Multisenteranalyse av genomiske og metabolske data for neonatale genetiske sykdommer (MAOFGAMDNGD)

objektnavn:Multisenteranalyse av genomiske og metabolske data for neonatale genetiske sykdommer studiemål:( 1 ) Gensekvenseringsdata (138 gener relatert til 133 vanlige genetiske sykdommer) og tandemmassespektrometri metabolomikkdata (11 aminosyrer og 28 acylkarnitiner) på ca. 40 000 nyfødte fra South China Neonatal Genetic Screening Alliance deltakende enheter ble samlet inn og sammenstilt for å fullføre databasekonstruksjonen av gener og massespektrometri.

( 2 ) En retrospektiv analyse av forekomsten, patogene mutasjoner, mistenkte patogene mutasjoner og bæreraten av uforklarlige mutasjoner av 133 vanlige neonatale genetiske sykdommer i 40 000 tilfeller ble utført, og fordelingen av høyfrekvente variasjonssteder i populasjonen ble talt. , som gir et vitenskapelig grunnlag for valg av mutasjonssteder for storskala genetisk screening av neonatale genetiske sykdommer.

(3) Proteinfunksjonsprediksjon og enzymkatalytisk aktivitetsanalyse ble utført på høyfrekvente mutasjonssteder for genetiske metabolske sykdommer (IEM). Karakteristiske metabolitter ble analysert og verifisert for mutasjonssteder med lav enzymkatalytisk aktivitet. Gjennomførbarheten av å bruke proteinfunksjonsanalyseplattform for kunstig intelligens og tandem-massespektrometrimetabolittdata for nøyaktig å forutsi patogenisiteten til genetiske metabolske lesjoner ble undersøkt.

( 4 ) Utforsk bruken av genom- og metabolom big data og maskinlæringsalgoritmer som Random forest, Support Vector Machine, Elastic net, Multilayer Perceptron for å konstruere prediksjonsmodeller for vanlige genetiske sykdommer, og bestrebe seg på å oppnå nøyaktig diagnose og prediksjon av vanlig genetisk sykdommer ved hjelp av enkel tandem massespektrometri metabolomdata, og utvide bruksområdet for tandem massespektrometriteknologi for sykdomsdeteksjon.

forskningsdesign: retrospektiv observasjonsstudie Forskningsperiode: september 2022 til desember 2025 Deltakende enheter: Sør-Kina Neonatal genetisk screening Alliance (inkludert samarbeidsenheter på 123 sykehus) forskningsobjekt: Genscreeningsdata for 40 000 nyfødte ( 138 gener relatert til 133) vanlige genetiske sykdommer og tandem massespektrometridata (11 aminosyrer og 28 acylkarnitiner).

Inklusjonskriterier:( 1 ) Nyfødte som gjennomgikk genetisk screening og tandem massespektrometri samtidig. ( 2 ) Alder : 0-28 dager, svangerskapsalder 37-42 uker.

Ekskluderte kriterier: Data som oppfyller noen av følgende betingelser må elimineres: (1) Neonatale data med uklar klinisk grunnleggende informasjon; (2) Mangel på kjerneinformasjonsdata for sporbarhet; ( 3 ) Dataene som testresultatene ikke kan analyseres og tolkes.

prøvestørrelse: Genscreening og tandemmassespektrometridata for 40 000 nyfødte.

datainnsamling:( 1 ) Grunnleggende informasjon : kjønn, alder, prøvetype, sporbarhetsnummer / ID-nummer osv. ( 2 ) Kliniske symptomer, biokjemiske og avbildningsdata for positive prøver. ( 3 ) Gendeteksjonsresultater og tandemmassespektrometriresultater. ( 4 ) Dato for testdata, instrumentmodell, reagenstype osv.

Statistisk behandling: IBM-SPSS 26.0 statistisk programvare ble brukt til å analysere testresultatene. Logistisk regresjonsanalyse ble brukt for å evaluere sammenhengen mellom genotype og klinisk fenotype. Generalisert multifaktordimensjonalitetsreduksjonsmetode ble brukt for å analysere gen-gen-interaksjon og genotype-fenotype-korrelasjon. Basert på tandem massespektrometridata ble maskinlæringsalgoritmer som tilfeldig skog, støttevektormaskin, elastisk nettverk og flerlags perceptron brukt til å konstruere en genotypeprediksjonsmodell. Prediksjonseffekten til modellen ble evaluert etter nøyaktighet, balansenøyaktighet, sensitivitet og spesifisitet.