【佳學基因檢測】科研服務GWAS基因檢測如何確定多個基因的相互作用？

通過GWAS方法研究一個特定的臨床表征時，這一有待研究的臨床表征的多效性是否與一系列其他醫(yī)學疾病和生物標志物相關。為了回答這一問題，佳學基因會采用全表型范圍和全實驗室范圍的關聯(lián)性窮盡性分析（PheWAS，LABVAS）。這些分析采用佳學基因自身數(shù)據(jù)庫進行。研究方案一般經(jīng)過科學及倫理審查委員會批準。佳學基因建立一個集成的健康管理系統(tǒng)，擁有來自電子健康記錄（EHR）的個人級健康數(shù)據(jù)，約有320萬名患者。佳學基因數(shù)據(jù)庫包含EHR的臨床數(shù)據(jù)以及實驗室評估獲得的生物標記物。部分患者數(shù)據(jù)還附帶有高通量基因芯片分析數(shù)據(jù)。這組患者超過66903人，這一數(shù)據(jù)集被稱為佳學基因數(shù)據(jù)集。

對于來自佳學基因數(shù)據(jù)集中人群各類相匹配每個不相關基因型個體，使用PRS-CS“自動”版本計算研究性狀的多基因風險分數(shù)（PRS）。該隊列的基因分型和質(zhì)量控制已被廣泛描述。

為了確定待研究臨床表征的多基因風險因素與臨床表型之間的關聯(lián)，佳學基因會在佳學基因數(shù)據(jù)集與之內(nèi)進行全表型相關性分析(PheWAS)。佳學基因?qū)?338個病例/對照疾病表型（“phecodes”）中的每一個進行邏輯回歸模型擬合，以評估待研究表型中的多基因風險因數(shù)（PRS）中每一個診斷的幾率，同時調(diào)整性別、縱向EHR的中位年齡和前十個PC。使用佳學基因表型與基因分型系統(tǒng)軟件系統(tǒng)進行分析。在分析過程中，佳學基因?qū)ζ渲腥魏我患膊”碚?，需要有兩個國際疾病分類系統(tǒng)對其進行分類確定，并至少包含不低于100個有表征代碼進行標定的案例。疾病表型包括145個循環(huán)系統(tǒng)、120個泌尿生殖系統(tǒng)、119個內(nèi)分泌/代謝系統(tǒng)、125個消化系統(tǒng)、117個腫瘤、91個肌肉骨骼系統(tǒng)、85個感覺器官、76個損傷和中毒、65個皮膚病、76個呼吸系統(tǒng)、69個神經(jīng)系統(tǒng)、64個精神障礙、42個傳染病、42個造血系統(tǒng)、34個先天性異常、37個癥狀，妊娠并發(fā)癥31例。

在分析過程中，佳學基因為確立待研究表征與多基因危險因子及生物標記物之間的關系，還采用LABWAS分析系統(tǒng)。在這一新型分析系統(tǒng)中，佳學基因采用中位數(shù)，INT整理過的、經(jīng)過年齡調(diào)整的數(shù)值進行線性回歸，以決定待研究性狀與多基因危險因子之間的變量。佳學基因會采用針對關聯(lián)變量采用同一下對照。