一种精神疾病生物标志物预测方法、系统和存储介质
摘要文本
本发明属于精神疾病诊断和治疗技术领域，具体涉及一种精神疾病生物标志物预测方法、系统和存储介质。本发明的方法包括如下步骤：获取精神疾病的pQTL数据和GWAS数据；采用双样本孟德尔随机化方法对所述pQTL数据和GWAS数据进行分析，得到因果蛋白的初步筛选结果；采用Steiger filtering分析和共定位分析对所述初步筛选结果进行分析，得到排除水平多效性以后的候选蛋白生物标志物；采用表型‑孟德尔随机化方法对所述候选蛋白生物标志物的特异性进行验证，验证得到具有特异性的蛋白生物标志物。能够根据pQTL数据和GWAS数据预测对精神疾病具有诊断和预后价值的生物标志物及药物靶点，具有很好的应用前景。
申请人信息
- 申请人:四川大学华西医院
- 申请人地址:610000 四川省成都市武侯区国学巷37号
- 发明人: 四川大学华西医院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种精神疾病生物标志物预测方法、系统和存储介质 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN202311830150.0 |
| 申请日 | 2023/12/28 |
| 公告号 | CN117476096B |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | G16B15/30 |
| 权利人 | 四川大学华西医院 |
| 发明人 | 张程程; 李勇军; 袁诚松 |
| 地址 | 四川省成都市武侯区国学巷37号 |
专利主权项内容
1.一种精神疾病生物标志物预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取精神疾病的pQTL数据和GWAS数据；步骤2，采用双样本孟德尔随机化方法对所述pQTL数据和GWAS数据进行分析，得到因果蛋白的初步筛选结果；步骤3，采用Steiger filtering分析和共定位分析对所述初步筛选结果进行分析，得到排除水平多效性以后的候选蛋白生物标志物；步骤4，采用表型-孟德尔随机化方法对所述候选蛋白生物标志物的特异性进行验证，验证得到具有特异性的蛋白生物标志物；步骤2包括如下步骤：步骤2.1，令pQTL数据中与组织中蛋白质具强相关性的SNP为工具变量，蛋白质为暴露因素，GWAS数据为结局因素；基于双样本孟德尔随机化设计理论，评估蛋白质与所述精神疾病之间的因果关系；步骤2.2，使用Bonferroni法对上述结果的P阈值进行修正，筛选与所述精神疾病具有显著因果关系的蛋白及其基因位点，得到所述因果蛋白的初步筛选结果；步骤2.2中修正后，脑蛋白的P阈值为8.22×10，血浆蛋白的P阈值为8.16×10，脑脊液蛋白的P阈值为2.34×10；当蛋白P值小于对应P阈值时，该蛋白与所述精神疾病具有显著因果关系。-5-5-4 搜索马 克 数 据 网