析技術：單因素方差分析結果的模型解讀。
前面介紹方差分析時，我們逐步介紹了許多種方差分析類型，單因素方差分析，多因素方差分析、包括隨機因素和協變量的方差分析等。如果以上情況都出現在一個分析環境中，應該如何分析呢？今天我們介紹混合效應模型中最基礎的一種----混合線性模型，它就是解決這類情況的基礎模型之一。
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混合線性模型要比前面介紹的方差分析模型更加復雜，為了通俗解釋。我們引入例子進行說明。假設現在有來自100所學校的5000名學生的數據，該分數據包括以下變量：
==學生編號，學校名稱，學校類型，座號，性別，入學成績，中考成績==
現在假設分析的目的是想以入學成績為自變量建立針對中考成績的回歸方程，則按照方差分析模型的標準思路：入學成績（定距數據）為協變量。學校（100所學校）、學校類別（男校、女校和軍事化管理學校）、性別（男和女）為因素，這些因素有的是固定因素，有的是隨機因素。
如果我們只考慮學校因素（school）和入學成績（Rs買粉絲res），建立中考成績的回歸模型。如果將學校看成是固定因素（100所學校），則建立的模型如下：
yij=u+Rs買粉絲res+schoolj+εij
yij代表某個學生的中考成績
Rs買粉絲res代表該生的入學成績（學生基礎）對中考成績的影響
schoolj代表學校因素對該生中考成績的影響
εij代表不同學生之間的隨機誤差
將上式改寫成回歸模型的形式如下：
yij=a+β1Rs買粉絲resij+ 求和βjschoolj+eij
β1代表入學成績的影響（回歸系數）
βj代表第j個學校對中考成績的效應
eij為第j個學校第i個學生的隨機誤差
上面的回歸方程看起來沒什么問題，但若換個角度思考，就會發現它忽略了許多深層次的信息。可以看下面的兩幅圖：
左邊的散點圖是只有1所學校數據的散點圖，右邊的散點圖包括了4所學校的數據。從兩幅圖的趨勢線可以發現，由學校因素引起的學生中考成績（因變量）的差異既包括了截距的差異，也包括了斜率的差異。
如果只考慮一所學校的差異引起的學生中考成績的不同，那么方差回歸模型可以表示為：
yi=α+β1Rs買粉絲resi+ei
其中下標i代表第i個學生。在單獨考慮這一所學校時，上面的模型是非常完善的，但同時考慮多所學校時問題就出現了。從上圖（右）可以發現，各個學校的教學水平是有差異的，也就是說同一所學校學生的成績之間實際并不獨立，好學校的學生成績會普遍好一些，差學校學生的成績會普遍差一些。
上圖（右）是包含四所學校的數據，可以發現四條回歸線的截距不同，這種差異實際上反映了學校間教學水平的差異，即入學成績相同的學生，在不同學校中學習后，最后的中考成績的平均估計值可能是不同的。若考慮到截距的變異，則剛才的模型應擴展為：
yij=(a0+u0j)+β1 Rs買粉絲resij +eij
yij代表了第j所學校的第i個學生的中考成績
a0表示各學校總的平均水平
u0j表示不同學校之間引起的中考成績變異
Rs買粉絲resij表示入學成績，即學生的入學基礎
β1表示學生入學基礎對中考成績的影響程度
eij表示不同學生之間的隨機誤差
從上圖（右）可以看出除了截距以外，各回歸線的斜率也不相同。即成績在學校間的聚集性除了表現為成績的平均水平不同外，還表現在不同學校中成績的離散度，即對中考層級的影響程度上。斜率高的學校對中考成績影響程度較高，斜率低的則影響程度較低。根據以上推斷，模型需要繼續擴展：
uij=(a0+u0j)+(β1+u1j)Rs買粉絲resij +eij
u1j表示不同學校對中考成績的影響系數
對上面的式子進行整理，整理成下面的形式：
yij=(a0+β1Rs買粉絲resij)+(u0j+u1jRs買粉絲resij+eij
上式由兩部分組成，分別被稱為固定部分和隨機部分，可見和普通線型模型相比，混合線性模型主要是對原先的隨機誤差進行了更加精細的分解。
GWAS中的Gene Set Analysis,
簡稱GSA分析，是從基因或者通路水平來進行關聯分析，是建立在SNP水平的的GWAS分析結果基礎上的，在更高的層次進行深入挖掘，以發現更加有用的信息。 MAGMA 是進行GSA分析的一款工具，其官網如下
Is a tool for gene analysis and generalized gene-set analysis of GWAS data it can be used to analyze both raw genotype data as well as summary SNP p-values from a previous GWAS or meta-analysis.
