新生児遺伝病のゲノムおよび代謝データの多施設解析 (MAOFGAMDNGD)

オブジェクト名:新生児遺伝性疾患のゲノムおよび代謝データの多施設共同解析 研究目標:(1) 約南中国新生児遺伝子スクリーニング同盟の参加部隊から4万人の新生児が収集・照合され、遺伝子と質量分析のデータベース構築が完了した。

(2) 40,000例における133の一般的な新生児遺伝病の発生率、病原性変異、病原性変異の疑い、および原因不明の変異の保有率の遡及的分析が実施され、集団内の高頻度変異部位の分布が数えられた。 、新生児の遺伝性疾患の大規模な遺伝子スクリーニングのための突然変異部位の選択に科学的根拠を提供します。

(3) 遺伝性代謝疾患(IE​​M)の高頻度変異部位に対するタンパク質機能予測と酵素触媒活性解析を行った。 特徴的な代謝物を分析し、酵素触媒活性の低い変異部位を検証しました。 タンパク質機能人工知能分析プラットフォームとタンデム質量分析代謝物データを使用して、遺伝子代謝病変の病原性を正確に予測する実現可能性が検討されました。

(4) ゲノムおよびメタボロームのビッグデータと、ランダム フォレスト、サポート ベクター マシン、エラスティック ネット、多層パーセプトロンなどの機械学習アルゴリズムの使用を検討して、一般的な遺伝性疾患の予測モデルを構築し、一般的な遺伝性疾患の正確な診断と予測の達成に努めます。シンプルなタンデム質量分析メタボロームデータを使用して疾患を検出し、疾患検出のためのタンデム質量分析技術の適用範囲を拡大します。

研究計画：後ろ向き観察研究 研究期間：2022年9月から2025年12月 参加機関：華南新生児遺伝子スクリーニング同盟（123病院の協力機関を含む） 研究対象：新生児4万人の遺伝子スクリーニングデータ（133の一般的な遺伝病に関連する138遺伝子）タンデム質量分析データ (11 個のアミノ酸と 28 個のアシルカルニチン)。

対象基準:(1) 遺伝子スクリーニングとタンデム質量分析を同時に受けた新生児。 ( 2 ) 年齢: 0 ～ 28 日、在胎週数 37 ～ 42 週。

除外基準：以下の条件に該当するデータは除外する必要がある。 (1) 臨床基本情報が不明瞭な新生児データ。 (2) トレーサビリティコア情報データの欠如。 (3) 試験結果を分析・解釈できないデータ。

サンプルサイズ: 40,000 人の新生児の遺伝子スクリーニングとタンデム質量分析データ。

データ収集:(1) 基本情報: 性別、年齢、サンプルの種類、被験者トレーサビリティ番号/ID 番号など (2) 陽性サンプルの臨床症状、生化学および画像データ。 ( 3 ) 遺伝子検出結果とタンデム質量分析結果。 ( 4 ) 検査データの日付、装置のモデル、試薬の種類など。

統計処理:IBM-SPSS 26.0 統計ソフトウェアを使用してテスト結果を分析しました。 ロジスティック回帰分析を使用して、遺伝子型と臨床表現型の間の相関関係を評価しました。 一般化された多因子次元削減法を使用して、遺伝子間の相互作用および遺伝子型と表現型の相関を分析しました。 タンデム質量分析データに基づいて、ランダム フォレスト、サポート ベクター マシン、エラスティック ネットワーク、多層パーセプトロンなどの機械学習アルゴリズムを使用して、遺伝子型予測モデルを構築しました。 モデルの予測効果は、精度、バランス精度、感度、特異度によって評価されました。