【摘 要】
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目的:伴随高通量的DNA甲基化数据的不断涌现,大量与疾病、肿瘤等发生相关的DNA甲基化位点被发现。族群地域、体貌特征等表型是基因型与环境共同作用的结果,目前研究主要基于SNP,而表观遗传差异研究报道较少。本研究旨在探索研究表观基因组在中国人群之间是否存在差异,并筛选差异遗传位点。方法:1.使用R软件的Ch AMP包对低质量甲基化数据进行预处理,BMIQ方法进行β值的归一化处理,SVD方法检测是否存
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.81772027);
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目的:伴随高通量的DNA甲基化数据的不断涌现,大量与疾病、肿瘤等发生相关的DNA甲基化位点被发现。族群地域、体貌特征等表型是基因型与环境共同作用的结果,目前研究主要基于SNP,而表观遗传差异研究报道较少。本研究旨在探索研究表观基因组在中国人群之间是否存在差异,并筛选差异遗传位点。方法:1.使用R软件的Ch AMP包对低质量甲基化数据进行预处理,BMIQ方法进行β值的归一化处理,SVD方法检测是否存在批次效应与甲基化水平的关系,Re FACTor算法计算不同细胞类型组成的主成分并在下游分析时用作协变量。2.将(1)483份汉族男性样本分为南北方汉族两组人群(2)825份男性样本按各自来源的省份分为八组人群,使用GLINT软件分别对上述样本的全基因组甲基化芯片数据进行EWAS分析。3.在EWAS分析结果的基础上,使用LASSO回归方法筛选位点。4.使用多元逻辑回归算法构建(1)南北方汉族人群预测模型(2)中国不同省份人群预测模型。5.通过十折交叉验证的方法评估上述模型的准确性,模型评价指标包括Kappa系数,灵敏性,特异性,阳性预测值和阴性预测值。结果:1.筛选出一组南北方汉族之间差异显著的Cp G位点,多元逻辑回归模型准确性为99.03%,Kappa系数为0.9796。十次十折交叉验证的结果均在98%以上,平均准确率为98.79%,其余各项模型预测性能指标均超过0.95。2.分别筛选出了新疆,广西,江西,山西,内蒙,四川,山东,河南八个省份人群的差异显著性Cp G位点,其中多元逻辑回归30%测试集的预测准确率均在96%以上,Kappa系数均在0.82以上。十折交叉验证的结果均在96%以上,其余各项模型预测性能指标均超过0.76。采用层次化推断的策略,构建了一个区分这八个省份人群的多层次二分类推断模型。结论:本研究表明南北方汉族人群之间、中国不同省份人群之间存在表观遗传角度的差异,本研究为更进一步的不同地域人群之间的表观遗传差异研究奠定了基础。
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