[发明专利]使用亲属的信息确定非孟德尔表型的遗传风险

说明书

提供了用于输出非孟德尔风险得分的方法，所述方法包括：从第一数据集接收(i)受试者的基因型数据和(ii)具有目的基因的受试者的一位或多位血亲的基因型数据和表型数据；从第二数据集接收基因型群体数据和表型群体数据，其中所述群体包括两位或更多位血亲；在所述第一数据集和所述第二数据集上训练模型以确定所述受试者的与一个或多个目的非孟德尔基因相关的遗传风险；以及输出所述受试者的表型风险得分。还提供了用于输出受试者的多基因风险得分的系统和非暂时性机器可读介质。

相关申请的交叉引用

本申请要求2019年3月19日提交的美国临时申请号62/820,286的权益，将所述临时申请通过引用以其整体并入本文。

技术领域

描述了用于使用亲属的遗传信息确定非孟德尔表型的遗传风险的方法。

背景技术

对于孟德尔基因，出现表型的概率为大约0或1，这取决于受试者是遗传了0种、1种还是2种形式的突变基因，以及所述基因是展示出显性遗传还是展示出隐性遗传。对于孟德尔表型，受试者的风险是通过以定义明确的方式分析受试者的亲属的系统树和病史来确定的。对于非孟德尔基因，具有特定基因突变的受试者出现表型的概率不是绝对的0或1。另外，非孟德尔表型通常受多个基因的影响。通常在多基因风险模型中捕获多个基因的影响，所述多基因风险模型往往不准确，并使用群体水平数据来校准每个基因的影响。本领域需要更精确的方法、特别是可结合家族病史的方法来确定受试者是否有非孟德尔表型的风险。

发明内容

提供了用于输出非孟德尔表型风险得分的方法，通过使用受试者的亲属的疾病或表型状态使得每位受试者的所述非孟德尔表型风险得分更加准确。一些方面包括从第一数据集接收(i)具有一个或多个目的非孟德尔基因的受试者的基因型数据和(ii)所述受试者的具有一个或多个所述目的非孟德尔基因的一位或多位血亲的基因型数据和表型数据。一些方面包括从第二数据集接收基因型群体数据和表型群体数据，其中所述群体包括一组或多组的两位或更多位血亲。一些方面包括在所述第一数据集和所述第二数据集上训练模型以确定所述受试者的与一个或多个所述目的非孟德尔基因相关的风险。一些方面包括输出所述受试者的表型风险得分。

在一些方面，所述第二数据集包括多于一组的两位或更多位血亲的基因型群体数据和表型群体数据。

在一些方面，所述第一数据集中的血亲包括所述受试者的母亲、父亲、兄弟、姐妹、儿子、女儿、祖父(外祖父)、祖母(外祖母)、姑妈(姨妈)、叔叔(伯伯/舅舅)、侄女(外甥女)、侄子(外甥)和一级堂表亲中的一位或多位。在一些方面，所述第二数据集包括与所述第一数据集中的受试者具有相同血缘关系的两位或更多位受试者。

在一些方面，所述血亲中的一位或多位是男性亲属。在一些方面，所述血亲中的一位或多位是女性亲属。

在一些方面，所述第一数据集包括所述受试者的多于一位血亲的数据。在一些方面，所述血亲中的一位或多位是男性亲属，并且所述血亲中的一位或多位是女性亲属。

在一些方面，所述目的基因是目的遗传变体。

在一些方面，所述第一数据集和所述第二数据集包括与所述表型的发作年龄相关的数据。

还提供了系统，所述系统包括：处理器；与所述处理器耦合以存储指令的存储器，当由所述处理器执行时，所述指令使所述处理器执行操作，所述操作包括：从第一数据集接收(i)具有一个或多个目的非孟德尔基因的受试者的基因型数据和(ii)所述受试者的具有一个或多个所述目的基因的一位或多位血亲的基因型数据和表型数据；从第二数据集接收基因型群体数据和表型群体数据，其中所述群体包括一组或多组的两位或更多位血亲；在所述第一数据集和所述第二数据集上训练模型以确定所述受试者的与一个或多个所述目的非孟德尔基因相关的风险；以及输出所述受试者的表型风险得分。