基因检测结果风险评估和生物信息学.ppt
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1、基因检测结果风险评估和生物信息学,郑征 M.D.青岛大学 生物化学与分子生物教研室,序言:所有表型(疾病)都是遗传和环境共同作用的结果,2,外显率(Penetrance)是指一定环境条件下,群体中某一基因型(通常在杂合子状态下)个体表现出相应表型的百分率。外显率为100%时称完全外显(complete penetrance),低于100%时则为不完全外显(incomplete penetrance)或外显不全。临床中:外显率100%意味着所有携带某种遗传变异的人最终都会罹患相应的疾病,常为单基因遗传病,如Huntington病BRCA1基因变异的女性有85%将会最终发展为乳腺癌,外显率为85%
2、;男性外显率则不到1%,序言:所有表型(疾病)都是遗传和环境共同作用的结果,3,基因检测:预测遗传因素对个人健康的影响指导生活方式(运动、饮食等)规避诱发疾病的风险因素指导用药(剂量、替换)进一步诊断、治疗、预防,一、基因检测报告的内容:1.商业化检测案例,(1)23andMe在2013年初提供的基因检测服务项目Carrier Status:48项遗传变异位点检测Drug Response:20项药物反应检测Disease Risk:119项疾病患病风险检测Traits:57项遗传特征检测,4,一、基因检测报告的内容:1.商业化检测案例,(2)华大医学目前提供的基因检测项目(卫计委评估公布的第
3、一批高通量测序技术临床应用试点单位之一),5,一、基因检测报告的内容:1.商业化检测案例,(2)华大医学目前提供的单基因基因检测项目:各种套组Gene Test Panel,6,一、基因检测报告的内容:1.商业化检测案例,(3)Pathway Genomics目前提供的基因检测项目,7,一、基因检测报告的内容:2.检测结果示例,8,(1)一脉基因的检测报告样例,一、基因检测报告的内容:2.检测结果示例,9,(1)一脉基因的检测报告样例,一、基因检测报告的内容:2.检测结果示例,10,说明:参考碱基和基因型为正链;SNPedia结论:红色、绿色、蓝色、灰色分别表示有害、正常、有益突变和样品未覆盖
4、;SIFT:基于同源蛋白氨基酸保守性的预测;Polyphen2:基于同源蛋白的三维结构预测;MutationTaster预测:基于进化保守性、剪切位点改变和mRNA水平的变化引起的蛋白质特征丢失等信息预测;-(空数据值):表示突变位点不在基因编码区。,(1)一脉基因的检测报告样例,一、基因检测报告的内容:2.检测结果示例,11,(2)Pathway Genomics的检测报告样例,一、基因检测报告的内容:2.检测结果示例,12,(2)Pathway Genomics的检测报告样例,一、基因检测报告的内容:2.检测结果示例,13,(2)Pathway Genomics的检测报告样例,二、基因检测
5、报告的形成:1.支撑报告的基础研究,14,检测报告中的注意事项及免责声明,二、基因检测报告的形成:1.支撑报告的基础研究,15,(1)HGP(Human Genome Project,人类基因组计划)(2)International HapMap Project(国际人类基因组单体型图计划)(3)GWAS(Genome Wide Association Study,全基因组关联分析)(4)GRS(Genetic risk score,遗传风险评分),二、基因检测报告的形成:1.支撑报告的基础研究,16,(1)Human Genome Project(人类基因组计划)测定组成人类染色体(指单倍体
6、)中所包含的30亿个碱基对组成的核苷酸序列,绘制人类基因组图谱,辨识其载有的基因及其序列,破译人类遗传信息。,二、基因检测报告的形成:1.支撑报告的基础研究,17,(2)International HapMap Project(国际人类基因组单体型图计划)HapMap是人类基因组中常见遗传多态位点的目录,它描述了这些变异的形式、在DNA上存在的位置、在不同人群间的分布状况。不同个体的碱基的差别是目前最常见的遗传多态现象,这些遗传上的差别称为单核苷酸多态性或SNPs(发音为“snips”)。HapMap通过识别在人类基因组中常见的大约一千万个SNPs的大多数,来确定人类的大部分遗传多样性的分子基
