纵向数据是指同一个样本或同一组样本在不同时间或空间上进行重复观测而得到的数据，它结合了截面数据和时间数据的特征，能更好的反映出样本间的差异和样本内的变化。纵向数据在生物医学和社会科学领域中有着广泛的应用，是当前统计学的热点课题之一。本文主要给出纵向数据在生物医学领域中的应用，并给出了纵向数据分析的一般模型:混合效应模型，介绍了模型的形式和估计方法，利用该模型对轮状病毒免疫相关基因的表达水平进行了研究。　　轮状病毒是引起婴幼儿重症腹泻最重要的病原体，严重威胁着婴幼儿的健康。CD4+T细胞作为人体免疫系统中的一种重要的免疫细胞，其基因表达情况与机体免疫水平息息相关。本文研究了小鼠CDC+T细胞中与轮状病毒免疫相关的基因表达水平。首先利用基因芯片进行表达谱分析，初步筛选相关基因，并选定Npas4、Hsd3b7、Lrrk2共三个基因进行研究。使用实时荧光定量PCR对不同免疫处理的小鼠在不同时间点这三个基因的表达水平分别进行测定，得到纵向数据资料。　　本文将时间效应当作分类变量处理，把免疫处理效应、时间效应、免疫处理与时间交互效应作为固定效应，利用似然比检验和AIC准则确定各模型的协方差结构，使用SAS软件分别对Npas4、Hsd3b7、Lrrk2基因的表达水平建立混合效应模型，并对模型的参数进行估计。根据模型的拟合结果，Npas4基因的表达水平在免疫处理效应、时间效应以及二者的交互效应方面均存在显著差异。因此我们认为轮状病毒感染可能会损伤神经的发育，并且Npas4基因可能在轮状病毒免疫中发挥作用，与免疫记忆相关。这也是首次发现的与轮状病毒免疫记忆相关的基因，是生物体基因表达调控中的一个重要发现。Hsd3b7基因的表达水平在免疫处理效应或时间效应方面不存在显著差异，但二者的交互效应差异显著。说明Hsd3b7基因的免疫处理效应随时间的推移逐渐增强，Hsd3b7基因在免疫处理和时间的交互作用下影响着小鼠的生长发育和体液免疫的激活。Lrrk2基因的表达水平在时间效应上存在显著性差异，但其免疫处理效应和二者交互效应均不存在显著差异。我们认为就其在时间效应上的差异来看，这主要受生长发育的影响，而与是否被轮状病毒感染关联不大。　　文章着重介绍了使用混合效应模型分析纵向数据的方法和应用，并给出了使用SAS软件进行分析的相关程序。该方法克服了传统模型关于对独立性和方差齐性的假设，可推广到更多领域，在实际中应用广泛。