Genetic association analysis of CAOD using mixed models

의학전산통계학협동과정 의학통계학전공/석사[한글] 질병발생에 대한 유전적 관련성을 분석할 경우 유전자간의 복잡한 교호작용과 유전자와 환경적 요인과의 교호작용을 고려하는데, 흔히 사용하는 통계분석방법인 로지스틱 회귀분석에서는 SNP의 숫자가 많아지면 그것들 사이의 복잡한 교호작용 효과에 대한 해석이 어려워지게 된다. 본 논문에서는 유전형조합을 이용하여 많은 수의 SNP간의 교호작용 및 환경적 인자와의 교호작용을 효율적으로 분석할 수 있는 방법으로 혼합모형을 사용하는 것을 제안하였다. 실제자료로 연세대학교 심혈관계질환 유전체연구센터에서 조사된 관상동맥질환 환자군 503명, 정상대조군 503명, 총 1,006명의 대상을 이용하였다. 관심 있는 32종의 SNP중 3개, 4개, 5개의 SNP에 대한 유전형조합을 만들어 임의효과로 정의하였고, 전통적으로 관상동맥질환에 영향을 미치는 임상변수 12종을 고정효과로 정의하였다. 임의효과모형과 혼합효과모형에서 Odds ratio를 비교하였고, 기존의 분석방법인 로지스틱 회귀분석을 적용한 결과와 비교하였다. 혼합모형을 적용한 결과 임의효과를 통해 모집단을 대표한 개별특성을 고려한 분석을 시행할 수 있었는데, 관상동맥질환과의 관련성이 유전형조합별로 각기 다르게 나타나고 있음을 알 수 있었다. 결론적으로, 질병발생에 대한 SNP들의 유전형 조합에 따른 개별적 효과를 구체적으로 파악하고자 할 경우, 혼합모형이 유용하게 적용될 수 있음을 확인할 수 있었다. [영문]ope