正向遺傳學(xué)研究中的候選基因識(shí)別.pdf

1、隨著測序技術(shù)的發(fā)展，高通量測序的精準(zhǔn)度不斷提高，成本逐年下降，相關(guān)的應(yīng)用亦越來越廣，本文以高通量測序技術(shù)為基礎(chǔ)，利用測序數(shù)據(jù)，提出鑒定家系遺傳病的候選基因的方法。在實(shí)際操作上需面臨流程參數(shù)設(shè)定，顯隱性假設(shè)，以及候選基因是抑制子或激活子的假設(shè)等問題。對研究者而言如何選擇更優(yōu)的參數(shù)，針對各種遺傳假設(shè)快速合理地得到分析結(jié)果，是充滿挑戰(zhàn)性的。為了更好地解決這一問題，基于二代測序技術(shù)的基因識(shí)別軟件GIPS應(yīng)運(yùn)而生，他為研究者提供了四種指導(dǎo)性參數(shù)，

2、并成功地應(yīng)用于水稻測序數(shù)據(jù)上。
　　本文統(tǒng)籌考慮了家系遺傳病中各種可能出現(xiàn)的情況，在第一代GIPS的基礎(chǔ)上增加了新的家系過濾算法，ANNOVAR注釋軟件接口，曼哈頓圖譜繪制功能，以及底層的背景突變率算法的重定義和公式改進(jìn)。進(jìn)一步增加該軟件的實(shí)用性，可擴(kuò)展性，生物學(xué)可靠性以及精準(zhǔn)度。并為提高運(yùn)行效率，推出了快速獲得候選基因列表的新命令。針對第二代GIPS軟件的優(yōu)化。首先，討論了在家系遺傳病中可能存在的各種情況，如待研究病癥的顯隱性，

3、候選基因是抑制子或是激活子。并根據(jù)每種情況，利用不同SNP在基因座上的基因型，進(jìn)行家系篩選。為了使得用戶更直觀地了解基因組上所有基因與表型的相關(guān)程度，繪制出基因組上每一個(gè)基因與表型相關(guān)聯(lián)的顯著性的曼哈頓圖譜。亦可更直觀的反應(yīng)出通過閾值篩選的候選基因數(shù)目。通過改進(jìn)背景突變率的算法，我們得到更為精確的評估標(biāo)準(zhǔn)，文中亦對前后兩種背景突變率作了詳細(xì)的比較，為了更多的從生物學(xué)角度改進(jìn)該算法，我們還可以綜合不同類型的打分軟件，從不同角度(例如序列保