单倍型分析

最新推荐文章于 2025-04-18 20:45:00 发布

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#单倍型分析 #生物信息学 #大数据 #big data #linux #python

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单倍型分析简介

**单倍型分析（Haplotype Analysis）**是研究遗传变异的一种方法，用于解析一组单核苷酸多态性（SNPs）或其他遗传标记如何共同遗传，并探讨其与性状或疾病的关联。单倍型是指一条染色体上紧密相连的一组遗传变异位点，它们以特定组合形式共同遗传。

单倍型分析的重要性

提高分析精度：与单个SNP相比，单倍型能更好地捕获染色体上的遗传信息。
关联研究：通过分析单倍型与疾病或性状的关联，可以发现潜在的遗传风险区域。
进化研究：用于研究人群的历史和进化，追踪祖先遗传模式。

单倍型分析主要步骤

数据准备
- 输入数据通常是基因型矩阵，每一行表示一个样本，每一列表示一个SNP。
- 数据格式常见于 VCF 文件或 PLINK 格式。
单倍型构建
- 最大似然法（EM 算法）：估计单倍型频率。
- 分相算法（Phase Algorithm）：推测个体的单倍型组合。
- 贝叶斯方法：更复杂的建模方法。
- 常用算法：
单倍型频率计算
- 统计人群中每种单倍型出现的频率。
单倍型关联分析
- 分析单倍型与性状的关联（如疾病风险）。
- 使用 Logistic 回归或其它统计模型进行假设检验。
可视化
- 绘制单倍型连锁不平衡（LD）图、单倍型网络等。

单倍型分析的实现（Python 示例代码）

以下以 HaploView 软件为模型，同时结合 Python 的 scikit-allel 库和 haplostructure 库演示单倍型分析。

数据准备

首先加载 VCF 数据并提取 SNP 信息：

import allelimport pandas as pd
# 加载 VCF 文件vcf_path = "your_data.vcf"callset = allel.read_vcf(vcf_path)
# 提取基因型矩阵genotypes = allel.GenotypeArray(callset['calldata/GT'])
# 转换为单倍型haps = genotypes.to_haplotypes()print("单倍型矩阵：", haps)

单倍型构建

使用 scikit-allel 计算单倍型频率：

# 统计单倍型频率haplotypes, counts = allel.haplotype_distinctiveness(haps)hap_freqs = counts / counts.sum()
# 输出单倍型频率hap_df = pd.DataFrame({    "Haplotype": ["".join(map(str, hap)) for hap in haplotypes],    "Frequency": hap_freqs})print(hap_df)

单倍型关联分析

通过统计学方法分析单倍型与性状的关联：

from statsmodels.formula.api import logitimport numpy as np
# 假设有一个性状数据traits = np.random.randint(0, 2, size=len(haps))
# 构建单倍型-性状数据haplotypes = pd.DataFrame(haps, columns=[f"SNP{i+1}" for i in range(haps.shape[1])])haplotypes['Trait'] = traits
# 逻辑回归分析model = logit("Trait ~ SNP1 + SNP2 + SNP3", data=haplotypes).fit()print(model.summary())

可视化

绘制连锁不平衡（LD）矩阵：

import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns
# 计算 LD 矩阵ld_matrix = allel.rogers_huff_r(haps)sns.heatmap(ld_matrix, annot=False, cmap="coolwarm")plt.title("LD Matrix")plt.show()

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