【贝斯特全球奢华基因检测】不断增加全面性与正确性的基因检测分析——基因解码多元方法
关键词：基因解码，多元线性分析法，混合模型,单变量分析,因变量分析,结构方程模型，精神病遗传学
在对复杂的多临床表状进行基因信息的基因解码时，除了数据缩减法和交叉障碍分析法外，一种补充方法是使用多元线性混合模型对多个性状进行组合分析。这种方法检查一组因变量之间的相关结构，然后估计自变量（在这种情况下是遗传变异）可以解释这种结构的程度。与基因解码方法体系中的数据缩减技术相比，这种方法具有一些优势。贼重要的是，多元线性混合模型可以顺利获得有效地将因变量的每个相关特征值视为一个独特的观察值来取得相对于单变量分析更大的统计功效。相对于单变量分析，这具有增加有效样本量的效果，包括从结构方程模型得出的潜在因子得分。一项初步研究检验了这种方法在 PGC 中的潜力，发现这种方法在统计功效方面至少增加了 30% 的样本量。应用这种方法的方法贼近才被开发出来，尚未广泛应用于精神遗传学领域。因此，未来几年中这些方法的应用将会产生很有意义的结果，从而促进精神病病理学的开展。
