【佳學(xué)基因檢測】基因解碼是如何確定基因檢測中基因表達的微小變化對人體疾病表征的影響的？

根據(jù)基因解碼的結(jié)果，如果單基因疾病基因的有效敲除導(dǎo)致嚴重形式的疾病，則基因表達水平的輕微或者是微小改變（人體基因序列中調(diào)節(jié)序列的基因變異的影響）可能導(dǎo)致人體疾病和生理表征的細微變化。多種形式、多個側(cè)面的細微、微小變小形成一個實實在在的個體。佳學(xué)基因在用基因序列或者是基因信息來描述個體，給人體畫像時注意并應(yīng)用：單基因疾病基因（如由eQTL驅(qū)動的基因）表達水平的適度改變可能會對相關(guān)復(fù)雜性狀產(chǎn)生影響，這種影響可以通過S-PrediXcan關(guān)聯(lián)統(tǒng)計數(shù)據(jù)捕捉到。佳學(xué)基因開發(fā)這一智能基因解碼體系時，將ClinVar數(shù)據(jù)庫中列出的肥胖、類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎、糖尿病、阿爾茨海默病、克羅恩病、潰瘍性結(jié)腸炎、年齡相關(guān)性黃斑變性、精神分裂癥和孤獨癥的基因。并通過佳學(xué)基因解碼算法列出這些基因與疾病的關(guān)聯(lián)圖譜，將計算結(jié)查與ClinVar數(shù)據(jù)庫中的關(guān)聯(lián)進行了比較。佳學(xué)基因的基因解碼工具，除了孤獨癥和精神分裂癥外，所有的基因解碼結(jié)果都實現(xiàn)了關(guān)聯(lián)基因的有效集聚。自閉癥缺乏顯著性可能是由于力量不足：p值的分布接近于零分布。相比之下，對于精神分裂癥，S-PrediXcan分析發(fā)現(xiàn)許多基因具有顯著性。有幾個原因可以解釋這種缺乏富集的現(xiàn)象：用GWAS鑒定的基因以及隨后用S-PrediXcan鑒定的基因具有相當小的效應(yīng)大小，因此在聚集非常大的樣本大小之前，它們被遺漏并不令人驚訝；臨床變異基因可能起源于我們的預(yù)測模型沒有很好涵蓋的罕見突變，這些突變基于共同變異（由于eQTL研究的樣本量有限，以及GWAS研究中使用的次要等位基因頻率-MAF過濾器）；或者精神分裂癥相關(guān)基因的作用機制可能不同于表達水平的改變。此外，一些臨床變種條目的致病性也受到質(zhì)疑。