一种预测近视/高度近视相关SNP风险的方法、系统和设备与流程

技术特征：
1.一种预测近视/高度近视相关snp风险的方法，包括：获取待测snp及其对应的前体mrna序列对；评估待测snp与近视/高度近视相关性，和/或评估待测snp对应的前体mrna与近视/高度近视相关性；提取所述前体mrna序列对的m种剪接相关元件，并提取m种剪接相关元件中rss，得到剪接相关元件的rss，其中m为2-10的自然数；计算所述剪接相关元件的rss的变构概率，所述变构概率为剪接相关元件的rss中变构核苷酸的总数与剪接相关元件的rss中核苷酸的总数的比值；输出snp的近视风险得分，所述近视风险得分为剪接相关元件的rss的变构概率。2.根据权利要求1所述的预测近视/高度近视相关snp风险的方法，其特征在于，所述预测近视/高度近视相关snp风险的方法还包括：评估具有和不具有snp的前体mrna序列对的结构异质性，得到结构异质性得分；输出snp的近视风险得分，所述近视风险得分为剪接相关元件的rss的变构概率及结构异质性得分的集合；可选的，所述结构异质性得分为评估snp对前体mrna序列的局部结构异质影响程度，得到局部结构异质性得分，优选的，通过rnasnp来评估snp对前体mrna序列的局部结构异质影响程度；可选的，所述结构异质性得分为评估snp对前体mrna序列的全局结构异质影响程度，得到全局结构异质性得分；优选的，通过rnasmc来评估snp对前体mrna序列的全局结构异质影响程度。3.根据权利要求2所述的预测近视/高度近视相关snp风险的方法，其特征在于，所述计算所述剪接相关元件的rss的变构概率为计算每种剪接相关元件的rss的变构概率，所述变构概率为每种剪接相关元件的rss中变构核苷酸的总数与每种剪接相关元件的rss中核苷酸的总数的比值；输出snp的近视风险得分，所述近视风险得分为每种剪接相关元件的rss的变构概率集合。4.根据权利要求3所述的预测近视/高度近视相关snp风险的方法，其特征在于，所述结构异质性得分包括局部结构异质性得分和/或全局结构异质性得分，所述近视风险得分为剪接相关元件的rss的变构概率、局部结构异质性得分和/或全局结构异质性得分的集合；优选的，所述近视风险得分为：snp
risk
∈{rnasnp
score
,rnasmc
score
,ap5′
ss
,ap3′
ss
,ap
bp
,ap
ppt
,ap
sre
}其中，rnasnp
score
为局部结构异质性得分，,rnasmc
score
为全局结构异质性得分，ap5′
ss
为5'剪接位点的变构概率，ap3′
ss
，为3'剪接位点的变构概率，ap
bp
为分支点的变构概率，ap
ppt
为多嘧啶束mrna剪接区域的变构概率，ap
sre
为剪接调节元件的变构概率。5.根据权利要求1所述的预测近视/高度近视相关snp风险的方法，其特征在于，所述获取snp及其对应的前体mrna序列对的方法为：获取snp侧翼序列，并截取所述snp上下游各n个碱基作为种子序列，其中n为15-50的自然数；在数据库下载转录本信息作为参考序列；基于短序列比对工具，分别获得snp种子序列对应的参考序列位置；
根据snp匹配的正负链及上下游片段对应的起始碱基位置信息，筛选snp定位于参考序列的片段，得到snp及其对应的前体mrna序列对；优选的，根据以下原则筛选snp定位于参考序列的片段pm：ini
up
,ini
down
分别代表snp上游，下游序列匹配到参考序列的碱基起始位置，seed
up
,seed
down
分别对应snp上下游侧翼序列，ref
forward
，ref
reverse
