【佳學(xué)基因檢測】基因解碼如何使用eQTL指標(biāo)提高腫瘤基因檢測的正確性？

人體基因是如何解碼的？佳學(xué)基因核心技術(shù)人員不小心泄密了

基因表達(dá)數(shù)量性狀位點(diǎn)（expression quantitative trait locus, eQTL）是佳學(xué)基因基因解碼系列技術(shù)中的一個(gè)指標(biāo)。采用佳學(xué)基因采用一套完整的技術(shù)指標(biāo)解讀基因序列變化影響人體生理功能方式、位置、組織、器官并確定影響發(fā)生的時(shí)間和影響程度。

用于基因密碼破譯的基因表達(dá)數(shù)量性狀狀位點(diǎn)是一類能夠影響基因表達(dá)量的遺傳位點(diǎn)、基因變異序列。這一部分富有特殊含義的基因序列大部分都是單核苷酸多態(tài)性即SNP的形式出現(xiàn)，具有一定的生物學(xué)意義。佳學(xué)基因不斷積累、豐富、優(yōu)化基因表達(dá)數(shù)量性狀位點(diǎn)數(shù)據(jù)庫，形式和規(guī)模類似于eQTL數(shù)據(jù)庫是GTEx，如今已更新到第八版了。

基因序列調(diào)控基因表達(dá)從而影響人體疾病表征的方式主要有兩類，也就是eQTL主要分為兩類：（1）順式eQTL（cis-eQTL）：它主要是指與所調(diào)控基因相距較近的eQTL，一般多位于所調(diào)控基因的上下游1Mb區(qū)域；（2）反式eQTL（trans-eQTL）：與cis-eQTL恰恰相反，反式是指距離所調(diào)控基因位置比較遠(yuǎn)的eQTL，有時(shí)候距離甚至超過5Mb。因此，對(duì)于eQTL作用方式的基因解碼，需要考慮兩點(diǎn)，SNP和基因表達(dá)水平的關(guān)聯(lián)度以及SNP與基因的距離。 佳學(xué)基因從事大量eQTL數(shù)據(jù)庫的開發(fā)，可以直接利多種來源的數(shù)據(jù)庫研究SNP調(diào)控的基因，這里的經(jīng)典代是就是GTEx數(shù)據(jù)庫。

基因解碼過程中，如何利用自己的數(shù)據(jù)計(jì)算并確定相關(guān)eQTL。 利用原始數(shù)據(jù)做eQTL分析，佳學(xué)基因至少需要三個(gè)文件，第一個(gè)是樣本信息文件，該文件包含樣本的年齡，性別和種族等等；第二個(gè)是基因表達(dá)量文件，它表示的是每個(gè)基因在每個(gè)樣本中的表達(dá)含量；第三個(gè)是基因型數(shù)據(jù)，也即每個(gè)樣本的基因型數(shù)據(jù)。 在進(jìn)行分析前，每一個(gè)數(shù)據(jù)還應(yīng)當(dāng)有嚴(yán)格的數(shù)據(jù)格式： 第一個(gè)是樣本信息文件，除開第一列，其它列都代表不同的樣本，每一行代表的是樣本的表型信息。 第三個(gè)是基因型數(shù)據(jù)，同樣地，除開第一列，其它列都代表不同的樣本，每一行代表的是不同的基因型（SNP），一般基因型數(shù)據(jù)用0，1，2這三個(gè)數(shù)字編碼，代表的是效應(yīng)等位基因劑量。舉個(gè)簡單的例子，SNP1的等位基因分別是A和C，如果我們以A為效應(yīng)等位基因，那么基因型AA的劑量便是2，AC為1，CC為0。 有了這些數(shù)據(jù)，我們就可以簡單分析SNP和基因表達(dá)量的關(guān)系了 其數(shù)學(xué)模型如下： gene1 ~ snp1 + sex + age + error_term 這里gene1（因變量）一般就是一個(gè)基因的表達(dá)量，snp1（自變量）就是一個(gè)SNP的基因型，兩者擬合，矯正相關(guān)干擾項(xiàng)（如sex和age等），error_term是指回歸模型的誤差項(xiàng)。 如果想?yún)^(qū)分順式還是反式eQTL，這時(shí)候就需要結(jié)合基因與SNP的位置信息了。

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