[发明专利]一种基于孟德尔随机化的多性状全转录组关联分析方法、系统及其应用

权利要求书

1.一种基于孟德尔随机化的多性状全转录组关联分析方法，其特征在于，所述分析方法包括依托两样本MR框架，在没有样本重叠的两项独立研究中测量暴露和结局，从而估计和检验暴露对结局的因果效应；具体的，一次检验一个基因，并将cis-SNPs作为工具变量，在似然框架下同时估计和检验基因对多个结局性状的因果效应，同时能将潜在的水平多效性嵌入模型；

所述分析方法包括对个体水平数据进行分析和汇总统计量数据进行分析；

当对个体水平数据进行分析时，所述分析方法包括采用如下回归模型：

式(2)-(3)合并为：

其中，

当所述分析方法对汇总统计量数据进行分析时，模型可表示如下：

2.如权利要求1所述的多性状全转录组关联分析方法，其特征在于，遵循遗传学中多基因建模假设，假设β的所有元素非零，且每个元素都服从正态分布同时，遵循PMR-Egger假设，假设对于每个性状i,每个SNP的水平多效性相等。

3.一种基于孟德尔随机化的多性状全转录组关联分析系统，其特征在于，所述系统包括：

数据获取单元，用于获取相关数据信息并进行标准化处理；

模型构建单元，用于基于获取的数据进行多结局建模，在似然框架下同时估计和检验基因对多个结局性状的因果效应，同时能将潜在的水平多效性嵌入模型；

当所述系统对汇总统计量数据进行分析时，

所述数据获取单元获取的相关数据信息包括基因表达的汇总数据，全基因组关联分析的多维性状汇总数据，基因表达遗传变异的连锁不平衡矩阵，全基因组关联分析遗传变异的连锁不平衡矩阵和纳入分析的性状间的相关矩阵；

所述模型构建单元中采用如下模型：

4.如权利要求3所述的多性状全转录组关联分析系统，其特征在于，当所述系统对个体水平数据进行分析时，

所述数据获取单元获取的相关数据信息包括基因表达的个体数据、表达数据对应的基因信息，全基因组关联分析的多维性状数据和全基因组关联分析对应的基因信息。

5.如权利要求4所述的多性状全转录组关联分析系统，其特征在于，所述相关数据信息均标准化处理。

6.如权利要求3所述的多性状全转录组关联分析系统，其特征在于，所述模型构建单元中采用如下回归模型：

式(2)-(3)合并为：

其中，

7.如权利要求6所述的多性状全转录组关联分析系统，其特征在于，遵循遗传学中多基因建模假设，假设β的所有元素非零，且每个元素都服从正态分布同时，遵循PMR-Egger假设，假设对于每个性状i,每个SNP的水平多效性相等。

8.一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成权利要求1、2任一项所述基于孟德尔随机化的多性状全转录组关联分析方法所进行的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成权利要求1、2任一项所述基于孟德尔随机化的多性状全转录组关联分析方法所进行的步骤。

10.权利要求1、2任一项所述方法、权利要求3-7任一项所述系统、权利要求8所述电子设备和/或权利要求9所述计算机可读存储介质在如下任意一种或多种中的应用：

1)复杂疾病内在分子遗传机制研究；

2)疾病易感性研究；

3)药物反应研究；

4)药物靶标研究；

5)药物筛选研究。