【佳学基因检测】基因检测中的连锁分析

佳学基因将基因连锁分析介绍

1. 允许针对由印迹基因引起的性状(即表现出亲本效应的性状)进行参数化(LOD评分)分析。通过指定两个杂合子渗透参数(父系和母系),可以从概率表达角度不同地对待突变的父系和母系来源。因此,单个疾病位点印迹模型包括四个渗透率,而不仅仅是三个。

2. 为多标记设置下的两个性状位点参数化和非参数化连锁分析建立了公式,可选择将印迹效应纳入其中。基因解码基因检测将这两种方法实现到GENEHUNTER程序中。新的工具GENEHUNTER-IMPRINTING和GENEHUNTER-TWOLOCUS应用于人类家系数据以检测对螨虫过敏原的敏感程度。数据集包括来自具有不同遗传背景的家系。使用单个疾病位点印迹MOD评分分析,基因解码可以发现几个区域显示至少具有暗示性的连锁证据。当使用完全母系印迹的模型时,在接近D8S511的区域其中一个人群中得到最大LOD评分4.76。参数化双性状位点分析在另一个人群产生最大LOD评分6.09,正好在D4S430和D18S452处。为分析指定的异质性模型暗示两个疾病位点是完全母系印迹。总的来说,佳学基因的基因解码连锁分析的结果表明连锁分析的这两种新公是复杂性状遗传做图中有价值工具。
 

佳学基因解码为什么将连锁分析做为基因解码的重要一环

为了理解导致遗传性疾病的基因突变原因,解析与性状相关的遗传因素非常重要。这使得佳学基因解码能够识别高危个体,并最终为患者开发改进的治疗方法。佳学基因解码已经开发了两种针对二分性状的遗传连锁分析方法。参数化(LOD评分)分析基于明确的遗传模型。非参数连锁分析(NPL)评估受影响个体之间的等位基因共享,并在不做特定模型假设的情况下得出结果。如果用于分析的指定模型足够接近真实的遗传方式(MOI),则与非参数分析相比,参数分析在检测连锁方面具有更高的功效。因此,连锁分析中的一个关键问题是指定正确的遗传模型。随着与疾病发病学相关的遗传和环境因素数量的增加,这使得很多基因检测机构觉得困难。因就连,复杂疾病的遗传成分的识别和建模在方法上具有一定的困难。尽管在遗传复杂性状的连锁分析方面已经取得了相当大的进展,但佳学基因仍在揭示复杂的遗传方式的新方法,最好是开发更智能化的遗传分析软件。新的方法研究新增了由印迹基因引起的疾病的连锁分析。印迹是一种表观遗传因素,也称为“亲本效应”。尽管许多染色体区域受印迹的影响,但通过正确建模揭示出的亲本效应，以解释疾病的发生机理方面的应用还比较少。另一个重要问题是由两个或更多位点控制的疾病的连锁分析。佳学基因，已经具有通过连锁分析法分析疾病的发生，然而,其他基因检测机构所用的连锁模型分析局限于不多于两三个基因位点。

佳学基因连锁分析优点在于开发了两个扩展:(i) 受亲本效应影响的疾病的参数化(LOD评分)分析;(ii) 参数化和NPL双位点性状模型分析。两种方法都可以于GENEHUNTER进行联合应用。GENEHUNTER为参数和非参数单性状位点连锁分析提供了出色的多标记框架,被广泛用于遗传研究。基因解码的Lander-Green算法的计算时间随着家系中个体数量的增加呈指数增长,但随着用于分析的标记数量的线性增长。因此,当家系大小通常适中并同时考虑每个染色体上的许多标记时,GENEHUNTER最适合复杂性状的连锁分析。多标记方法允许通过相邻标记的溢出来补偿特定标记位点的缺失数据,以便从家系中获取最大限度的连锁信息。

LOD评分分析需要指定疾病模型。如果对性状的潜在MOI没有先验信息,就很难完成分析。在这种情况下,可以通过优化疾病模型参数来最大化LOD评分,在这种情况下,LOD评分被称为“MOD评分”,或“最大化最大LOD评分”。使用这种方法,佳学基因将扩展应用于人类家系数据以检测螨虫过敏原的敏化。

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