分别表示种子序列位于参考序列的正负链情况。6.根据权利要求1-5任意一项所述的预测近视/高度近视相关snp风险的方法，其特征在于，所述m种剪接相关元件包括下列剪切相关元件中的一种或几种：5'剪接位点、3'剪接位点、分支点、多嘧啶束mrna剪接区域、剪接调节元件；优选的，所述剪接调节元件包括外显子剪接增强子(ese)、内含子剪接增强剂(ise)、外显子拼接消音器(ess)、内含子拼接消音器；可选的，采用下列方法提取所述前体mrna序列的m种剪接相关元件：基于基因组注释信息提取前体mrna序列的5'剪接位点、3'剪接位点；优选的，采用下列方法中的一种或几种提取前体mrna序列的5'剪接位点、3'剪接位点：deep splicer、splice finder、splice2deep、splicerover、deepss、spliceai；采用下列方法中的一种或几种提取前体mrna序列的分支点、多嘧啶束mrna剪接区域：svm-bpfinder、bpp、branchpointer、labranchor、rnabps；采用下列方法中的一种或几种提取前体mrna序列的剪接调节元件：hsf、protein-specific prediction of rna-binding sites based on information entropy、rbpmmap、graphprot、rna-binding protein targets、ionmf、ideep、circrna-rbp web server。7.根据权利要求1-5任意一项所述的计算snp诱导的mrna变构得分的方法，其特征在于，所述rss包括茎(s)、发夹环(h)、内环(i)、外环(e)、凸起环(b)、多支环(m)；可选的，所述提取m种剪接相关元件中rss是采用rna结构预测算法预测剪接相关元件rna的二级结构，进而采用rna motif预测算法提取二级结构中的rss；优选的，所述rna结构预测算法包括下列算法中的一种或几种：rnastructure，rnafold，mfold，sfold，maxexpect；优选的，所述rna motif预测算法包括下列算法中的一种或几种：bprna，dotaligner，cmfinder，rnaz，qrna。8.一种预测近视/高度近视相关snp风险的设备，所述设备包括：存储器和处理器；所述存储器用于存储程序指令；所述处理器用于调用程序指令，当程序指令被执行时，用于执行权利要求1-7所述的预测近视/高度近视相关snp风险的方法。9.一种预测近视/高度近视相关snp风险的系统，包括：获取单元，用于获取待测snp及其对应的前体mrna序列对；评估单元，用于评估待测snp与近视/高度近视相关性，和/或评估待测snp对应的前体mrna与近视/高度近视相关性；提取单元，用于提取所述前体mrna序列对的m种剪接相关元件，并提取m种剪接相关元件中rss，得到剪接相关元件的rss，其中m为2-10的自然数；计算单元，用于计算所述剪接相关元件的rss的变构概率，所述变构概率为剪接相关元
件的rss中变构核苷酸的总数与剪接相关元件的rss中核苷酸的总数的比值；输出单元，用于输出snp的近视风险得分，所述近视风险得分为剪接相关元件的rss的变构概率。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述的预测近视/高度近视相关snp风险的方法。

技术总结
本发明涉及一种预测近视/高度近视相关SNP风险的方法、系统和设备。所述方法包括：获取待测SNP及其对应的前体mRNA序列对；评估待测SNP与近视/高度近视相关性，和/或评估待测SNP对应的前体mRNA与近视/高度近视相关性；提取所述前体mRNA序列对的M种剪接相关元件，并提取M种剪接相关元件中RSS，得到剪接相关元件的RSS；计算所述剪接相关元件的RSS的变构概率，所述变构概率为剪接相关元件的RSS中变构核苷酸的总数与剪接相关元件的RSS中核苷酸的总数的比值；输出SNP的近视风险得分，所述近视风险得分为剪接相关元件的RSS的变构概率。本申请为发现近视相关SNP提供了新的途径。申请为发现近视相关SNP提供了新的途径。申请为发现近视相关SNP提供了新的途径。


技术研发人员：徐良德 王宏 于晓光 闻旭冉
受保护的技术使用者：温州谱希医学检验实验室有限公司
技术研发日：2022.11.08
技术公布日：2023/2/3