CN110273005A - 一种基于snp分型的与古人比较相似性的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公布了生物信息技术领域的一种基于SNP分型的与古人比较相似性的方法，获取参考人群样本的SNP分型结果，获取待比较的古人样本的SNP分型结果；获取外围的非洲人群样本的SNP分型结果；获取待测样本、参考人群样本、待比较的古人样本以及外围的非洲人群样本进行合并的结果；根据所述相似性，获得显著相似的结果，得到相似性程度；计算所述待测样本的SNP分型结果相比参考人群与古人样本相似性；可以针对性的利用SNP分型结果，对待测样本与古人相似性进行比较，可以广泛的应用在多个不同的领域，例如在考古学方面可以利用该技术对待检测样本与古人比较后，根据被比较的古人的已知来源，从基因层面给出待测考古对象的潜在来源。
Description
技术领域
本发明涉及生物信息技术领域，具体为一种基于SNP分型的与古人比较相似性的方法。
背景技术
SNP是单核苷酸多态性(Single Nucleotide Polymorphism)的简写，是指基因组上单个核苷酸变异，即A、T、C、G四种碱基的互相改变，形成基因组上同一位置会有多种碱基存在的多态性；
SNP基因分型指的是确定SNP的碱基对类型，除了未检出情况，总共有4*4＝16种可能结果。基因分型的不同，可能导致样本的表型不同；
SNP在人群中广泛存在，多态性丰富，是很好的遗传标记物。尤其高通量的SNP检测方法出现之后，被广泛用于生物信息学的分析；
随着高通量的SNP微阵列技术(micro array)以及第二代测序技术(NextGeneration Sequencing，NGS)的发展，人类基因的SNP分型结果已经可以快捷、准确并且低成本的获得。
其中，微阵列(micro array)也被称为寡核苷酸阵列(Oligonucleitide array)，属于生物芯片中的一种。该技术的原理是在固体表面上集成已知序列的基因探针，被测生物细胞或组织中大量标记的核酸序列与上述探针阵列进行杂交以后，通过检测相应位置杂交探针来实现基因信息的快速检测。目前成熟商用的微阵列技术已经可以一次性对上百万的SNP位点进行准确分型。
第二代测序技术的核心是边测序边合成测序，通过捕捉新合成的末端的标记来确定DNA的序列。现今使用的第二代测序具有费用低、通量高、速度快以及便于操作的优点，被广泛用于各种大型基因组研究中。利用第二代测序技术进行全基因组SNP的分型，即可以在检测全基因组的SNP的同时达到很高的准确性。
基于所述的基因相关基础技术的发展，可以提供大量并且准确的SNP分型结果，用以作为生物信息分析的基础数据。本发明实施例提供了一种基于这些SNP分型数据相比参考人群与古人比较的方法，可以得到样本相比参考人群与古人相似性的程度，并进行定量分析。
在实现本发明过程中，发明人发现相关技术存在以下问题：随着技术的发展成熟，目前由微阵列芯片、二代测序等都可以快速地对DNA样本进行SNP分型，但是如何针对性的利用SNP分型结果进行信息分析，挖掘其中的隐含的数据，应用于其它场景仍然有待研究，为此，我们提出一种基于SNP分型的与古人比较相似性的方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于SNP分型的与古人比较相似性的方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于SNP分型的与古人比较相似性的方法，该基于SNP分型的与古人比较相似性的方法包括如下步骤：
获取待测样本的SNP分型结果；
获取参考人群样本的SNP分型结果：
获取待比较的古人样本的SNP分型结果；
获取外围的非洲人群样本的SNP分型结果；
获取待测样本、参考人群样本、待比较的古人样本以及外围的非洲人群样本进行合并的结果；
计算所述待测样本的SNP分型结果相比参考人群与古人样本相似性；
根据所述相似性，获得显著相似的结果，得到相似性程度。
(1)使用芯片或测序技术，获得待测样本的SNP分型结果，转换成特定格式；
(2)从国际项目中，获取跟中国人有关的人群样本的基因数据，提取其SNP分型结果，转换成特定格式，并且将所有跟中国人相关的人群的数据进行合并；
(3)从已发表的权威论文中，获取古人的基因数据，提取其SNP分型结果，转换成特定格式；
(4)从公共数据库中，获取作为外围比较的非洲人群样本的SNP分型结果，转换成特定格式；
(5)根据待测样本、参考人群样本、待比较的古人样本以及非洲人群样本的重叠的SNP名字，获取合并后的SNP分型结果，并转换成特定格式；
(6)使用f4统计方法，设定W为待测样本，X为参考人群样本，Y为待比较的古人样本，Z为外围的非洲人群样本，使用AdmixTools的qpDstat功能，计算出比较相似性结果；
(7)得到的结果包含的类型有Dstat、Zscore、BABA、ABBA、SNP#，根据Zscore，可以进行相似性程度的判断；
(8)设定相似性程度显著的判断标准为Zscore的绝对值大于等于3，即当Zscore大于等于3的行和Zscore小于等于-3的行，表明该行的比较相似性结果具有显著性；
(9)将Zscore大于等于3的行进行输出，得出结论，待测样本W相比参考人群样本X，更接近古人样本Y。且Zscore越大，相似性越大；
(10)将Zscore小于等于-3的行进行输出，得出结论，参考人群样本X相比待测样本W，更接近古人样本Y。且Zscore越小，相似性越大；
(11)如果Zscore的绝对值小于3，得出结论，待测样本W与参考人群样本X，没有谁更接近古人样本Y；
(12)将所有结果格式化后输出
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
