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關(guān)于遺傳性疾病和性狀相關(guān)聯(lián)的單核苷酸多態(tài)性特征研究

發(fā)布時(shí)間：2020-10-10 00:36

　　單核苷酸多態(tài)性(Single Nucleotide Polymorphisms,SNPs)是在染色體基因組上的單個(gè)核苷酸引起的DNA序列多態(tài)性。開(kāi)展SNP關(guān)聯(lián)研究對(duì)于定位致病基因、發(fā)現(xiàn)復(fù)雜疾病的遺傳機(jī)理有著非常重要的意義。面對(duì)具有高維小樣本特性的SNP數(shù)據(jù),本文建立了致病位點(diǎn)的檢測(cè)模型,遺傳疾病與性狀與位點(diǎn)的關(guān)聯(lián)分析模型,針對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行有效降維,充分考慮SNP之間、SNP與遺傳疾病之間、SNP與性狀之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)關(guān)系。本文主要做了如下工作:1)采用了分型值的思想,建立簡(jiǎn)單數(shù)值編碼�；诘任换蝾l率的映射規(guī)則,對(duì)每個(gè)位點(diǎn)的堿基對(duì)進(jìn)行重新編碼,將每個(gè)位點(diǎn)的基因型映射為數(shù)字0,1,2。然后利用最小等位基因和哈迪-溫伯格平衡建立質(zhì)量控制模型,消除不符合基因平衡的因素,篩選出不符合基因平衡的SNP位點(diǎn)。2)對(duì)單個(gè)位點(diǎn)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性測(cè)試。使用卡方檢驗(yàn)和邏輯回歸兩種方法來(lái)探討致病SNP的篩選。分別通過(guò)這兩種方法,篩選出了致病顯著性較高的十個(gè)SNP位點(diǎn),并通過(guò)Bonferroni校正法控制假陽(yáng)性結(jié)果�？紤]到SNP之間的相關(guān)性,本文還使用隨機(jī)森林算法來(lái)分析遺傳數(shù)據(jù)集。隨機(jī)森林算法不僅可以進(jìn)行分類和回歸,本文利用其重要特性之一,變量重要性來(lái)計(jì)算每個(gè)SNP的得分,得分越高表示該位點(diǎn)與疾病的相關(guān)程度越高,是致病SNP的可能性越大。最終得到的致病位點(diǎn)編號(hào)為rs2273298。3)探討了 SNP與多個(gè)性狀之間的關(guān)系。首先計(jì)算這些性狀之間的相關(guān)系數(shù),大部分都超過(guò)0.7,因此這些性狀之間是高度相關(guān)的。隨后,本文應(yīng)用了典型相關(guān)分析,找到與這些性狀高度相關(guān)的位點(diǎn)編號(hào)是rs12746773。
【學(xué)位單位】：廈門大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：R596
【部分圖文】：

統(tǒng)計(jì)方法

圖１．１常見(jiàn)Ｇ邋ＷＡＳ統(tǒng)計(jì)方法逡逑ＧＷＡＳ成功地鑒定了導(dǎo)致復(fù)雜遺傳疾病的常見(jiàn)單核苷酸多態(tài)性［３］。因此，逡逑ＧＷＡＳ支持常見(jiàn)疾病和普通變異假說(shuō)，即常見(jiàn)的ＳＮＰｓ導(dǎo)致了大部分的疾病。然逡逑而，只有一部分從雙胞胎，收養(yǎng)和家庭研究中估計(jì)的遺傳性可以通過(guò)全基因組關(guān)逡逑聯(lián)研究中確定的基因簇來(lái)解釋。盡管遺傳力估計(jì)的有效性和準(zhǔn)確性都值得懷疑，逡逑人們普遍認(rèn)為仍然存在遺傳性的缺失。這一假設(shè)如果屬實(shí)，則表明其他遺傳機(jī)制，逡逑例如基因－基因相互作用，表觀遺傳學(xué)和罕見(jiàn)變異都會(huì)導(dǎo)致疾病易感性。事實(shí)上，逡逑盡管對(duì)這些因素的探索才剛剛開(kāi)始，但越來(lái)越多的證據(jù)表明基因－基因相互作用逡逑和表觀遺傳學(xué)都會(huì)導(dǎo)致疾病易感性。逡逑ＧＷＡＳ受控于很多條件。首先，研宄人群的特征必須能夠選擇可能共有遺傳逡逑病因的患者。其次，如果一項(xiàng)研究需要足夠的統(tǒng)計(jì)力量來(lái)確定感興趣的等位基因，逡逑并且一些相關(guān)統(tǒng)計(jì)策略仍在開(kāi)發(fā)中，則可能需要數(shù)千個(gè)或者更多的病例組和對(duì)照逡逑

遺傳數(shù)據(jù),離散數(shù),低維,編碼方式