[发明专利]基于单核苷酸多态性和逻辑回归模型计算肺癌发病率的方法及其应用

摘要

本发明涉及疾病的遗传基础和发病率计算等领域，具体而言是以单核苷酸多态性为基础，采用逻辑回归模型，预测个体的肺癌发病率，包括三个步骤：1)收集和肺癌有关的全基因关联研究学术文章，整理SNP信息；2)以这些SNP的OR值、分布频率以及肺癌的平均患病风险为基础，构建统一的逻辑回归模型，确定模型中的常数项βO以及每个SNP对应的线性系数β；3)收集临床样本血液，分析SNP，计算每个样本的肺癌发病率和临床病症比对，验证本方法的准确率。本发明所构建的方法具有普遍性，可以计算包括肺癌在内等多种疾病的发病率，帮助个体进行更为科学的健康管理，对降低患病风险具有重大的价值，属于典型的一级预防策略。

主权项

一种基于单核苷酸多态性和逻辑回归模型计算癌症发病率的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：收集和整理与癌症有关的SNP位点信息；步骤2：整合多个不同SNP的OR值，计算相应的β值；步骤3：利用每个SNP的分布频率、对应的β值以及特定人群癌症的平均患病概率，计算得到逻辑回归模型中常数步骤4：在用逻辑回归模型计算肺癌患病风险时，区分杂合SNP和纯合SNP，并采用对应的OR值计算肺癌发病率。