该基于SNP分型的与古人比较相似性的方法，可以针对性的利用SNP分型结果，对待测样本与古人相似性进行比较，可以广泛的应用在多个不同的领域，例如在考古学方面可以利用该技术对待检测样本与古人比较后，根据被比较的古人的已知来源，从基因层面给出待测考古对象的潜在来源，上述遗传出生地的预测方法开创性的拓展了关于SNP分型结果的应用，是该领域的突破性进展，为各行业提供可靠并且准确的数据支持，具有良好的应用前景。
附图说明
图1为本发明实施例的计算相似性的一个实施例示意图；
图2为本发明实施例提供的当Zscore大于等于3时给出的结果展示；
图3为本发明实施例提供的当Zscore小于等于-3时给出的结果展示；
图4为本发明实施例提供的当Zscore包含了大于等于3和小于等于-3时给出的结果展示；
图5为本发明实施例提供的当Zscore的绝对值小于3时给出的结果展示。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例：
请参阅图1-5，本发明提供一种技术方案：一种基于SNP分型的与古人比较相似性的方法，该基于SNP分型的与古人比较相似性的方法包括如下步骤：
获取待测样本的SNP分型结果：
该SNP分型结果可以通过以上实施例公开的一种或者多种方式进行基因检测后获得，转换成eigenstrat格式，得到user.ind/geno/snp；
获取参考人群样本的SNP分型结果：
所选取的参考人群样本可以包含任一现代人的人群，转换成eigenstrat格式，得到ref.ind/geno/snp；
获取待比较的古人样本的SNP分型结果：
所选取的待比较的古人样本可以包含任一非现代人的古代人群，转换成eigenstrat格式，得到ancient.ind/geno/snp；
获取外围的非洲人群样本的SNP分型结果：
所选取的外围的非洲人群样本是现代人的非洲人群，转换成eigenstrat格式，得到african.ind/geno/snp；
获取待测样本、参考人群样本、待比较的古人样本以及外围的非洲人群样本进行合并的结果：
使用AdmixTools中的mergeit功能，根据各样本的数据，找到它们共有的SNP名字，获得重叠的SNP名字名单，将所有样本的数据都提取该名单的SNP的基因分型结果，然后将所有样本进行合并，设置参数：
geno1:1.geno
snp1:1.snp
ind1:1.ind
geno2:2.geno
snp2:2.snp
ind2:2.ind
genooutfilename:3.geno
snpoutfilename:3.snp
indoutfilename:3.ind
转换成特定的eigenstrat格式，得到user.ref.ancient.african.ind/geno/snp；
计算所述待测样本的SNP分型结果相比参考人群与古人样本相似性：
使用AdmixTools的qpDstat功能，设置参数如下：
genotypename:3.geno
snpname:3.snp
indivname:3.ind
popfilename:3.pop
f4mode:YES
得到f4统计方法计算的结果；
根据所述相似性，获得显著相似的结果，得到相似性程度，根据f4统计方法计算的结果，获得每组比较的相关值；示例结果如下：
根据Z score的大小，设定阈值为Z score的绝对值要大于等于3。
当Zscore大于等于3时得出结论，待测样本W相比参考人群样本X，更接近古人样本Y。且Zscore越大，相似性越大；
当Zscore小于等于-3时得出结论，参考人群样本X相比待测样本W，更接近古人样本Y。且Zscore越小，相似性越大；
当Zscore的绝对值小于3，得出结论，待测样本W与参考人群样本X，没有谁更接近古人样本Y。
综上所述，本发明实施例提供的比较相似性方法，使用全基因组检测的SNP分型作为数据基础，结合参考人群样本、古人样本、外围的非洲样本，基于f4统计检测，对样本与古人的相似性进行计算，给出相似性的程度。
该预测的祖源成分可以在许多不同的领域中使用。例如，考古学、民族研究、罕见人群研究等领域，为这些领域或者行业提供全新并且可靠的帮助
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (1)
1.一种基于SNP分型的与古人比较相似性的方法，其特征在于：该基于SNP分型的与古人比较相似性的方法包括如下步骤：
获取待测样本的SNP分型结果；
获取参考人群样本的SNP分型结果；
获取待比较的古人样本的SNP分型结果；
获取外围的非洲人群样本的SNP分型结果；
获取待测样本、参考人群样本、待比较的古人样本以及外围的非洲人群样本进行合并的结果；
计算所述待测样本的SNP分型结果相比参考人群与古人样本相似性；
根据所述相似性，获得显著相似的结果，得到相似性程度。
(1)使用芯片或测序技术，获得待测样本的SNP分型结果，转换成特定格式；
(2)从国际项目中，获取跟中国人有关的人群样本的基因数据，提取其SNP分型结果，转换成特定格式，并且将所有跟中国人相关的人群的数据进行合并；
(3)从已发表的权威论文中，获取古人的基因数据，提取其SNP分型结果，转换成特定格式；
(4)从公共数据库中，获取作为外围比较的非洲人群样本的SNP分型结果，转换成特定格式；
(5)根据待测样本、参考人群样本、待比较的古人样本以及非洲人群样本的重叠的SNP名字，获取合并后的SNP分型结果，并转换成特定格式；
(6)使用f4统计方法，设定W为待测样本，X为参考人群样本，Y为待比较的古人样本，Z为外围的非洲人群样本，使用AdmixTools的qpDstat功能，计算出比较相似性结果；
(7)得到的结果包含的类型有Dstat、Zscore、BABA、ABBA、SNP#，根据Zscore，可以进行得到相似性程度的判断；
(8)设定相似性程度显著的判断标准为Zscore的绝对值大于等于3，即当Zscore大于等于3的行和Zscore小于等于-3的行，表明该行的比较相似性结果具有显著性；
(9)将Zscore大于等于3的行进行输出，得出结论，待测样本W相比参考人群样本X，更接近古人样本Y。且Zscore越大，相似性越大；
