[发明专利]基于分子标记的用于肝癌筛查和风险预测的系统及应用

权利要求书

1.用于肝癌筛查和风险预测的系统，其特征在于，所述系统包括：

获取模块，用于获取获得与肝癌关联的SNP数据集；

筛选模块，用于基于所述数据集筛选得到用于建模的SNPs，以作为模型变量；

计算模块，用于计算每一模型变量的不同基因型的相对风险值；

构建模块，用于基于所述相对风险值构建得到所述肝癌肿瘤筛查模型；以及

数据分析模块，用于将待测个体用于建模的SNP的相对风险值输入根据所述肝癌肿瘤筛查模型中，以得出预测结果；

所述肝癌肿瘤筛查模型的构建方法包括：

获得与肝癌关联的SNP数据集；

基于所述数据集，筛选得到用于建模的SNPs，以作为模型变量；

计算每一模型变量的不同基因型的相对风险值；以及

基于所述相对风险值获得所述肿瘤筛查模型；

其中，筛选得到用于建模的SNPs的步骤具体包括：

根据每一SNP在不同染色体上的连锁不平衡分析结果，挑选较为SNP间距在50Mb以内，并且连续分析的r²0.9，以作为模型构建的SNP；r²的计算公式为：r²＝(PA1B1－PA1×PB1)2/PA1×(1－PA1)×PB1×(1－PB1)；式中，PA1和PB1是两个SNP标记位点上第1个等位基因的频率，PA1B1是等位基因之间形成的单倍型频率；

其中，所述相对风险值为[L²×f²+L²×(1－f)²/+L×(1－L)×(1－f)+L×(1－L)+(1－L)²]/W，L表征对肝癌发生的单独效应值和f为表型参数，W为遗传分数，其利用logistic回归分析计算单个个体的单独效应值进行校正、加权后获得；

所述肿瘤筛查模型的模型公式为：

M＝SNP2×SNP8×SNP9×SNP14×SNP15×SNP20×SNP26×SNP27；

SNP1代表SNP为TAGA*rs15945924的相对风险值；

SNP2代表SNP为FBXW*rs11744825的相对风险值；

SNP7代表SNP为RANBP1*rs17033807的相对风险值；

SNP8代表SNP为GNA*rs5741536的相对风险值；

SNP9代表SNP为CSMD*rs3411226的相对风险值；

SNP14代表SNP为TGM*rs239809的相对风险值；

SNP15代表SNP为DUOX*rs4539964的相对风险值；

SNP20代表SNP为RE*rs4362209的相对风险值；

SNP21代表SNP为AT*rs10819989的相对风险值；

SNP26代表SNP为ATP7*rs5251533的相对风险值；

SNP27代表SNP为MUTY*rs4579862的相对风险值。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，筛选得到用于建模的SNPs的步骤后，还包括：

根据获得各个SNP在所述数据集中的单独效应，得到每一SNP位点的对肝癌发生的单独效应值和表型参数；其中，所述单独效应值为单个SNP的在所述数据集中患肝癌的统计概率；所述表型参数，为所述数据集中，该单个SNP在单个个体遗传过程中的表型为显性遗传个体患肝癌的统计频率；以及

利用Logistic回归分析计算单个个体的单独效应值进行校正、加权后获得遗传分数；以及

根据所述单独效应值、表型参数和遗传分数，即计算得到每个个体的基于SNPs的肝癌加权风险筛查评分，根据所述肝癌加权风险筛查评分即能判断每一个体的患癌风险。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，筛选得到用于建模的SNPs包括TAGA*rs15945924、FBXW*rs11744825、RANBP1*rs17033807、GNA*rs5741536、TY*rs8896114、TGM*rs239809、DUOX*rs4539964、RE*rs4362209、AT*rs10819989、ATP7*rs5251533、MUTY*rs4579862中的至少一种。