摘要：已有的一种LOD值排除方法,可在随机群体样本中反过来检测引起复杂疾病和数量特征的候选基因的重要性．LOD值排除方法是常规关联分析的有效补充．虽然与传统的关联分析相比, 方法更加保守,但是仍然受到群体分层的影响．为了控制群体异质性所带来的混杂影响,文中通过病例-父母设计,发展了一种LOD值排除分析方法．这种方法与连锁分析中的排除分析是相似的．观测到的核心家系数据的似然函数可以构建多项分布式: ．其中nij是父母配对类型为i而受累子代的基因型为j的家庭个数,pij为有一个受累子代的核心家庭中父母配对类型是i而受累子代的基因型为j的核心家庭的条件概率．这个似然值是基因频率和被检测遗传标记的相对风险的函数．在这种方法中,能够分析候选基因的特定遗传效应和遗传模型．如果LOD 值≤-2．0,检测位点没有含有比特定位点更大的效应而被排除．我们进行了模拟研究来检测排除分析中遗传效应和遗传模型的功效．模拟表明,这种方法有一定的合理功效来排除一个具很小遗传效应的候选基因．与核心家系中传递不平衡检验(TDT)关联分析相似的是,该排除分析一般不受群体混层的影响．排除分析可以作为排除不含有或者含很小遗传效应的候选基因的TDT分析方法的补充．这种方法已经被用来检测维生素D受体对骨质疏松症的重要性．