申请/专利权人：南通大学

申请日：2022-04-14

公开（公告）日：2024-05-14

公开（公告）号：CN114678066B

主分类号：G16B20/00

分类号：G16B20/00;G06N3/126;G06F17/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.05.14#授权;2022.07.15#实质审查的生效;2022.06.28#公开

摘要：本发明公开了一种基于大样本的基因‑环境互作关联分析方法，通过采集目标个体的基因序列、环境信息、表型信息，构建基因‑环境检测线性混合模型，并基于预处理共轭梯度法、矩估计方法对基因‑环境检测线性混合模型进行求解，构建服从于卡方分布的基因‑环境互作得分测试统计量，然后应用基因‑环境互作得分测试统计量，完成对基因序列与环境信息是否存在互作效应的判断，该方法可以快速识别多个环境信息对基因‑环境互作位点的基因的影响，适用于大样本的基因‑环境互作关联快速检测。

主权项：1.一种基于大样本的基因-环境互作关联分析方法，其特征在于，执行如下步骤S1-步骤S5，获得基因-环境互作得分测试统计量，然后应用基因-环境互作得分测试统计量，完成对基因序列与环境信息是否存在互作效应的判断；S1:采集目标个体的基因序列、环境信息、表型信息，并基于预设目标个体的基因序列、环境信息、表型信息构建目标个体的基因-环境样本；S2:基于目标个体的基因-环境样本中的基因序列、环境信息，以基因序列中预设基因-环境互作位点的基因为焦点变体，针对该焦点变体，构建焦点变体所对应的基因型向量，基于目标个体的环境信息，构建环境信息所对应的环境矩阵；S3:基于步骤S2所获得的基因型向量、环境矩阵，通过矩阵乘法，构建基因-环境交互设计矩阵，并根据对效应的假定，构建基因型向量所对应的焦点变体固定效应向量、环境矩阵所对应的环境随机效应向量、基因-环境交互设计矩阵所对应的基因-环境交互随机效应向量；基于目标个体的表型信息，构建数量性状表型向量；基于基因型向量、焦点变体固定效应向量、环境矩阵、环境随机效应向量、基因-环境交互设计矩阵、基因-环境交互随机效应向量，以及数量性状表型向量，构建基因-环境检测线性混合模型；S4:基于步骤S3所构建的基因-环境检测线性混合模型，采用预处理共轭梯度法、矩估计方法对基因-环境检测线性混合模型进行求解，构建服从于卡方分布的基因-环境互作得分测试统计量，所述基因-环境互作得分测试统计量用于判断所述环境信息是否对目标个体的预设所有基因-环境互作位点的基因产生影响；S5:基于步骤S4所构建的基因-环境互作得分测试统计量，通过对基因序列中各基因-环境互作位点的随机抽样，计算基因-环境互作得分测试统计量所对应的卡方分布的系数a值，进而获得所有基因-环境互作位点的卡方分布的P值，并预设基因-环境互作阈值，当卡方分布P值小于基因-环境互作阈值，则判定环境信息对该基因-环境互作位点的基因产生影响，即存在基因-环境互作效应，否则判定环境信息对该基因-环境互作位点的基因不产生影响，即不存在基因-环境互作效应。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南通大学 一种基于大样本的基因-环境互作关联分析方法

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