(10)将Zscore小于等于-3的行进行输出，得出结论，参考人群样本X相比待测样本W，更接近古人样本Y。且Zscore越小，相似性越大；
(11)如果Zscore的绝对值小于3，得出结论，待测样本W与参考人群样本X，没有谁更接近古人样本Y；
(12)将所有结果格式化后输出。
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| CN (1) | CN110273005A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111210874A (zh) * | 2020-01-07 | 2020-05-29 | 北京奇云诺德信息科技有限公司 | 一种基于基因大数据进行祖源分析预测的算法 |
| CN111681709A (zh) * | 2020-06-17 | 2020-09-18 | 深圳市早知道科技有限公司 | 一种设计高密度基因芯片上基因位点的方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20040229231A1 (en) * | 2002-05-28 | 2004-11-18 | Frudakis Tony N. | Compositions and methods for inferring ancestry |
| WO2006089238A2 (en) * | 2005-02-18 | 2006-08-24 | Dna Print Genomics | Multiplex assays for inferring ancestry |
| WO2008059165A2 (fr) * | 2006-11-15 | 2008-05-22 | Institut Genetique Nantes Atlantique (Igna) | Methodes et outils pour determiner l'origine d'un sujet |
| CN107153776A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-09-12 | 深圳市早知道科技有限公司 | 一种y单倍群检测方法 |
| CN109346124A (zh) * | 2018-10-10 | 2019-02-15 | 深圳韦格纳医学检验实验室 | 基于snp分型的遗传定位方法 |
| CN109402241A (zh) * | 2017-08-07 | 2019-03-01 | 深圳华大基因研究院 | 鉴定和分析古dna样本的方法 |
-
2019
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Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20040229231A1 (en) * | 2002-05-28 | 2004-11-18 | Frudakis Tony N. | Compositions and methods for inferring ancestry |
| WO2006089238A2 (en) * | 2005-02-18 | 2006-08-24 | Dna Print Genomics | Multiplex assays for inferring ancestry |
| WO2008059165A2 (fr) * | 2006-11-15 | 2008-05-22 | Institut Genetique Nantes Atlantique (Igna) | Methodes et outils pour determiner l'origine d'un sujet |
| CN107153776A (zh) * | 2017-03-30 | 2017-09-12 | 深圳市早知道科技有限公司 | 一种y单倍群检测方法 |
| CN109402241A (zh) * | 2017-08-07 | 2019-03-01 | 深圳华大基因研究院 | 鉴定和分析古dna样本的方法 |
| CN109346124A (zh) * | 2018-10-10 | 2019-02-15 | 深圳韦格纳医学检验实验室 | 基于snp分型的遗传定位方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| NICK PATTERSON 等: "Ancient Admixture in Human History", 《GENETICS》 * |
| 于岸洲等: "R语言编程对SNP的分析", 《科技创新导报》 * |
| 宁超: "中国北方古代人群基因组学研究——以新疆下坂地墓地和吉林后套木嘎墓地为例", 《中国博士学位论文全文数据库 (基础科学辑)》 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111210874A (zh) * | 2020-01-07 | 2020-05-29 | 北京奇云诺德信息科技有限公司 | 一种基于基因大数据进行祖源分析预测的算法 |
| CN111681709A (zh) * | 2020-06-17 | 2020-09-18 | 深圳市早知道科技有限公司 | 一种设计高密度基因芯片上基因位点的方法 |
| CN111681709B (zh) * | 2020-06-17 | 2023-04-28 | 深圳市早知道科技有限公司 | 一种设计高密度基因芯片上基因位点的方法 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20190924 |
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |