[發明專利]數據處理方法及裝置

有效

• 申請號: 201711455784.7
• 申請日: 2017-12-27
• 公開（公告）號: CN108346468B
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發明（設計）人: 張靜波;王見收;劉珂弟;劉倩;唐宇
• 申請（專利權）人: 北京科迅生物技術有限公司
• 主分類號: G16H50/30
• 分類號: G16H50/30
• 代理公司: 北京康信知識產權代理有限責任公司 11240
• 代理人: 趙囡囡

1.一種數據處理方法，其特征在于，包括：

獲取受檢者與目標疾病相關的至少一個位點的基因型的集合；

根據每個位點的基因型對應的優勢比OR的值計算所述受檢者罹患所述目標疾病的基因型風險概率；

獲取所述受檢者的外界因素集，其中，所述外界因素集包括與所述目標疾病相關的至少一個人體特征的值；

根據每個人體特征的值計算所述受檢者罹患所述目標疾病的環境風險概率；

根據所述基因型風險概率和所述環境風險概率計算所述受檢者罹患所述目標疾病的綜合風險概率，

根據每個位點的基因型對應的優勢比OR的值計算所述受檢者罹患所述目標疾病的基因型風險概率包括：

獲取第i個位點的基因型對應的OR值OR_(m，i)，其中，m∈(AA,Aa,aa)，AA代表純合型變異，Aa代表雜合型變異，aa代表野生型變異；

獲取樣本中的人群頻率AF_m；

通過以下公式對每個位點的基因型對應的OR值進行校正，得到第i個位點的基因型對應的校正后的OR值

通過以下公式計算所述至少一個位點的聯合OR值OR_G：

其中，n為所述至少一個位點的個數；

通過以下公式計算在所述受檢者的基因型集為G的情況下罹患所述目標疾病D的基因型風險概率Pr(D|G)：

OR_G＝odds(D|G)/odds(D)，其中，odds(X)＝Pr(X)/[1-Pr(X)]，

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取所述受檢者的外界因素集包括：

獲取每個人體特征的信息熵，其中，所述信息熵指示人體的外界影響因素參數；

基于信息熵增益最大原則迭代選取最優的多個人體特征；

獲取受檢者的所述多個人體特征中每個人體特征的值并進行組合，得到所述受檢者的外界因素集。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據每個人體特征的值計算所述受檢者罹患所述目標疾病的環境風險概率包括：

根據貝葉斯全概率公式計算所述受檢者在所述外界因素集的情況下罹患所述目標疾病的環境風險概率。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述基因型風險概率和所述環境風險概率計算所述受檢者罹患所述目標疾病的綜合風險概率包括：

確定基因影響參數值和環境影響參數值，其中，所述基因影響參數值用于表示所述基因型風險概率對所述綜合風險概率的影響，所述環境影響參數值用于表示所述環境風險概率對所述綜合風險概率的影響；

將所述基因影響參數值和所述基因型風險概率、所述環境影響參數值和所述環境風險概率輸入加權公式，得到所述綜合風險概率。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，在得到所述綜合風險概率之后，所述方法還包括：

通過優勢比公式根據所述綜合風險概率計算所述受檢者的綜合風險比。