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【佳學(xué)基因檢測(cè)】科研服務(wù)GWAS基因檢測(cè)如何確定多個(gè)基因的相互作用?

通過GWAS方法研究一個(gè)特定的臨床表征時(shí),這一有待研究的臨床表征的多效性是否與一系列其他醫(yī)學(xué)疾病和生物標(biāo)志物相關(guān)。為了回答這一問題,佳學(xué)基因會(huì)采用全表型范圍和全實(shí)驗(yàn)室范圍的關(guān)

佳學(xué)基因檢測(cè)】科研服務(wù)GWAS基因檢測(cè)如何確定多個(gè)基因的相互作用?



通過GWAS方法研究一個(gè)特定的臨床表征時(shí),這一有待研究的臨床表征的多效性是否與一系列其他醫(yī)學(xué)疾病和生物標(biāo)志物相關(guān)。為了回答這一問題,佳學(xué)基因會(huì)采用全表型范圍和全實(shí)驗(yàn)室范圍的關(guān)聯(lián)性窮盡性分析(PheWAS,LABVAS)。這些分析采用佳學(xué)基因自身數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行。研究方案一般經(jīng)過科學(xué)及倫理審查委員會(huì)批準(zhǔn)。佳學(xué)基因建立一個(gè)集成的健康管理系統(tǒng),擁有來自電子健康記錄(EHR)的個(gè)人級(jí)健康數(shù)據(jù),約有320萬(wàn)名患者。佳學(xué)基因數(shù)據(jù)庫(kù)包含EHR的臨床數(shù)據(jù)以及實(shí)驗(yàn)室評(píng)估獲得的生物標(biāo)記物。部分患者數(shù)據(jù)還附帶有高通量基因芯片分析數(shù)據(jù)。這組患者超過66903人,這一數(shù)據(jù)集被稱為佳學(xué)基因數(shù)據(jù)集。

對(duì)于來自佳學(xué)基因數(shù)據(jù)集中人群各類相匹配每個(gè)不相關(guān)基因型個(gè)體,使用PRS-CS“自動(dòng)”版本計(jì)算研究性狀的多基因風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)?shù)(PRS)。該隊(duì)列的基因分型和質(zhì)量控制已被廣泛描述。

為了確定待研究臨床表征的多基因風(fēng)險(xiǎn)因素與臨床表型之間的關(guān)聯(lián),佳學(xué)基因會(huì)在佳學(xué)基因數(shù)據(jù)集與之內(nèi)進(jìn)行全表型相關(guān)性分析(PheWAS)。佳學(xué)基因?qū)?338個(gè)病例/對(duì)照疾病表型(“phecodes”)中的每一個(gè)進(jìn)行邏輯回歸模型擬合,以評(píng)估待研究表型中的多基因風(fēng)險(xiǎn)因數(shù)(PRS)中每一個(gè)診斷的幾率,同時(shí)調(diào)整性別、縱向EHR的中位年齡和前十個(gè)PC。使用佳學(xué)基因表型與基因分型系統(tǒng)軟件系統(tǒng)進(jìn)行分析。在分析過程中,佳學(xué)基因?qū)ζ渲腥魏我患膊”碚鳎枰袃蓚€(gè)國(guó)際疾病分類系統(tǒng)對(duì)其進(jìn)行分類確定,并至少包含不低于100個(gè)有表征代碼進(jìn)行標(biāo)定的案例。疾病表型包括145個(gè)循環(huán)系統(tǒng)、120個(gè)泌尿生殖系統(tǒng)、119個(gè)內(nèi)分泌/代謝系統(tǒng)、125個(gè)消化系統(tǒng)、117個(gè)腫瘤、91個(gè)肌肉骨骼系統(tǒng)、85個(gè)感覺器官、76個(gè)損傷和中毒、65個(gè)皮膚病、76個(gè)呼吸系統(tǒng)、69個(gè)神經(jīng)系統(tǒng)、64個(gè)精神障礙、42個(gè)傳染病、42個(gè)造血系統(tǒng)、34個(gè)先天性異常、37個(gè)癥狀,妊娠并發(fā)癥31例。

在分析過程中,佳學(xué)基因?yàn)榇_立待研究表征與多基因危險(xiǎn)因子及生物標(biāo)記物之間的關(guān)系,還采用LABWAS分析系統(tǒng)。在這一新型分析系統(tǒng)中,佳學(xué)基因采用中位數(shù),INT整理過的、經(jīng)過年齡調(diào)整的數(shù)值進(jìn)行線性回歸,以決定待研究性狀與多基因危險(xiǎn)因子之間的變量。佳學(xué)基因會(huì)采用針對(duì)關(guān)聯(lián)變量采用同一下對(duì)照。

(責(zé)任編輯:佳學(xué)基因)
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