【佳學(xué)基因檢測】提高基因檢測檢出率與陽性率的單基因突變分析法

單基因病的致病基因鑒定導(dǎo)讀：

全外顯子組測序?yàn)榘l(fā)現(xiàn)與單基因疾病相關(guān)的基因提供了新的檢測范圍，并大幅度獲得了與疾病相關(guān)的基因序列。但是對于以數(shù)據(jù)庫比較為基礎(chǔ)的常規(guī)基因檢測業(yè)說，如何在大量的基因變異中找到致變基因突變對很多基因檢測機(jī)構(gòu)來說都是一個(gè)挑戰(zhàn)。基因解碼分析方法從多個(gè)方面為這一困難提供了解決方法。其中之一是以基因而不是位點(diǎn)為解碼對象的藶在突變負(fù)擔(dān)測試。在這種方法中，基因解碼創(chuàng)造性地采用了對每一個(gè)基因的合格基因序列變化進(jìn)行集合分析的大數(shù)據(jù)算法，通過比較患者和健康對照者之間的累積突變頻率，從而增加基因檢測的檢出率和陽性率。這種方法取得了巨大的成功，但佳學(xué)基因發(fā)現(xiàn)許多單基因疾病的遺傳原因仍然未知或僅部分已知。特定的遺傳結(jié)構(gòu)可能會降低發(fā)現(xiàn)率，但這些因素對基因解碼的權(quán)重的影響尚未得到嚴(yán)格評估。在這里，佳學(xué)基因解碼利用大規(guī)模外顯子組測序基因檢測數(shù)據(jù)創(chuàng)建一個(gè)基于經(jīng)驗(yàn)的模擬框架來評估關(guān)鍵參數(shù)（背景變異率、基因座異質(zhì)性、遺傳模式、外顯率）在單基因疾病背景下以疾病為分析對象的基因突變負(fù)荷的權(quán)重。基因解碼的結(jié)果表明，在不同的基因之間，由于每個(gè)基因中罕見變異的背景率存在差異，因此獲得有效的權(quán)重分析所需的樣本量范圍很廣。增加基因座異質(zhì)性會導(dǎo)致獲得足夠功效所需的樣本量迅速增加，特別是當(dāng)單個(gè)基因在常染色體顯性模型下占不到 5% 的病例時(shí)。有趣的是，由于單基因疾病的發(fā)病率低，低至 10% 的不有效外顯率對基因解碼的效果幾乎沒有影響?；蚪獯a的結(jié)果表明，中度不有效外顯率不是這種基于基因的基因檢測突變負(fù)荷測試方法的障礙，但具有高位點(diǎn)異質(zhì)性的顯性疾病則需要大樣本量對分析方法進(jìn)行建模和驗(yàn)證。