多基因位点联合疾病风险分析评估平台及方法技术

本发明专利技术提供了多基因位点联合疾病风险分析评估平台及方法，针对健康人群，利用GWAS数据库、千人基因组数据库提供的信息和补充的文献数据，计算该基因疾病的患病风险并对其进行初步评估。待目标用户数据量的扩大，利用客户反馈系统进行学习和针对特定人群校正特定人群的风险评估标准。本发明专利技术可以有效提醒健康人群有效的规避或降低患病风险，实现通过基因解读来指导个体健康生活的目的。

【技术实现步骤摘要】
多基因位点联合疾病风险分析评估平台及方法
本专利技术涉及多种疾病风险位点基因型数据处理领域，具体涉及多种疾病的多基因风险评估系统，特别涉及多基因位点联合疾病风险分析评估平台及方法。
技术介绍
单核苷酸多态性(SingleNucleotidePolymorphism，SNP)指的是由单个核苷酸—A，T，C或G的改变而引起的DNA序列的改变，造成包括人类在内的物种之间染色体基因组的多样性。例如，来自两个不同个体的DNA片段，AAGCCTA和AAGCTTA为等位基因。几乎所有常见的单核苷酸多态性(SNP)位点只有两个等位基因。单核苷酸多态性(SNP)等位基因的频率在不同人群中具有差异性，因此，常见于某地区或民族的单核苷酸多态性(SNP)等位基因在其他的地区或民族则可能很少见。在人类基因组中，每隔100至300个碱基就会存在一处SNP位点，每3个SNP位点中有2个会是胞嘧啶(C)和胸腺嘧啶(T)的相互转变。人类遗传基因的各种差异，90％可归因于SNP引起的基因变异。很多SNP都与疾病相关，少数一些与疾病风险相关，与疾病风险相关的基因，称为风险基因，当然这样就会出现与疾病高风险或低风险的等位基因，统一称与疾病高风险相关的等位基因为风险等位基因，因此在一个风险位点的等位基因数量可能为0、1或2。在人群中一般风险等位基因频率都比较常见，单个风险等位基因对疾病的影响较小，且风险等位点的OR(OddsRatio)值大于1，若是降低风险的位点OR值会介于0～1之间。多基因风险评估(GeneticRiskScore，GRS)是计算多个独立风险SNP的累积效应，以下是用于评估个体疾病风险的三种最常用的遗传风险评估方法：1)早期的多基因风险评估方法是非权重风险等位基因计算(GRS-RAC)，简而言之就是在多个独立的风险SNP位点进行简单的相加，不考虑具体位点的OR值大小，因此评分会因为SNP的数量变化而变化。2)考虑到风险位点具有一定的独立性且OR值也有差异，因此设计了相应的权重，该方法称为权重风险等位基因风险计算方法(GRS-wRAC)。显然该方法OR值越高的SNP赋予越高的权重，这种评分也会随着SNP数量的增加而增加，也常被称为多基因风险评分“polygenicriskscores(PRS)”，是GRS(GeneticRiskScores)的一种拓展(Igo,R.P.,Kinzy,T.G.,&CookeBailey,J.N.(2019).GeneticRiskScores.CurrentProtocolsinHumanGenetics,104(1).doi:10.1002/cphg.95)。3)人群标准化风险等位基因计数法(GRS-PS)(ConranCA,NaR,ChenH,etal.Population-standardizedgeneticriskscore:theSNP-basedmethodofchoiceforinheritedriskassessmentofprostatecancer.AsianJAndrol.2016；18(4):520-524.doi:10.4103/1008-682X.179527)，除了引入权重计数外，每个SNP还要除上该位点在人群中的贡献。该方法不会随着SNP数量的增加而增加，因此该方法被越来越多的用于风险基因的计算当中。然而目前的风险评估方法尚存在如下问题：第一，前期的评估非常依赖数据库的整理收集工作，结论会随着数据库升级会出现细微的变化，同时可信性存在人群的偏差；第二，要做人群较为精准的评估还需要结合确证的表型，因此需要收集大量客户的基因型数据和反馈数据才能校正特定人群风险评估的可信性。
技术实现思路
基于以上，本专利技术提供了多基因位点联合疾病风险分析评估平台及方法，旨在针对设计的多种疾病项目的独立风险位点的基因型进行快速的风险分析，并出具风险评估报告。本专利技术可以有效提醒健康人群有效的规避或降低患病风险，实现通过基因解读来指导个体健康生活的目的。为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：本专利技术提供了多基因位点联合疾病风险分析评估平台，包括：样本预处理模块，用于对每个样本进行芯片测序并对测序数据进行预处理以获取疾病风险位点的基因型数据；多基因风险评估模块，用于针对目标项目进行疾病风险位点定位并进行初步评估，以及根据数据分管处理模块反馈的数据对初步评估结果进行后期的数据学习和优化评估；报告呈现及用户反馈模块，用于呈现评估报告、收集用户反馈并传送给数据分管处理模块；数据分管处理模块，用于管理用户数据并反馈给多基因风险评估模块。优选地，所述预处理包括采用芯片测序的默认值对测序数据进行质控，保证默认值能产出有效数据，不合格则重新测序，对合格样本进行后续处理，最后对VCF文件进行位点过滤提取得疾病风险位点。优选地，所述初步评估是根据初始评估数据库计算得到疾病风险位点对应的患病风险值。更优选地，所述初始评估数据库包括GWAS数据库和千人基因组数据库，计算方法包括GRS-wRAC和GRS-PS方法。优选地，所述数据分管处理模块包括用户注册信息存储子模块和数据分类子模块，所述用户注册信息存储子模块用于存储注册用户的基本信息，所述数据分类子模块用于根据用户的基本信息对初步评估的结果数据进行特征分类并反馈给多基因风险评估模块。更优选地，所述用户的基本信息包括用户的民族、性别、年龄和姓氏。优选地，所述多基因风险评估模块通过初步评估得到初步评估报告并在报告呈现及用户反馈模块中呈现；所述多基因风险评估模块通过后期优化评估得到后期优化评估报告并在报告呈现及用户反馈模块中呈现。本专利技术还提供了多基因位点联合疾病风险分析评估方法，包括以下步骤：1)对每个样本进行芯片测序并对测序数据进行预处理，获取疾病风险位点的基因型数据；2)针对目标项目进行疾病风险位点定位并进行初步评估，得到初步评估结果；3)根据用户填写的基本信息对步骤2)初步评估的结果数据进行特征分类，并结合用户反馈对初步评估结果进行优化。优选地，步骤2)中，所述初步评估包括：根据GWAS数据库和千人基因组数据库，采用GRS-wRAC和GRS-PS方法计算得到疾病风险位点对应的患病风险值。优选地，上述方法还包括：将步骤2)得到的初步评估结果以及步骤3)优化后的评估结果通过手机APP以评估报告的方式呈现给用户。可以理解的是，以上评估方法不适用于诊断，因为评估的结论是不会告诉受试者是否有患疾病，评分的高低也不代表未来是否肯定会患病；因此仅仅用于疾病的风险评估，也仅仅是评估个体未来疾病发生的风险或概率，评估的高低可以体现与正常人相比的患病风险，但未来患病与否的结果依然是不确定的。所以评估的结果与个体未来结果是不存在必然关系的，但是上升到人群样本的评估上其可靠性会提升很多，所以评估的结论对个体仅仅是提供一个未来的提醒和参考。本专利技术的有益效果如下：(一)本专利技术主要是针对健康人群进行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.多基因位点联合疾病风险分析评估平台，包括：/n样本预处理模块，用于对每个样本进行芯片测序并对测序数据进行预处理以获取疾病风险位点的基因型数据；/n多基因风险评估模块，用于针对目标项目进行疾病风险位点定位并进行初步评估，以及根据数据分管处理模块反馈的数据对初步评估结果进行后期的数据学习和优化评估；/n报告呈现及用户反馈模块，用于呈现评估报告、收集用户反馈并传送给数据分管处理模块；/n数据分管处理模块，用于管理用户数据并反馈给多基因风险评估模块。/n

