SNP-array 数据分析和拷贝数检测作业
SNP检测方法汇总
现在SNP的常用检测方法主要有：Taqman法、质谱法、芯片法、测序法。
Taqman法：准确性高，适合于大样本、少位点，价格比较贵；质谱法：准确性高，适合于大样本、多位点（能检测25个位点）；芯片法：准确性较低，适合于超多位点分析；测序法：非常准确，但是价格也非常的高，但是对于少样本、超多位点还是非常好的选择。
SNP检测方法汇总分析SNP的方法有许多种，本文收集目前还在用的方法，按通量从高到低排列：全基因组测序这是最贵的方法，但也是看SNP最全的方法大概一个人样本，花2万元外显子组测序外显子组测序，也可以得到较全面的SNP信息大概一个人样本，花1.5万元随着人全基因组测序的价格降到2万元左右，外显子组测序会很快退出市场全基因组SNP芯片原理，核酸杂交，荧光扫描Illumina和Affymetrix都有很著名的全基因组SNP芯片，例如：Affymetrix: CytoScan，SNP 6.0，Illumina: 660，中华，450K等SNP芯片，在2000~5000元每样本，还是比全基因组测序的2万元一个样本的价格要低质谱法原理，精确测量PCR产物的分子量，就可以知道SNP位点上是A/C/G/T中的哪一个Sequenome MassArray法测中等通量的SNP位点是十分准确的单个位点、单个样本的费用约2元人民币无需预制芯片、预订荧光探针,只要合成常规的PCR引物就可以做实验了如果测几十个点，到上百个点，是很方便的方法SNPseq法此方法为天昊公司所创，一次测几百个位点原理：用Goldgate法做出针对某些位点的多重PCR片段高通量测序，数据分析得到SNP位点结果SNPlex中等偏高通量的方法，一次几十个位点原理：用末端特异的引物做多重PCR，把模板进行扩增基于毛细管电泳，把片段分离开，读颜色SNaPshot中等通量的方法设计3'位挨着目标位点的探针用双脱氧的荧光标记ddNTP做一个碱基的延伸毛细管电泳，看延伸的这个碱基是什么颜色Taqman法Taqman原理，如果要找原理，请回复“荧光”两字Taqman方法，一次一管测一个位点通量最低，但是结果可靠原理：设计与SNP位点互补的荧光探针，其中一个标VIC（红色荧光基团）,另一个标FAM（绿色荧光基团），同时分别有淬来基团吸光Taq酶有5'-->3'的外切酶活性，如果探针粘有模板上，就被切碎探针被切碎后，荧光基团与淬灭基团分离，发出荧光。
人类基因组研究中的SNP分析
人类基因组研究中的SNP分析随着现代科技的快速发展，人类已经进入了基因组时代。
在这个时代里，基因组研究是关键的一环，因此，人类基因组研究已成为当前热门科学研究领域。
SNP是人类基因组研究中非常重要的一种基因类型，其全称为“单核苷酸多态性”(Single nucleotide polymorphisms)，是指基因组DNA序列上的单个核苷酸发生突变的现象。
这些突变可能会对个体的遗传特征、代谢和疾病易感性产生影响，因此，SNP分析被广泛应用于人类基因组的研究。
SNP分析的意义SNP分析作为一种高效而有效的基因分析方法，其应用范围非常广泛。
除了帮助人们更好地了解人类基因组的不同特征外，SNP分析也可以被应用于以下领域：1. 遗传病研究基因突变是遗传病发生的原因之一，而SNP的变异也可能引起明显的遗传病症状。
SNP分析可以帮助科学家更好地了解这些突变与遗传病之间的关系，从而提供更有效的治疗方法。
2. 药物研究SNP分析在药物研究过程中也可以发挥重要作用。
因为不同人群人体内的代谢和反应机制是不一样的，因此，在开发新药物的过程中，SNP分析可以提供更全面的信息，从而提高药物的效率和安全性。
3. 个性化医疗随着SNP分析的应用越来越广泛，越来越多的医疗机构开始使用它来提供更精准的治疗方案。
根据患者的基因信息，医生可以制定更适合个人的治疗方法，从而提高治疗效果和疗效持续时间。
SNP分析的方法SNP分析的方法有很多，其中最常见的两种方法是Sanger测序和芯片技术。
1. Sanger测序Sanger测序是SNP分析的传统方法，之所以广泛应用，是因为它是一种基于荧光技术的自动测序方法。
Sanger测序的具体原理如下：首先，将DNA样本与引物一起反应，通过PCR技术扩增目标基因区域。
然后，将PCR产物分离并富集，通过荧光标记的引物在ABI 3730 DNA自动测序仪上进行自动测序。
最后，通过电脑软件将测序结果转化为DNA碱基序列。
拷贝数变异检测方法
拷贝数变异检测方法拷贝数变异是指基因组中某一段DNA序列在进化过程中发生了拷贝数的变异，即该序列的拷贝数增加或减少。
拷贝数变异被认为是基因组结构变异的主要形式之一，它在物种进化和个体遗传多样性中起到重要的作用。
为了准确、高效地检测拷贝数变异，科学家们开发了一系列方法。
下面将介绍几种常用的拷贝数变异检测方法。
1. MLPA（Multiplex Ligation-dependent Probe Amplification）MLPA是一种常用的拷贝数变异检测方法，它利用多重连接依赖式探针扩增技术，可以同时检测多个目标序列的拷贝数。
