放化疗损伤相关的DNA分子标记的筛选方法和试剂盒技术

本发明专利技术提供了一种放化疗损伤相关的DNA分子标记的筛选方法和试剂盒，涉及生物技术领域。该方法通过先提供一组放化疗损伤样品；然后检测所述样品的候选DNA分子标记的位点信息；再建立以DNA分子标记位点信息为自变量，放化疗损伤的程度为因变量的多元线性回归数学模型；然后计算所述多元线性回归数学模型的有效变量和有效变量的相关系数；其中，所述有效变量为放化疗损伤相关的DNA分子标记；所述有效变量的相关系数为筛选出的放化疗损伤相关的DNA分子标记的权重系数，缓解了现有技术中存在的缺少一种能够有效筛选与放化疗损伤相关的DNA分子标记的方法的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
放化疗损伤相关的DNA分子标记的筛选方法和试剂盒
本专利技术涉及生物
，尤其是涉及一种放化疗损伤相关的DNA分子标记的筛选方法和试剂盒。
技术介绍
放、化疗是双刃剑，杀灭癌细胞的同时，不可避免地也要对机体造成损伤。肺癌在我国是男性第一高发女性第二高发肿瘤，同时也是我国致死人数最多的肿瘤。放射性治疗是肿瘤治疗的一种重要技术手段，随着技术的进步，对于肺癌的治疗，放疗的治疗效果已经可以比拟手术治疗的效果，同时放疗对患者身体的损伤小，治疗后患者的生活质量好，而且平均治疗所需的成本也比手术治疗要低。伴随着国民经济的发展，可以预见将会有更多的医疗机构会引入先进的放疗设备，同时人民对生活质量需求的提高，放疗将会逐渐在肿瘤治疗的领域将会起到越来越重要的作用。参与放射性损伤的各种细胞因子、酶等均离不开基因的调控，不同的基因型可影响正常组织对射线的敏感性，因此从基因水平上研究放化疗损伤可以更本质的了解放化疗损伤的发病机理。DNA分子标记是以个体间遗传物质内核苷酸序列变异为基础的遗传标记，是直接在DNA分子上检测生物间的差异，是DNA水平变异的直接反应，DNA分子标记不受环境基因表达与否的限制，数量极多，遍及整个基因组，多态性高，遗传稳定，但是由于DNA分子标记数量过大，很难筛选出与研究目的相关的DNA分子标记。因此，一种筛选与放化疗损伤相关的DNA分子标记方法，使放化疗损伤的程度与基因水平的表现相关联，是目前有待解决的问题。有鉴于此，特提出本专利技术。
技术实现思路
本专利技术的第一目的在于提供一种放化疗损伤相关的DNA分子标记的筛选方法，缓解了现有技术中存在的缺少一种能够有效筛选与放化疗损伤相关的DNA分子标记的方法的技术问题。本专利技术的第二目的在于提供一种用于预测放化疗损伤的试剂盒，缓解了现有技术中存在缺少一种能够有效预测放化疗损伤的产品的技术问题。为解决上述技术问题，本专利技术特采用如下技术方案：一种放化疗损伤相关的DNA分子标记的筛选方法，先提供一组放化疗损伤样品，然后检测所述样品的候选DNA分子标记的位点信息；再建立以DNA分子标记位点信息为自变量，放化疗损伤的程度为因变量的多元线性回归数学模型；然后计算所述多元线性回归数学模型的有效变量和有效变量的相关系数；其中，所述有效变量为放化疗损伤相关的DNA分子标记；所述有效变量的相关系数为筛选出的放化疗损伤相关的DNA分子标记的权重系数。优选地，所述DNA分子标记包括SNP标记；优选地，候选SNP标记的个数为1×105-10×105个；优选5×105-8×105个；更优选6.5×105-7.5×105个。优选地，计算所述多元线性回归数学模型的有效变量和有效变量的相关系数基于Lasso和弹性网络正则化的广义线性模型的算法。优选地，使用基因测序法、基因芯片分型法或Q-PCR的方法检测放化疗损伤样品的DNA分子标记的位点信息；优选地，所述放化疗损伤样品为临床患者的血液DNA样品。优选地，所述放化疗损伤为放射性肺炎；优选地，提供放射性肺炎样品的数量至少为50个，优选为50-200个，更优选为100-150个；优选地，零级或一级放射性肺炎样品的数量至少为样本总数量的20％，二级或二级以上放射性肺炎样品的数量至少为样本总数量的20％。优选地，所述筛选方法包括如下步骤：(a)提供已知放射性肺炎等级的样品Nj，j为1～n2的整数，n2为已知放射性肺炎等级样品的数量；(b)检测待测样品中候选的DNA分子标记Pi的基因型，i为1～n1的整数，n1为候选的DNA分子标记的数量；(c)为Nj在DNA分子标记Pi处的表型赋值：表型为野生纯合型赋值A1，表型为杂合型赋值A2，表型为变异纯合型赋值A3；A1、A2和A3互不相同；(d)提供输入文件X，所述输入文件X为P×N阶矩阵；所述P×N阶矩阵中，列的元素为样品Nj在DNA分子标记Pi处的表型赋值Ak，k＝1、2或3；(e)提供输入文件Y，所述输入文件Y为1×N阶矩阵；所述1×N阶矩阵的元素为样品Nj的放射性肺炎等级的数值；(f)将所述输入文件X作为自变量，所述输入文件Y作为因变量，用基于Lasso和弹性网络正则化的广义线性模型的算法，计算出有效变量和有效变量的相关系数；其中，有效变量为与放射性肺炎等级相关的DNA分子标记；有效变量的相关系数为放射性肺炎等级相关的DNA分子标记的权重系数。优选地，所述DNA分子标记为SNP；然后以人参考基因组版本号37号为野生型，判断待测样品Nj在SNP标记Pi处的表型；表型为野生纯合型赋值0，表型为杂合型赋值1，表型为变异纯合型赋值2。优选地，所述基于Lasso和弹性网络正则化的广义线性模型的算法使用GLMNETR程序包实现。