【技术特征摘要】
1.多基因位点联合疾病风险分析评估平台，包括：
样本预处理模块，用于对每个样本进行芯片测序并对测序数据进行预处理以获取疾病风险位点的基因型数据；
多基因风险评估模块，用于针对目标项目进行疾病风险位点定位并进行初步评估，以及根据数据分管处理模块反馈的数据对初步评估结果进行后期的数据学习和优化评估；
报告呈现及用户反馈模块，用于呈现评估报告、收集用户反馈并传送给数据分管处理模块；
数据分管处理模块，用于管理用户数据并反馈给多基因风险评估模块。


2.根据权利要求1所述的多基因位点联合疾病风险分析评估平台，其特征在于，所述预处理包括采用芯片测序的默认值对测序数据进行质控，保证默认值能产出有效数据，不合格则重新测序，对合格样本进行后续处理，最后对VCF文件进行位点过滤提取得疾病风险位点。


3.根据权利要求1所述的多基因位点联合疾病风险分析评估平台，其特征在于，所述初步评估是根据初始评估数据库计算得到疾病风险位点对应的患病风险值。


4.根据权利要求3所述的多基因位点联合疾病风险分析评估平台，其特征在于，所述初始评估数据库包括GWAS数据库和千人基因组数据库，所述计算方法包括GRS-wRAC和GRS-PS方法。


5.根据权利要求1所述的多基因位点联合疾病风险分析评估平台，其特征在于，所述数据分管处理模块包括用户注册信息存储子模块和数据分类子模块，所述用户注册信息存储子模块用于存储注册用户的基本信息，所...

【专利技术属性】
技术研发人员：董子平，周亚军，梁凯，
申请(专利权)人：苏州罗塞塔生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32