该方法通过引入两个特异性的引物，使目标序列的两个相邻区域连接起来，然后进行PCR扩增。
通过比较目标序列与参考基因组的扩增产物的相对强度，可以确定目标序列的拷贝数是否发生变异。
2. qPCR（Quantitative Polymerase Chain Reaction）qPCR是一种基于聚合酶链反应的拷贝数变异检测方法，它可以快速、准确地测量目标序列的拷贝数。
该方法利用特异性引物和荧光探针，通过监测PCR反应体系中的荧光信号强度来定量目标序列的拷贝数。
相比于传统PCR方法，qPCR具有更高的灵敏度和准确性。
3. MLST（Multilocus Sequence Typing）MLST是一种基于多基因序列分型的拷贝数变异检测方法，它通过测定多个基因的拷贝数变异来推断目标序列的拷贝数。
该方法利用PCR扩增多个基因的片段，并对扩增产物进行测序分析。
通过比较目标序列与参考基因组的片段长度和序列差异，可以确定目标序列的拷贝数是否发生变异。
4. aCGH（array Comparative Genomic Hybridization）aCGH是一种基于基因组DNA杂交的拷贝数变异检测方法，它可以全基因组范围内快速、高通量地检测拷贝数变异。
该方法利用两个不同来源的DNA样品，将其分别标记为红色和绿色，并将它们杂交到DNA芯片上。
使用生物大数据技术进行SNP关联分析的方法与工具推荐
使用生物大数据技术进行SNP关联分析的方法与工具推荐随着生物学研究的不断发展，基因组学数据的积累和可用性不断增加。
其中，单核苷酸多态性（SNP）是一类广泛存在于基因组中的遗传变异，是研究复杂性疾病和个体差异的重要标记。
SNP关联分析是一种常用的研究方法，可以帮助我们识别与疾病发展或生物表型相关的SNP。
本文将介绍使用生物大数据技术进行SNP关联分析的方法和一些推荐的工具。
这些工具可以加快分析过程并提供丰富的数据可视化和解释。
一、SNP数据预处理进行SNP关联分析之前，首要任务是预处理SNP数据。
这包括数据清洗、格式转换、去除无关变异和处理缺失数据等步骤。
常用的SNP数据预处理工具包括PLINK、VCFtools和GATK等。
1. PLINK（Purcell et al., 2007）是一个功能强大的工具集，用于进行基因组关联分析。
它可以处理各种格式的SNP数据，包括PED/MAP、BED等，并提供了丰富的数据处理和统计分析功能。
2. VCFtools是一个专门用于VCF格式（Variant Call Format，常用于常见SNP格式）的SNP数据处理工具。
它可以用来过滤、格式转换、计算遗传群体统计信息等。
3. GATK（Genome Analysis Toolkit）是一个广泛使用的工具包，用于分析高通量测序数据。
它可以进行SNP/Indel检测、变异质量评估、基于家系或群体的SNP筛选等。
二、SNP关联分析SNP关联分析是通过比较个体的基因型和表型来寻找与表型相关的SNP。
这一步骤通常涉及人群结构分析、关联测试和多重比较校正等。
1. 人群结构分析可以帮助去除由于人群混合导致的伪关联。
常用的人群结构分析工具包括ADMIXTURE和STRUCTURE等。
这些工具可以将样本划分为亚群，并提供每个样本在亚群中的成分比例。
2. 关联测试是判断SNP与表型之间是否存在相关性的关键步骤。
一种常见的关联测试方法是单SNP关联分析，可以使用PLINK、SNPTEST或GEMMA等工具进行。
snp筛选结果解读
SNP筛选结果的解读主要是基于提供的信息。
一般来说，SNP研究涉及到的是一种变异的DNA序列，它可能与某种特定疾病或拥有特定特性有关，这取决于基因性别、年龄、血型等差异因素。
SNP检测结果包括核苷酸等其他相关信息，通过这些信息，我们可以继续分析基因变异，以便确定基因变异的方向、程度等，从而了解某种疾病的发生机制，以及为抗疾病提供可行的解决方案等。
SNP的结果解读可以依据以下几列信息：
1. CHROM：发生突变的染色体ID。
2. POS：发生突变的染色体上的具体位置。
3. ID：可以在后面的注释信息中找到基因ID。
4. REF：参考基因组上的碱基或者序列。
5. ALT：发生突变后的碱基或者序列。
6. QUAL：得分，Phred格式的数值。
代表着此为点是纯和的概率。
此值越大，概率越低，代表着此为点是变异位点的可能性越大。
7. FILTER：过滤情况。
一般分析后的结果都为PASS，则表示该位点是变异位点。
8. INFO：变异位点的相关信息。
9. FORMAT：变异位点的格式：比如GT:PL:ADF:ADR:AD:GP:GQ 。
10. SAMPLEs：各个样本的值，这些值对应着第9列的各个部分，
不同部分之间的值使用冒号分隔。
如果需要对SNP研究的结果进行更深入的分析和解读，建议咨询遗传学或生物信息学领域的专家。
同时也要注意，对于涉及基因检测的结果，一定要确保是在合规的医疗机构进行的，以保证检测结果的准确性和可靠性。
拷贝数是什么意思