一种用于预测放化疗损伤的试剂盒，所述试剂盒包含检测上述放化疗损伤相关的DNA分子标记的基因型的成套引物、捕获探针或基因芯片。优选地，所述试剂盒还包括记载有所述放化疗损伤相关的DNA分子标记的权重系数的载体。与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：本专利技术提供的放化疗损伤相关的DNA分子标记的筛选方法，建立了以DNA分子标记位点信息为自变量，放化疗损伤的程度为因变量的多元线性回归数学模型，通过给自变量和因变量赋值计算出了有效变量和有效变量的相关系数，计算出的有效变量即为放化疗损伤相关的DNA分子标记，有效变量的相关系数即为DNA分子标记的权重系数。该方法可以从大量的DNA分子标记中筛选出和放化疗损伤相关的DNA分子标记；该筛选方法可以适用于多种DNA分子标记的筛选，并且在筛选DNA分子标记的同时还可以计算出每个DNA分子标记的权重系数，因此可以对DNA分子标记对放化疗损伤的影响的重要程度进行估值，使人们更深入的了解不同的DNA分子标记对放化疗损伤的影响程度，以便进一步的指导这些DNA分子标记在后续对放化疗损伤研究中的应用。该方法可以用于任意组织的损伤和敏感性的预测评估，包括放射性治疗和化学药物治疗的损伤和敏感性。本专利技术还提供了一种用于预测放化疗损伤的试剂盒，该试剂盒包含检测上述放化疗损伤相关的DNA分子标记的基因型的成套引物、捕获探针或基因芯片，以进一步的应用于放化疗损伤的研究中。附图说明图1为本专利技术效果例中用本专利技术提供的筛选方法筛选的与放射性肺炎相关的SNP位点对72例肺癌患者放射性治疗前进行预判得到的放射性肺炎风险分值结果统计图。具体实施方式下面将结合实施例对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。实施例中未注明具体条件者，按照常规条件或制造商建议的条件进行。所用试剂或仪器未注明生产厂商者，均为可以通过市售购买获得的常规产品。本专利技术提供了一种放化疗损伤相关的DNA分子标记的筛选方法，该方法通过先提供一组放化疗损伤样品；然后检测所述样品的候选DNA分子标记的位点信息；再建立以DNA分子标记位点信息为自变量，放化疗损伤的程度为因变量的多元线性回归数学模型；然后计算所述多元线性回归数学模型的有效变量和有效变量的相关系数；其中，所述有效变量为放化疗损伤相关的DNA分子标记；所述有效变量的相关系数为筛选出的放化疗损伤相关的DNA本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种放化疗损伤相关的DNA分子标记的筛选方法，其特征在于，先提供一组放化疗损伤样品，然后检测所述样品的候选DNA分子标记的位点信息；再建立以DNA分子标记位点信息为自变量，放化疗损伤的程度为因变量的多元线性回归数学模型；然后计算所述多元线性回归数学模型的有效变量和有效变量的相关系数；其中，所述有效变量为放化疗损伤相关的DNA分子标记；所述有效变量的相关系数为筛选出的放化疗损伤相关的DNA分子标记的权重系数。

【技术特征摘要】
1.一种放化疗损伤相关的DNA分子标记的筛选方法，其特征在于，先提供一组放化疗损伤样品，然后检测所述样品的候选DNA分子标记的位点信息；再建立以DNA分子标记位点信息为自变量，放化疗损伤的程度为因变量的多元线性回归数学模型；然后计算所述多元线性回归数学模型的有效变量和有效变量的相关系数；其中，所述有效变量为放化疗损伤相关的DNA分子标记；所述有效变量的相关系数为筛选出的放化疗损伤相关的DNA分子标记的权重系数。2.根据权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，所述DNA分子标记包括SNP标记；优选地，候选SNP标记的个数为1×105-10×105个；优选5×105-8×105个；更优选6.5×105-7.5×105个。3.根据权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，计算所述多元线性回归数学模型的有效变量和有效变量的相关系数基于Lasso和弹性网络正则化的广义线性模型的算法。4.根据权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，使用基因测序法、基因芯片分型法或Q-PCR的方法检测放化疗损伤样品的DNA分子标记的位点信息；优选地，所述放化疗损伤样品为临床患者的血液DNA样品。5.根据权利要求1所述的筛选方法，其特征在于，所述放化疗损伤为放射性肺炎；优选地，提供放射性肺炎样品的数量至少为50个，优选为50-200个，更优选为100-150个；优选地，零级或一级放射性肺炎样品的数量至少为样本总数量的20％，二级或二级以上放射性肺炎样品的数量至少为样本总数量的20％。6.根据权利要求5所述的筛选方法，其特征在于，所述筛选方法包括如下步骤：(a)提供已知放射性肺炎等级的样品Nj，j为1～n2的整数，n2为已知放射性肺炎等级样...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜乐辉，马娜，曲宝林，俞伟，郑晖，刘湘涛，贾洪涛，冯亚平，王乾，谢剑邦，蒋才，杨洁，
申请(专利权)人：安徽未名天佳基因科技有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34