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復(fù)雜疾病的風(fēng)險預(yù)測模型研究及遺傳變異數(shù)據(jù)庫挖掘

發(fā)布時間:2024-02-03 16:34
  在精準(zhǔn)醫(yī)療時代大背景下,疾病風(fēng)險預(yù)測已成為疾病預(yù)防和診斷領(lǐng)域研究的熱點,對人類的健康具有革命性的意義;诩膊∫赘羞z傳標(biāo)記開發(fā)疾病風(fēng)險預(yù)測模型是目前最可能實現(xiàn)的一種策略。同時,癌癥精準(zhǔn)醫(yī)療已經(jīng)走在了精準(zhǔn)醫(yī)療時代的最前列,癌癥個體化治療已經(jīng)成為公認(rèn)趨勢。隨著大量的癌癥易感遺傳位點以及靶向用藥位點不斷被發(fā)現(xiàn),可靠的癌癥易感基因及遺傳變異位點數(shù)據(jù)庫已經(jīng)成為了癌癥精準(zhǔn)醫(yī)療的關(guān)鍵。因此,基于上述背景,我們利用本團(tuán)隊已有的歐裔美國人和非裔美國人的吸煙成癮樣本,以及公共數(shù)據(jù)庫中癌癥的遺傳變異位點,開展了以下三方面的工作:第一,我們以1572名歐裔美國人樣本作為研究對象,對其進(jìn)行吸煙行為與基因型的關(guān)聯(lián)分析,選取94個關(guān)聯(lián)分析中最為顯著的SNP,利用一種風(fēng)險預(yù)測算法對樣本進(jìn)行吸煙行為預(yù)測,該預(yù)測模型可有效地區(qū)分吸煙樣本和非吸煙樣本,其AUC高達(dá)0.91。隨后基于現(xiàn)有GWAS報道收集的34個易感SNP位點,對樣本進(jìn)行同樣的預(yù)測,我們發(fā)現(xiàn)這些SNP位點無法區(qū)分吸煙樣本與非吸煙樣本。因此我們認(rèn)為,利用GWAS發(fā)現(xiàn)的遺傳標(biāo)記進(jìn)行疾病風(fēng)險預(yù)測是可行的,但是并不能直接應(yīng)用公共數(shù)據(jù)庫中的遺傳標(biāo)記進(jìn)行預(yù)測,我們需要根據(jù)...

【文章頁數(shù)】:172 頁

【部分圖文】:

圖1.1基于關(guān)聯(lián)分析SNP集的吸煙風(fēng)險指數(shù)分布

圖1.1基于關(guān)聯(lián)分析SNP集的吸煙風(fēng)險指數(shù)分布

基于上述數(shù)據(jù),我們利用該遺傳風(fēng)險預(yù)測算法,根據(jù)個體攜帶的這94個SNP的基因型,算得1572名歐裔美國人樣本的吸煙概率。與人群平均吸煙率進(jìn)行比較,我們得到1572名歐裔美國人樣本的吸煙風(fēng)險指數(shù),我們發(fā)現(xiàn)在吸煙人群和非吸煙人群間,吸煙風(fēng)險指數(shù)的分布存在著明顯差異,見圖1.1。隨后,....


圖1.2基于關(guān)聯(lián)分析SNP集的吸煙行為遺傳風(fēng)險預(yù)測能力評估

圖1.2基于關(guān)聯(lián)分析SNP集的吸煙行為遺傳風(fēng)險預(yù)測能力評估

圖1.1基于關(guān)聯(lián)分析SNP集的吸煙風(fēng)險指數(shù)分布1.3.2基于權(quán)威文獻(xiàn)報道SNP集的吸煙行為遺傳風(fēng)險計算


圖1.3基于權(quán)威文獻(xiàn)報道SNP集的吸煙風(fēng)險指數(shù)分布

圖1.3基于權(quán)威文獻(xiàn)報道SNP集的吸煙風(fēng)險指數(shù)分布

同樣的,我們基于上述數(shù)據(jù),利用該遺傳風(fēng)險預(yù)測算法,根據(jù)個體攜帶的這34個SNP的基因型,獲得1572名歐裔美國人樣本的吸煙風(fēng)險指數(shù)。我們發(fā)現(xiàn)在吸煙人群和非吸煙樣人群間,吸煙風(fēng)險指數(shù)的分布無明顯差異,見圖1.3。隨后,根據(jù)吸煙風(fēng)險指數(shù)繪制ROC曲線,評價該SNP集對1572名歐裔美....


圖1.4基于權(quán)威文獻(xiàn)報道SNP集的吸煙行為遺傳風(fēng)險預(yù)測能力評估

圖1.4基于權(quán)威文獻(xiàn)報道SNP集的吸煙行為遺傳風(fēng)險預(yù)測能力評估

圖1.3基于權(quán)威文獻(xiàn)報道SNP集的吸煙風(fēng)險指數(shù)分布1.4討論



本文編號:3894409

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