拷贝数是什么意思拷贝数（CopyNumber）是一个与个体基因组有关的重要概念，它指的是某个特定基因在一个特定核酸序列中出现了多少次。
因此，拷贝数也常被写作CNV（Copy Number Variations），描述的是基因拷贝数量的可变性。
拷贝数以及拷贝数变异涉及多种基因有关的疾病，例如肿瘤、精神病和遗传病，它们是一种重要的基因遗传机制。
拷贝数变异是由多种原因引起的，常见的原因包括病毒的感染，环境因素的影响，或者由其他基因变异引起的遗传性变异，这些变异会导致某一特定基因在某一特定染色体上出现变多或变少的拷贝数现象。
拷贝数变异也可以通过细胞分裂引起，在此过程中，染色体复制会产生一些问题，例如染色体拷贝数的不对称性，导致在细胞分裂过程中某一个染色体上拷贝数可能增加或减少。
此外，拷贝数变异也可以由基因组的去品种化而引起，尤其是在基因的结构发生变化后，基因的拷贝数可能出现增加或减少的情况。
另外，拷贝数变异也可能由某一特定基因组因子引起，例如突变可能会影响基因组结构，从而导致拷贝数变异。
拷贝数变异可能会影响一个个体的特定基因功能，从而导致各种健康问题的发生，而拷贝数的测量正是诊断和解释这类疾病的有效手段。
拷贝数变异的检测主要分为三种方法：宏基因组分布、细阶分析和高通量测序技术。
宏基因组分析是检测拷贝数变异的最常用方法之一，它常指的是通过一系列技术（如限制性片段长度变异PCR，多重PCR或代码捕获）来检测大区域DNA拷贝数变异的方法。
细级分析也可以用来检测拷贝数变异，它是通过染色体和基因组分析技术来测量拷贝数，它能够更加细致地测量拷贝数变异。
最后，高通量测序技术可以用来检测基因组范围内的拷贝数变异，该技术可以用来在整个基因组范围内检测拷贝数变异。
因此，拷贝数是一个重要的概念，它能够帮助我们更好地理解和解释基因组的变异，从而更好地分析和控制基因组变异所导致的疾病的发生。
拷贝数的测量也可以用来做出及时的临床诊断，并且有助于更好地判断疾病的发展趋势，以及潜在的治疗方案。
YESLAB_SNP_基因分型芯片
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2X2列联表检验
• 2X2列联表检验
– 检验主体是两个等位基因 – 用于判断两个等位基因在病人和对照组中的频率分布有 没有显著性差异
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SNP的作用
• SNPs in genes
– – – – – – – – – In coding regions (possible protein structure changes) ⎯ Synonymous substitutions (同义) ⎯ Missense substitutions (错义) ⎯ Nonsense substitutions (终止) In coding and non-coding regions ⎯ Change of gene expression (by diverse binding various factors) Yield Timing Alternative splicing
Definition: Association analysis performed with a panel of polymorphic markers adequately spaced to capture most of the linkage disequilibrium information in the entire genome in the study population. Usually: 100,000 SNPs and more Human Genome
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Affymetrix SNP
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Workflow
250 ng Genomic DNA
Nsp Nsp Nsp
突变分析神器：有一堆基因变异位点SNP，?你可以分析点什么？
突变分析神器：有一堆基因变异位点SNP，你可以分析点什么？如果你做了全基因组、全外显子组或者targeted sequencing，拿到了一堆基因变异位点（SNP），下一步你该分析点什么？如果还没有头绪，你可以认识一下这个神器：maftools，不仅马上有了分析思路，还能收获一堆结果～01总体分析框架这是一个R包，先来看一下这个包都能干点什么：具体用法可以看官网说明书：/packages/release/bioc/manuals/maftools/man/maftools.p df这个包好在哪里呢？首先，MAF是非常常见的描述基因突变的文件形式，只要拿到这么一个文件，就可以做一系列的突变分析。
第二，最基本的和稍微进阶一点的突变分析套路，maftools已经给你安排的明明白白的了，这些结果也够研究一阵的了。
