基因环境互作分析

基因环境互作分析（Gene-Environment Interaction Analysis）通常是基于统计模型的方法，用于研究基因与环境之间的相互作用对个体表型或疾病风险的影响。下面是一个简单的基因环境互作分析的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 提取基因数据和环境数据
genotype = data['genotype']
environment = data['environment']
phenotype = data['phenotype']

# 添加交互项
data['interaction'] = genotype * environment

# 构建线性回归模型
model = sm.OLS(phenotype, sm.add_constant(data[['genotype', 'environment', 'interaction']]))
results = model.fit()

# 打印结果
print(results.summary())

需要注意的是，上述代码示例中的data.csv是一个包含基因型，环境因素和表型数据的CSV文件。你需要根据你的实际数据进行相应的修改。

这个示例使用了statsmodels库来进行线性回归分析，其中使用了OLS方法构建线性回归模型，并使用summary()方法打印了结果。你可以根据自己的需要，选择其他更加复杂的模型和方法进行基因环境互作分析。