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原发性高血压作为一种典型的复杂疾病，受到许多环境因素，遗传因素及它们间错综复杂的相互作用的影响。我们在北方汉族人群中设计了病例对照实验来研究脂蛋白脂酶(LPL)基因和G蛋白β3亚基(GNB3)基因对高血压遗传方面的影响。503例病例和490例对照来自于北京市，陕西省，吉林省和山东省。我们采用PCR-RFLP(限制性片断长度多态性)的方法来鉴定IVS-214C＞T，7754C＞A，S447X，A(-350)G，C825T，C1429T等6个多态性位点的基因型。结果发现，LPL基因上的7754C＞A在女性中与高血压显著相关(对于等位基因P=0.027；对于基因型P=0.0315)。我们从LPL基因上的3个多态性位点基因型数据中估计出了6种单体型，同时发现在女性中单体型T-A-C在对照中的频率要显著高于病例组(P=0.034)，而在男性中单体型T-C-G在对照中更多见(P=0.023)。在GNB3的分析中，位于启动子区的A(-350)G表现出了与高血压状态的显著关联(AA+AGvs.GG，P=0.009)。我们总共发现了7种单体型，其中单体型A-C-C和高血压显著关联(P=0.01)，在调整了年龄，体重指数(BMI)，性别，血脂水平，吸烟和饮酒等因素后，发现A-C-C或(-350)A携带者患高血压的风险要比非携带者高出2倍以上。
从大量的SNP数据中分析与复杂疾病相关的位点是一个比较困难的问题。我们在病例对照中鉴定了10个高血压易感基因上32个SNP位点的基因型。为了分析众多因素与高血压的关系，我们采用了贝叶斯网络建模方法和分等级的多因素降维方法(MDR)。在得到的贝叶斯网络中，我们发现BMI，低密度脂蛋白胆固醇，SNPrs2070762，A486V和Gln27Glu与高血压状态相连，提示这些因素与高血压关联。在MDR分析中我们将10个候选基因划分为6个生理通路，结果发现GRK4基因上的A486V与TH基因上的rs2070762之间的相互作用能提供准确率接近60％的高血压预测率。这两种方法的一致结果显示了贝叶斯网络和MDR方法在复杂疾病分析中的有效性。