7、础。SNPs也是进行基因定位的分子标记。比如说基因的改变会增加罹患高血压的风险,研究者可以比较高血压患者和正常人的SNPs。如果某一个SNP在高血压患者中很常见,就可以把这个SNP作为标记来定位和识别与这一疾病相关的基因。,二、基因检测报告的形成:1.支撑报告的基础研究,18,(3)GWAS(Genome Wide Association Study,全基因组关联分析)是指在全基因组层面上,开展多中心、大样本、反复验证的基因与疾病的关联研究,是通过对大规模的群体DNA样本进行全基因组高密度遗传标记(如SNP或CNV等)分型,从而寻找与复杂疾病相关的遗传因素的研究方法,全面揭示疾病发生、发展与治
8、疗相关的遗传基因。,复杂性状GWAS分析方法的原理是,借助于SNP分子遗传标记,进行总体关联分析,在全基因组范围内选择遗传变异进行基因分型,比较异常和对照组之间每个遗传变异及其频率的差异,统计分析每个变异与目标性状之间的关联性大小,选出最相关的遗传变异进行验证,并根据验证结果最终确认其与目标性状之间的相关性。,二、基因检测报告的形成:1.支撑报告的基础研究,19,(3)GWAS(Genome Wide Association Study,全基因组关联分析),基因组水平研究SNP与疾病的相关性,人类的疾病分为单基因疾病和复杂性疾病。单基因疾病是指由于单个基因的突变导致的疾病,通过家系连锁分析的定
9、位克隆方法,人们已发现了囊性纤维化、亨廷顿病等大量单基因疾病的致病基因,这些单基因的突变改变了相应的编码蛋白氨基酸序列或者产量,从而产生了符合孟德尔遗传方式的疾病表型。复杂性疾病是指由于遗传和环境因素的共同作用引起的疾病。目前已经鉴定出的与人类复杂性疾病相关联的SNP位点有近千个。GWAS技术的重大革新及其应用,极大地推动了基因组医学的发展。,二、基因检测报告的形成:1.支撑报告的基础研究,20,(3)GWAS(Genome Wide Association Study,全基因组关联分析),基因组水平研究SNP与疾病的相关性,a1)计算疾病的Risk通过队列研究(cohort study)计算
10、得出,二、基因检测报告的形成:1.支撑报告的基础研究,21,(3)GWAS(Genome Wide Association Study,全基因组关联分析),基因组水平研究SNP与疾病的相关性,a2)计算每种基因型(genotype)的绝对Risk每个risk为绝对风险,是指某种基因型的人患某种疾病的风险,二、基因检测报告的形成:1.支撑报告的基础研究,22,(3)GWAS(Genome Wide Association Study,全基因组关联分析),基因组水平研究SNP与疾病的相关性,a3)计算每种基因型(genotype)的相对风险 Relative RiskRR=两个risk的比值用于衡
11、量遗传变异对于患病风险的“影响程度”,TT基因型的解释:1.7倍的患病风险,或患病风险增加了70%,TC基因型的解释:1.2倍的患病风险,或患病风险增加了20%,二、基因检测报告的形成:1.支撑报告的基础研究,23,(3)GWAS(Genome Wide Association Study,全基因组关联分析),基因组水平研究SNP与疾病的相关性注:这里Risk和Odds的概念与流行病学中的患病率(prevalence rate)和发病率(incidence rate)不同,b1)计算患病几率Odds通过对照研究(case-control study)计算得出,二、基因检测报告的形成:1.支撑报
12、告的基础研究,24,(3)GWAS(Genome Wide Association Study,全基因组关联分析),基因组水平研究SNP与疾病的相关性,b2)计算每种基因型(genotype)的OddsOdds=疾病人数/健康人数,二、基因检测报告的形成:1.支撑报告的基础研究,25,(3)GWAS(Genome Wide Association Study,全基因组关联分析),基因组水平研究SNP与疾病的相关性,b3)计算每种基因型(genotype)的Odds ratioOR值=两个Odds的比值,TT基因型的解释:患病几率高,为不患病的2.1倍,TC基因型的解释:患病几率高,为不患病的1
13、.9倍,二、基因检测报告的形成:1.支撑报告的基础研究,26,(4)遗传风险评分(Genetic risk score,GRS)需要科学的算法 简单相加遗传风险评分(SC-GRS),简单易用,早期应用较多;OR值权重遗传风险评分(OR-GRS),依赖GWAS、Meta分析等SNP权重数据,目前应用广泛;直接logistic回归遗传风险评分(DL-GRS),基于原始数据拟合logistic回归模型估计的SNP权重;多基因遗传风险评分(PG-GRS),依赖现有数据,以哑变量的形式考虑每个SNP;可释方差遗传风险评分(EV-GRS),基于既往风险评分方法,考虑SNP效应和最小等位基因频率。,二、基因
