生命科學(xué)技術(shù)學(xué)院iGEM軟件隊(duì)發(fā)表多表型全基因組關(guān)聯(lián)分析方法研究成果
近日，上海交通大學(xué)生命科學(xué)技術(shù)學(xué)院生物信息學(xué)與生物統(tǒng)計(jì)學(xué)系、上海交大-耶魯生物統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)科學(xué)聯(lián)合中心團(tuán)隊(duì)在《Briefings in Bioinformatics》（IF: 11.622）上發(fā)表題為“GESLM algorithm for detecting causal SNPs in GWAS with multiple phenotypes”的全基因組關(guān)聯(lián)分析算法論著。上海交通大學(xué)生命科學(xué)技術(shù)學(xué)院在讀三年級(jí)本科生呂瑞祺為第一作者，上海交通大學(xué)韋朝春教授和張?jiān)栏毖芯繂T為共同通訊作者，生命科學(xué)技術(shù)學(xué)院生物信息學(xué)與生物統(tǒng)計(jì)學(xué)系為該文章第一通訊單位，生命科學(xué)技術(shù)學(xué)院四年級(jí)本科生孫健樂(lè)、三年級(jí)本科生徐棟和蔣千雪為共同作者。該研究主要基于第一作者作為上海交通大學(xué)2020年 iGEM軟件隊(duì)（SJTU-software）隊(duì)長(zhǎng)期間的工作，所有共同作者均為本科生。本研究開(kāi)發(fā)了一個(gè)全基因組關(guān)聯(lián)分析的兩階段全局搜索算法，通過(guò)貪婪等價(jià)搜索（Greedy Equivalence Search, GES）和基于約束的局部修改（Fast Causal Inference+, FCI+），以實(shí)現(xiàn)對(duì)多表型相關(guān)的單核苷酸多態(tài)性（single-nucleotide polymorphisms, SNPs）的有向無(wú)環(huán)圖的全局搜索。
隨著全基因組關(guān)聯(lián)分析的發(fā)展，如何從海量數(shù)據(jù)中獲取有效信息已成為人們普遍關(guān)注的問(wèn)題，而傳統(tǒng)的方法還不能完全解決諸如檢測(cè)上位性這樣的問(wèn)題。以往的上位性研究主要集中于單一表型的局部信息，而在本文中，我們開(kāi)發(fā)了一個(gè)兩階段全局搜索算法以實(shí)現(xiàn)對(duì)有向無(wú)環(huán)圖的全局搜索，從而在病例對(duì)照設(shè)計(jì)中識(shí)別與多個(gè)表型的全基因組上位性交互作用。GESLM結(jié)合了基于評(píng)分的方法和基于約束的方法來(lái)學(xué)習(xí)與表型相關(guān)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，在探索同時(shí)存在表型的遺傳關(guān)聯(lián)和基因交互作用的復(fù)雜結(jié)構(gòu)方面具有較高的穩(wěn)定性。
在正負(fù)樣本平衡和非平衡的病例對(duì)照數(shù)據(jù)集上檢測(cè)多個(gè)表型的上位性交互作用方面，GESLM在提高識(shí)別效率和降低誤報(bào)率方面具有較高的性能，在準(zhǔn)確性和時(shí)間復(fù)雜度之間取得了平衡，并用圖而非樹(shù)或者集合的形式呈現(xiàn)搜索結(jié)果，從而提供了更多的潛在信息。在模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與其他常見(jiàn)的基因組關(guān)聯(lián)檢測(cè)算法相比，GESLM提高了準(zhǔn)確率和效率，尤其是在正負(fù)樣本不平衡的病例對(duì)照研究中。在英國(guó)生物庫(kù)（UK Biobank）數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用表明，GESLM算法在處理具有多個(gè)表型的全基因組關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)較好。
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本研究獲得國(guó)家自然科學(xué)基金(11901387)、上海市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(2018EJB006)的資助。
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