【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及全基因组测序数据分析领域，尤其是涉及一种基于时间-事件结局表型的全基因组罕见变异分析方法。
技术介绍
1、近年来，全基因组测序(whole genome sequencing，wgs)技术的发展极大地推进了研究人员对人类遗传多样性的理解。大规模wgs研究数据使得分析罕见变异(次等位基因频率小于1％)成为可能，这些变异在复杂疾病和性状的遗传学研究中扮演着重要的角色，并被认为是复杂疾病遗传性的主要来源之一。
2、目前已有的罕见变异分析方法，主要针对连续型结局和分类型结局。cn110910955a公开了一种易感基因罕见变异位点纵向分析模型的建立方法，包括以下步骤：获取待分析的病人样本的全基因组序列变异数据；观察统计病人样本中基因上的基因数量突变观察值，对基因进行截断负二项回归，并构建广义线性回归函数；采用最大似然估计函数计算截断负二项回归的系数以及基因罕见变异等位基因数估算值的期望；计算基因的突变观察值与回归估计基线突变数的标准化偏移残差；将所述标准化偏移残差转换为统计显著性程度；根据预设的阈值剔除基因中的显著基因，...
【技术保护点】
1.一种基于时间-事件结局表型的全基因组罕见变异分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于时间-事件结局表型的全基因组罕见变异分析方法，其特征在于，所述对于常见变异位点，对时间-事件结局的表型进行全基因组关联分析，通过构造边际得分检验统计量的方式检测每一个单核苷酸变异位点与表型的相关性强弱，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于时间-事件结局表型的全基因组罕见变异分析方法，其特征在于，所述联合检验统计量基于权重构造，其中，所述权重包括基于次等位基因频率计算的第一权重w和根据功能注释主成分信息计算出的第二权重
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【技术特征摘要】
1.一种基于时间-事件结局表型的全基因组罕见变异分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于时间-事件结局表型的全基因组罕见变异分析方法，其特征在于，所述对于常见变异位点，对时间-事件结局的表型进行全基因组关联分析，通过构造边际得分检验统计量的方式检测每一个单核苷酸变异位点与表型的相关性强弱，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于时间-事件结局表型的全基因组罕见变异分析方法，其特征在于，所述联合检验统计量基于权重构造，其中，所述权重包括基于次等位基因频率计算的第一权重w和根据功能注释主成分信息计算出的第二权重π。
4.根据权利要求3所述的一种基于时间-事件结局表型的全基因组罕见变异分析方法，其特征在于，所述第二权重π的计算方法为：通过favor数据库对基因组数据进行标注，得到每一个变异位点gj对应的k个注释主成分ajk；基于经验累积分布函数，计算出功能注释主成分ajk对应的权重πjk＝rank(ajk)/m，其中m表示整个基因组测序数据中的位点数量，rank为排名函数。
5.根据权利要求1所述的一种基于时间-事件结局表型的全基因组罕见变异分析方法，其特征在于，在构造联合检验统计量时，使用三种不同的构造方式将集合中所有罕见变异的边际检验结果合并起来，将三个检验统计量分别记做：q1k＝(∑πkws)2，q2k＝∑πkw2s2，q3k＝∑πkw2maf(1-maf)tan{(0.5-p)π}，其中πk表示根据第k个功能注释主成分信息计算出的罕见变异位点权重，w表示服从beta分布的罕见变异位点的次等位基因频率计算出的权重，s表示罕见变异位点的边际得分检验统计量，p表示罕见变异位点与表型的边际关联显著性，maf表示次等位基因频率；其中，
6.根据权利要求5所述的一种基于时间-事件结局表型的全基...
【专利技术属性】
技术研发人员：俞章盛，崔怡丹，李子林，马诗洋，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：
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