14、检测报告的形成:1.支撑报告的基础研究,27,SC-GRS公式:=G1+G2+.+GiOR-GRS公式:=ln(OR1)G1+ln(OR2)G2+.+ln(ORi)Gi,(4)复杂疾病遗传风险评分(Genetic risk score,GRS),注:D=1为病例,D=0为健康对照,Gi为第i个遗传易感位点(如SNP)的风险等位基因的数量,二、基因检测报告的形成:1.支撑报告的基础研究,28,(4)复杂疾病遗传风险评分(Genetic risk score,GRS),二、基因检测报告的形成:2.生物信息学的促进,29,生物信息学(bioinformatics)是一门新的前沿交叉学科,采用数理和信
15、息科学的理论、技术和方法研究生命现象,理解和组织与生物分子相关的信息。,生物信息学对二代测序类基因检测的支持:样本检测序列回帖、拼接查找突变比对变异、变异信息数据库计算评分算法、打分软件报告解读功能注释数据库,三、基因检测报告的解读:1.遗传咨询师,30,2015年12月17日,美国医学遗传学与基因组学学会(ACMG)对个人基因检测服务提出了新的要求:实验室的CLIA资质认证 遗传咨询专家的资质认证 检测目的的明确性 检测方法的科学性 个人隐私的保护遗传咨询专家:在基因检测服务过程中,必须有遗传学专业人士,如持证的医学遗传学家和遗传咨询师,对消费者的选择和决定给予帮助。目的是降低基因检测的风险
16、:选择的检测项目不完整 选择的检测项目不恰当 购买尚没有明确临床意义的检测项目 检测结果的误读,及导致的不恰当的治疗和预防,三、基因检测报告的解读:2.报告判读,31,尚没有基因检测报告的国家标准,报告中常见的描述方式有:文献报道GGG基因的突变会导致DDD疾病。已发表的研究表明XXX变异将导致XXX酶功能失活。文献报道XXX突变在3名无亲属关系的患者中导致了XXX疾病。VVV突变导致GGG基因中一个高度保守的半胱氨酸残基被精氨酸替代,而被替代的氨基酸位于由GGG基因编码的酶的重要功能结构域中。,三、基因检测报告的解读:2.报告判读,32,三家公司基因检测报告的解读与点评 来源:顾大夫的博客门
17、诊患者,男性,8岁,自幼运动障碍,父母体健,非近亲婚配。患者父母希望明确诊断,尽可能治疗,并希望通过基因检测明确致病基因,生育健康后代。他们在多家医院就诊,由不同的医生分别联系了3家第三方基因检测公司进行基于二代测序的基因检测,但结果引起了困惑。,简要病历患者足月剖腹产,生后无窒息。1岁6个月步态不稳,2岁后学会说话,吐字不清,语速慢,动作不灵活,姿势异常,经常便秘,“憋尿”,需要家长提醒。7岁后行走能力下降,姿势更加异常。面部表情动作不灵活,情绪欣快,智力较同龄人差。曾经服用小剂量美多巴1周,出现手抖即停药。神经系统查体:基本合作。构音障碍,轻度前屈姿势,眼动充分,未见眼震。四肢肌力V级,肌
18、张力上肢适中,下肢增高,腱反射上肢适中,下肢活跃,病理征可疑(欠合作)。痉挛步态,双手持物姿势异常。头颅MRI:小脑萎缩(图1),苍白球对称高信号(图2)。,图1,图2,三、基因检测报告的解读:2.报告判读,33,1).2014年8月,首诊医生联系第一个公司检测“四千种单基因遗传病基因突变筛查”,检测报告提示有2个突变位点可能与发病有关,分别为PLA2G6基因的同义突变c.1077CT,p.359SS,SNP数据库已收录,但是SNP数据库和千人基因组无分布率信息;ARID1B基因的错义突变c.2170CT,p.724PS,未见报道。PLA2G6基因为神经退行性病伴脑铁沉积症致病基因之一,为常染
19、色体隐性遗传模式;ARID1B基因为常染色体显性遗传智力发育迟滞12型致病基因。未见父母验证结果。,报告结合患者表型特征进行了相关数据库的检索,对于结果给予了一定的解读,三、基因检测报告的解读:2.报告判读,34,2).2015年6月由于从第一个公司检测结果难以判定致病基因,患者一家在第二家医院就诊,医生送检第二家公司检测“脑白质病”组套:未发现PLP1基因突变。该基因突变引起X连锁遗传脑白质营养不良,突变方式包括重复突变、点突变及基因缺失等;表型变异较大,主要包括佩-梅病(PMD)和遗传性痉挛性截瘫2型(SPG2);检出PLA2G6错义突变c.1634AG,p.Lys545Arg,未见报道;
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