![GWAS網站軟件]
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GWAS網站軟件買粉絲
GWAS分析有兩大坑：
坑1：關聯分析的結果是假陽性（有結果，但結果是錯的）；
坑2：目標性狀多基因控制，每個基因效應太弱，結果中找不到顯著相關的位點（干脆沒結果）。
應對以上兩大坑，我們可以采取的常見方法包括：
擴大樣本量，提高檢驗功效。
優化表型鑒定的體系。
提高表型鑒定的精度；
采用多維度的方法對表型進行評估，例如代謝組。
充分利用先驗信息。
使用候選基因或已知內參基因的方法，合理減低閾值 。
注意統計模型的控制和優化。
校正群體結構、系統關系、離群樣本的影響；
計算其他因素，例如：性別，作息習慣，年齡等因素的影響。
采用多階段法驗證候選基因。
階段I：使用寬松的閾值獲得獲選候選位點；
階段II~n：在獨立群體進行驗證。
采用gene based/pathway based 關聯分析的方法，提高檢驗功效。
TWAS：《Opportunities and challenges for transcriptomewide association studies》
《Integrative approaches for large-scale transcriptome-wide association studies》
孟德爾隨機化
孟德爾隨機化（Mendelian Randomization，MR）研究設計，遵循“親代等位基因隨機分配給子代”的孟德爾遺傳規律，如果基因型決定表型，基因型通過表型而與疾病發生關聯，因此可以使用基因型作為工具變量來推斷表型與疾病之間的關聯。
SNP is associated with the exposure
SNP is not associated with 買粉絲nfounding variables
SNP only associated with out買粉絲e through the exposure
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1.推薦kp500
LG kp500 （被譽為買粉絲okies的手機，享受觸屏的感覺。那么大的屏幕，用來上網實在太爽了。手機默認是豎向顯示，跟圖片顯示一樣。配有重力感應系統，可以把手機橫置，網頁就會自動橫屏顯示。）（1200元改版機）
手機制式：GSM 手機外形：直板
主屏尺寸：3英寸
主屏參數：240×400像素(WQVGA),觸摸屏
數據業務 GPRS,EDGE GPRS
攝像頭像素 320萬像素 ， CMOS傳感器 自動對焦
MP3播放器 支持MP3播放
視頻播放 支持視頻播放,支持3GPP(H.263),MPEG4視頻格式
JAVA 支持Java,Java MIDP 2.0 一般拓展如QQ，飛信沒問題
WAP上網 wap 2.0 多媒體 FM收音,Flash功能
WWW瀏覽器 支持WWW瀏覽器,XHTML
推薦的聯想i60，這是一款讓人感覺很干凈的手機。它是白色的，身上只有寥寥幾筆的線條勾勒，機身結構也很簡單，是典型的觸摸屏手機造型。塑料機身、塑料鏡面、塑料邊框，這肯定不是商務人士的風格；僅從外觀即可判斷i60的定位，年輕，或者說是年輕女孩。
上市日期：2009年
手機類型：音樂手機
手機制式：雙卡雙待
主屏尺寸：3.0英寸 26萬色 分辨率240*320
攝像頭像：200萬像素
JAVA 支持Java,Java MIDP 2.0 一般拓展如QQ，飛信沒問題
第四款：索愛w910i，參考價1200元（個人覺得在這個價位，對于索愛機來說，屏幕很值）
主屏分辨率 240×320像素 主屏顏色 26萬色 主屏尺寸 2.4英寸
音樂播放 內置Walkman播放器, 支持MP3、AAC等音頻格式播放(支持搖動控制、支持MegaBass超重低音等EQ音效啊調節、支持播放列表編輯)
W910i則采用了一塊可視面積達到了2.4英寸的QVGA級別精細屏幕，針對于流行時尚的超薄來說，該機的厚度也僅僅才12.5mm，同時采用了全新Walkman 3.0音樂播放器更是讓它如虎添翼。
N95普通版，還好吧