第5章 基于家庭病例对照设计的关联分析104

§5.1 应用于DNA混合的家庭病例对照设计104

5.1.1 方法概述104

5.1.2 包括若干个有病的小孩和他们的父母亲的家庭结构设计108

5.1.3 同时包括有病的和正常的兄弟姊妹，但没有父母亲的家庭结构设计115

5.1.4 每个家庭包括若干个有病的兄弟姊妹，用若干个与他们无血缘关系的正常个体作对照的设计118

5.1.5 不同设计的检验功效比较121

§5.2 兄弟姊妹家庭病例对照设计124

5.2.1 引言124

5.2.2 检验统计量的构造125

5.2.3 对立假设下计分的期望和方差计算133

5.2.4 零假设下计分方差的估计及检验的功效139

§5.3 基于条件似然函数的关联分析140

5.3.1 条件似然函数与条件计分140

5.3.2 可加遗传模型的计分检验144

5.3.3 显性遗传模型的计分检验150

5.3.4 隐性遗传模型的计分检验152

5.3.5 检验的性质与最佳稳健统计量154

习题五161

第6章 多个位点的连锁分析和基因的区间定位分析162

§6.1 图距、重组率和图谱函数162

6.1.1 图距、重组率和Mather公式162

6.1.2 图谱函数165

§6.2 多个位点的连锁分析169

6.2.1 配子概率和重组率169

6.2.2 一个例子170

§6.3 定量性状位点的区间定位分析及其推广172

6.3.1 回交设计172

6.3.2 传统t检验173

6.3.3 区间定位方法——似然比检验174

6.3.4 区间定位方法——临界值的确定178

6.3.5 区间定位的推广180

6.3.6 一个例子181

§6.4 统计软件182

习题六183

第7章 基于单核苷酸多态性（SNPs）标记的统计分析184

§7.1 引言184

§7.2 SNP单体型概率的估计185

§7.3 关联分析187

7.3.1 病例-对照设计187

7.3.2 匹配病例-对照设计191

7.3.3 基于家庭数据的关联分析195

§7.4 标签SNPs的挑选196

§7.5 统计软件199

习题七199

参考文献201

附录A 数据207

B.1.2 条件概率和乘法公式209

B.1.1 概率的定义209

B.1 概率209

附录B 概率论与数理统计预备知识209

B.1.3 全概率公式和贝叶斯公式210

B.1.4 事件的相互独立性210

B.2 随机变量及其概率分布210

B.2.1 随机变量及其分布函数210

B.2.2 离散型随机变量及其分布律211

B.2.3 连续型随机变量及概率密度函数211

B.2.4 几类重要的概率分布211

B.3 条件分布213

B.3.1 条件分布律213

B.3.2 条件分布函数214

B.4 随机变量的数字特征214

B.4.1 数学期望214

B.4.2 方差214

B.4.3 协方差与相关系数215

B.4.4 条件数学期望和条件方差215

B.5.3 几类重要的抽样分布216

B.5 抽样分布216

B.5.2 样本均值和样本方差216

B.5.1 简单随机抽样216

B.5.4 大数定律217

B.6 参数估计217

B.6.1 最大似然估计217

B.6.2 E-M算法218

B.7 假设检验218

B.7.1 第一类错误和第二类错误218

B.7.2 检验的显著性水平、功效和p值219

B.7.3 检验的步骤219

B.7.4 似然比检验219

B.7.5 计分检验220

B.7.6 分布的拟合优度检验221

索引223

《大学数学科学丛书》已出版书目226