| 中文摘要 | 第6-8页 |
| 英文摘要 | 第8-9页 |
| 常用缩写词中英文对照表 | 第11-12页 |
| 前言 | 第12-17页 |
| 1 研究意义 | 第12-13页 |
| 2 研究现状 | 第13-16页 |
| 3 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第一部分 基于惩罚GEE的纵向数据罕见变异关联分析 | 第17-47页 |
| 1 资料与方法 | 第17-26页 |
| 1.1 研究资料 | 第17-18页 |
| 1.2 WSS方法 | 第18-21页 |
| 1.3 广义估计方程 | 第21-23页 |
| 1.4 SCAD惩罚函数 | 第23页 |
| 1.5 惩罚广义估计方程 | 第23-25页 |
| 1.6 pGEE纵向数据罕见变异关联分析 | 第25-26页 |
| 2 pGEE数据模拟分析 | 第26-38页 |
| 2.1 连续pGEE模拟分析 | 第27-33页 |
| 2.2 二分类pGEE模拟分析 | 第33-38页 |
| 3 GAW18纵向数据罕见变异关联分析 | 第38-43页 |
| 3.1 连续pGEE数据分析 | 第38-41页 |
| 3.2 二分类pGEE数据分析 | 第41-43页 |
| 4 讨论 | 第43-46页 |
| 4.1 pGEE纵向数据罕见变异关联分析 | 第44-45页 |
| 4.2 pGEE的GAW18数据分析 | 第45-46页 |
| 5 结论 | 第46-47页 |
| 第二部分 基于惩罚QIF的纵向数据罕见变异关联分析 | 第47-78页 |
| 1 资料与方法 | 第47-55页 |
| 1.1 二次推断函数 | 第47-49页 |
| 1.2 惩罚二次推断函数 | 第49-54页 |
| 1.3 pQIF纵向数据罕见变异关联分析 | 第54-55页 |
| 2 pQIF数据模拟分析 | 第55-64页 |
| 2.1 连续pQIF模拟分析 | 第55-60页 |
| 2.2 二分类pQIF模拟分析 | 第60-64页 |
| 3 GAW18纵向数据罕见变异关联分析 | 第64-67页 |
| 3.1 连续pQIF数据分析 | 第64-66页 |
| 3.2 二分类pQIF数据分析 | 第66-67页 |
| 4 pGEE和pQIF纵向数据罕见变异关联分析比较 | 第67-74页 |
| 4.1 连续pGEE和pQIF模拟比较 | 第67-71页 |
| 4.2 二分类pGEE和pQIF模拟比较 | 第71-74页 |
| 5 讨论 | 第74-76页 |
| 5.1 pQIF纵向数据罕见变异关联分析 | 第75-76页 |
| 5.2 pQIF的GAW18数据分析 | 第76页 |
| 6 结论 | 第76-78页 |
| 总结 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-91页 |
| 综述 | 第91-108页 |
| 参考文献 | 第102-108页 |
| 附录 | 第108-111页 |
| 致谢 | 第111-114页 |
| 个人简介 | 第114-116页 |
