基于SNP遗传谱的复杂疾病基因作图与网络构建方法研究-计算机科学与技术专业论文.docxVIP

摘要 人类多数(80%)疾病属于复杂疾病，复杂疾病一般是由多个遗传基因及 环境因素共同交互作用而发生发展的，并且往往具有家族聚集倾向性、遗传 异质性等特征，表型与基因型间没有简单对应关系。现代医学研究认为疾病 的发生、易感性及对药物的反应差异性等复杂性状与基因突变或遗传多态性 密切相关。因此，利用遗传多态性标记对复杂疾病相关基因进行精确定位是 目前研究的热点和难点。在本文的研究中我们提出了利用单核苷酸多态性 (SNPs)标记对复杂疾病基因作图（定位）及互作网络构建的新方法，并将该 方法应用于 GAW14 发布的酒精中毒数据相关互作多基因定位问题上，取得 了良好的效果。 我们对比了现有的基因定位分析方法，基于连锁分析和关联分析的基因 定位方法多是针对单个疾病特征标记来研究，忽略了多个可能疾病特征标记 间复杂互作的综合效应。本文中的研究中，我们将基因定位问题看作提取疾 病特征标记(比如 SNPs)的模式识别问题，提出了 SNP 协作簇的特征提取算 法 MPISC，这里我们称一组相互作用的 SNPs 为一个协作簇。这是一种新的 全局分析方法，这种全局分析方法能够较好地反映多基因互作、多基因和环 境因素共同作用等情况。 复杂疾病是受遗传机制和环境因素共同控制的，因此在我们的复杂疾病 互作多基因定位方法的研究中综合考虑到了这两方面的因素。首先将具有家 系结构的 SNP 遗传谱转化为 IBD 谱，然后基于 MPISC 算法提取那些 IBD 分布在两类受累同胞对组中显著差异的 SNP 协作簇。这些 SNP 协作簇不仅 可以定位复杂疾病相关多基因，而且反应相关基因的互作关系，可以进一步 构建 SNP 虚拟互作网络，进而映射为基因之间的互作关系，最终完成对复 杂疾病互作多基因精确定位和基因互作网络构建。 关键词 复杂疾病；基因定位；SNP 虚拟互作网络；基因互作网络 Abstract About eighty percent of common human disorders belong to complex trait. Complex diseases are often caused by the interaction of many loci and environmental effects, and exhibit a strong familial component and population genetic heterogeneity. A simple relationship between the observable phenotypes and the underlying genetic effects does not exist. Variants have been deemed to confer susceptibility to common diseases and response to drug therapy in modern medicine study. It advances a challenge for gene mapping using polymorphic markers. Consequently, in our study we propose a new idea for locating interactive multiple genes and constructing their interactive network responsible to complex disease utilizing single-nucleotide polymorphisms (SNPs). We demonstrate the properties of this novel approach via an application to the alcoholism data in GAW14. We have made comparisons among current methods for gene mapping. Most methods based on linkage analysis and association analysis considers one marker at a time and does not take into account the correlated structure of multiple linked markers. In this paper, we treat the puzzle for gene mapping as a pattern recognition problem and propo