那么什么是MAF(Mutation Annotation Format )，可以看下这个链接/Data/File_Formats/MAF_Format/，里面除了说了什么MAF 外，还对MAF格式的每个列名做了解释说明，一般来说我们从TCGA 下载是突变文件都是MAF格式的。
如果是VCF格式的突变分析结果，那么可以用vcf2maf工具从vcf 转化为MAF格式，至于为什么我想说要转为MAF格式呢，因为有个maftools这个R包，其基础MAF格式可以做很多分析以及可视化工作，特别方便！02安装包、加载包在R中安装maftools包•••if (!require('BiocManager')) install.packages('BiocManager')BiocManager::install('maftools')03读入MAF文件有了包，下一步就是读入数据开始分析啦～先看看你需要给它什么样的数据？必须给的文件包括（Required input files）•MAF文件 - 可以将MAF压缩成 .gz结尾的文件作为input，也可以不压缩。
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SNP-array数据分析和拷贝数检测作业
背景：
SNP：单核苷酸多态性，全称Single Nucleotide Polymorphisms
正常人有22组常染色体，1组性染色体。人是二倍体，每个染色体组有2条染色体，
共46条染色体。
染色体异常：在肿瘤细胞中，染色体的数目发生变化等。主要有两个特点: 1).这种变异
有时只是局部染色体区域的，而非全染色体; 2). 不同区域的变异情况不同。常见的染
色体变异有扩增，删除，复制等。例：扩增（其中的A B为染色体上的等位基因）：
扩增：局部染色体的扩增，拷贝数（copy number，CN）增加。
删除：局部染色体的删除，拷贝数减少。
复制：整个染色体发生扩增。
SNP-array：SNP Array利用单核苷酸多态性微阵列实验技术，可以得到高通量的数据从
而对细胞中染色体异常现象（拷贝数异常、杂合性）进行检测。
SNP-array数据：
主要有4列：Name（检测位点的名字，本实验中无用），Chr（染色体号，只包括1-22
号常染色体），Position（染色体上相应位点的位置编号，从小到大已排好序），LRR*（每
个检测位点的荧光信号强度值）
*注：LRR（Log R Ratio）：通过微阵列实验技术，对已被荧光标记过的染色体检测，
得出相应每个位点的荧光信号强度值，再作一定的处理。LRR值与CN的计算公
式为
)2/(log*210iiCNLRR
若CN=1和2，则计算可得LRR=-0.60和0; 然而由于是实验所得数据，LRR的检
测值中是包含噪声的，所得到的数据则为一个均值是LRR所计算的理论值的分布
带。实际分析中常使用高斯正态分布来模拟噪声。
例：扩增，删除，复制情况下的LRR数据分布。
实验内容：
通过viterbi算法，分析肿瘤细胞整个染色体的CN变异。
整个染色体上的各个位点可以看做一个马尔科夫链，CN就是HMM中的隐含状态，LRR
是观察值。每个位点的之间的CN改变可看做作隐含状态的跳转。
通过所给出的HMM参数（转移概率，初试概率，每个状态对应的LRR均值与标准差），
使用viterbi算法对SNP-array数据做染色体异常分析，将最后的状态序列输出到一个文
件中（如图所示）。
附：结果参考图（蓝点为原始LRR数据，红线为分析结果）
HMM相关参数：
A[6][6]=（状态转移矩阵）
0.936719716 0.006332139 0.048770575 0.000000001 0.008177573 0.000000001
0.000801036 0.949230924 0.048770575 0.000000001 0.001168245 0.000029225
0.000004595 0.000047431 0.999912387 0.000000001 0.000034971 0.000000621
0.000049998 0.000049998 0.000049998 0.999750015 0.000049998 0.000049998
0.000916738 0.001359036 0.048770575 0.000000001 0.948953653 0.000000002
0.000000001 0.000000001 0.027257213 0.000000001 0.000000004 0.972742785
PI[6]=（初始概率）
0.000001 0.000500 0.999000 0.000001 0.000500 0.000001
B_MEAN[6]=（每个状态对应LRR的期望）
-2.05141 -0.60200 0.00000 0.35220 0.60200 0.79593
B_SD[6]= （每个状态对应LRR的标准差）
2.132843 0.382025 0.184001 0.200297 0.253551 0.353183