[发明专利]一种基于基因大数据的病症关联分析系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于基因大数据的病症关联分析系统及方法，涉及生物信息技术领域。包括共表达网络图模块、致病SNP组检测模块和病症关联模型生成模块；共表达网络图模块获取多个患有目标病症的用户的基因表达数据集；构建基因表达数据集的共表达网络图；致病SNP组检测模块根据共表达网络图确定目标病症的致病SNP组；病症关联模型生成模块将目标病症与致病SNP组之间的关联关系进行量化，得到目标病症的病症关联模型。通过基因表达数据集构建共表达网络图，进而确定目标病症的致病SNP组，可以量化目标病症与致病SNP组之间的关系，加强基因表达与病症之间的病症关联性。

技术领域

发明涉及生物信息技术领域，具体涉及一种基于基因大数据的病症关联分析系统及方法。

背景技术

随着计算机科学和生命科学的深度融合，计算机相关技术越来越多的应用于海量生物数据的分析挖掘中。其中，病症关联性分析已经成为目前生物信息技术领域的一个研究重点。

通过GWAS（Genome-wide Association Study，全基因组关联分析），可以分析不同个体SNP（Single Nucleotide Polymorphism，单核酸多态性）频率的差异，以确定一些可能的致病基因。

现有技术中，通常通过单个SNP位点与病症表型之间的关系，确定基因与病症之间的病症关联性。由于基因通常以交互方式而不是单独工作，因此，病症关联性往往与多个SNP位点的共同表达相关。导致病症关联性分析得出的结果中，基因表达与病症之间的病症关联性较弱。

发明内容

本发明的目的就在于解决上述背景技术的问题，而提出一种基于基因大数据的病症关联分析系统及方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

本发明实施例第一方面，提供了一种基于基因大数据的病症关联分析系统，包括共表达网络图模块、致病SNP组检测模块和病症关联模型生成模块；

其中：

所述共表达网络图模块，用于获取多个患有目标病症的用户的基因表达数据集；构建所述基因表达数据集的共表达网络图；所述共表达网络图中的每一节点表示一个基因，每个边的邻接值表示两个基因之间的关联程度；

所述致病SNP组检测模块，用于根据所述共表达网络图确定目标病症的致病SNP组；

所述病症关联模型生成模块，用于将所述目标病症与所述致病SNP组之间的关联关系进行量化，得到所述目标病症的病症关联模型。

基于相同的发明构思本发明实施例第二方面，还提供了一种基于基因大数据的病症关联分析方法，所述方法包括：

获取多个患有目标病症的用户的基因表达数据集；

构建所述基因表达数据集的共表达网络图；所述共表达网络图中的每一节点表示一个基因，每个边的邻接值表示两个基因之间的关联程度；

根据所述共表达网络图确定目标病症的致病SNP组；

将所述目标病症与所述致病SNP组之间的关联关系进行量化，得到所述目标病症的病症关联模型。

可选地，构建所述基因表达数据集的共表达网络图，包括：

根据所述基因表达数据集确定每一基因的节点特征矩阵；

根据每一基因的节点特征矩阵计算每两个基因间的加权邻接值，得到每一基因的边矩阵；

根据每一基因的节点特征矩阵和边矩阵构建所述基因表达数据集的共表达网络图。

可选地，根据每一基因的节点特征矩阵计算每两个基因间的加权邻接值，得到每一基因的边矩阵，包括：