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3.基因多态性的Meta分析与其他Meta分析的区别？ 一、数据的结构不同 一般是，病例组和对照组的基因型通常可以用一个2×3表格形式来反映。对于一个SNP，假设其等位基因为A和T，A为野生型基因，T为突变基因，该种群中的个体可能存在三种基因型分别为AA、AT、TT，假设存在这三种基因型的受试者人数在病例组分别为a、b、c，对照组分别为d，e，f。 二、基因模型 对于基因多态性的Meta分析，有多种基因模型分别进行一次分析，其原理是对各基因型的多次两两重复比较，以减少Ⅰ类错误的概率。目前常用的5种为（假设其等位基因为A和T）：①等位基因模型，T vs. A；②显性模型，（AT+TT） vs. AA；③隐性模型，TT vs.（AA+AT）；④共显性模型，TT vs. AA和AT vs. AA；⑤超显性模型（AA+TT）vs.AT。 三、遗传平衡检验 提取所纳入文献的数据后，在病例-对照型遗传相关性研究中，最好对对照组进行哈代温伯格定律（Hardy Weinberg Equilibrium，HWE）检验，看样本是否来自同一孟德尔群体，以减少病例-对照研究中出现的抽样偏倚（这是由病例-对照研究的设计特点决定的）。在一个足够大的种群中，且个体间是自由交配的情况下，可以看做符合遗传平衡。 四、质量评价 现在并没有一个统计的标准。我们可以采用Clark提到的质量评价的方法《A systematic review of the quality of geneticassociation studies in human sepsis》。 五、敏感性分析 对 Meta 分析结果一般不用按照传统的方式进行敏感性分析，一般以排除对照组基因分布不符合 Hardy-Weinberg 遗传平衡定律(HWE)的研究结果与综合合并结果进行比较，看是否一致。 |
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