[發(fā)明專利]一種改進的基于通路的全基因組關聯(lián)分析算法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510096276.9
• 申請日: 2015-03-04
• 公開（公告）號: CN104615912B
• 公開（公告）日: 2017-12-08
• 發(fā)明（設計）人: 高會江;樊惠中;李俊雅;夏江威;吳洋;張路培;高雪;陳燕;郭鵬
• 申請（專利權）人: 中國農(nóng)業(yè)科學院北京畜牧獸醫(yī)研究所
• 主分類號: G06F19/18
• 分類號: G06F19/18
• 代理公司: 北京世譽鑫誠專利代理事務所(普通合伙)11368
• 代理人: 郭官厚

1.一種改進的基于通路的全基因組關聯(lián)分析算法，其特征在于，包括以下步驟：

(一)收集通路：

在KEGG數(shù)據(jù)庫里下載并篩選出與牛相關的通路；

(二)表型校正：

應用R語言的GLM進行表型校正，具體使用的模型為：

y_ijkm＝μ+Season_i+Year_j+Fattendays_k+Enterweight_m+e_ijkm

其中，y_ijkm為個體表型值，μ為群體均值，Season_i為出生季節(jié)，Year_j為屠宰年份，F(xiàn)attendays_k為屠宰日期減去進場日期，Enterweight_m為進場時個體的體重，e_ijkm為剩余效應；

(三)構建eSNP矩陣：

建立組成基因的多個SNP基因型指示變量的相關矩陣，根據(jù)矩陣的特征根的累積貢獻率選擇主成分，用相關矩陣中的所選擇的主成分對應的特征向量建立超SNP指示變量矩陣；

(四)建立GWAS模型：

關聯(lián)分析采用簡單的基于單位點回歸的廣義線性模型，該模型具體如下：

y^*＝Xb+Qv+e

其中，y^*為剔除固定效應的表型值，b為eSNP標記的效應值，v為群體的結構效應，e為剩余效應，X是eSNP對應的關聯(lián)矩陣，Q為v對應的關聯(lián)矩陣；

(五)構建基因統(tǒng)計量：

使用下面公式計算基因統(tǒng)計量：

式中，和分別是基因K中正的統(tǒng)計量的平均值和負的統(tǒng)計量的平均值；

(六)計算通路ES值：

ES(K)=max1≤i≤N{Σj′<i|S(j′)|NR-Σj′<i1N-m}]]>

式中，

(七)重排數(shù)據(jù)和檢驗顯著性。

2.根據(jù)權利要求1所述的算法，其特征在于，在步驟(一)中，收集通路的具體步驟如下：

(1a)在KEGG數(shù)據(jù)庫里下載所有與牛相關的通路；

(1b)保留具有以下特征的通路：所含基因數(shù)大于5個且小于300個，并且將SNP分配到基因后仍含有5個以上基因。

3.根據(jù)權利要求2所述的算法，其特征在于，在步驟(2)中，基因內(nèi)部SNP由基因內(nèi)部及上下游20Kb的SNP組成。