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文档简介
单基因遗传病发病风险的估计
bayes公式的应用唐吟宇2/5/20231遗传教研室一、概念前概率:根据亲代的情况计算出来的概率条件概率:根据自己或子代情况计算出来的概率联合概率:前概率与条件概率的乘积后概率:联合概率的相对频率2/5/20232遗传教研室二、举例说明Ex1:慢性进行性舞蹈病(AD)已知(条件):30岁以前发病的占1/3。一位女性,父亲是患者,本人已到30岁尚未发病。问:该女性发病的风险还有多大?2/5/20233遗传教研室解:30岁以前发病的占1/3可以从4个方面来理解1)30岁以前发病的可能性1/32)30岁以前不(没有)发病的可能性2/33)30岁以后发病的可能性2/34)30岁以后不(没有)发病的可能性1/3?ⅠⅡ
Aa(前提)2/5/20234遗传教研室根据题目所给条件即:30岁尚未发病,与2)相符,所以2)即是本题的条件概率。Bayes方法首先要作“假设”,其依据是要回答的问题只有在哪种“情况”下才会发生,就假设这种“情况”,另一个是相反的假设,该女性表型正常,基因型为aa或Aa.2/5/20235遗传教研室假设:是Aa不是Aa(是aa)前概率:1/21/2条件概率:2/31联合概率:1/2*2/3=1/31/2*1=1/2后概率:
1/31/3+1/2
1/21/3+1/2=0.40=0.602/5/20236遗传教研室所以Aa的概率为0.40,即发病的风险为40%原来的方法50%Bayes方法40%(降低)2/5/20237遗传教研室Ex2.Hurler综合症(AR)12?21ⅠⅡⅢⅣ2/5/20238遗传教研室已知(条件):Ⅳ1正常(若Ⅳ1是患儿,不必再算)问:Ⅳ2发病的风险(Ⅳ3
Ⅳ4……
)解:Ⅲ1与Ⅲ2表型正常,基因型组合三种可能性AA*AAAA*AaAa*Aa均不能生患儿,与问题不符2/5/20239遗传教研室假设Ⅲ1和Ⅲ2同为AaⅢ1和Ⅲ2不同为Aa前概率(2/3*1/2*1/2)*(2/3*1/2*1/2)=1/36
1-1/36=35/36条件概率
3/4
1联合概率
1/36*3/4
35/36*1后概率
3/143
140/1432/5/202310遗传教研室Ⅳ2是患儿的风险:3/143*1/4=3/572原来的方法1/6*1/6*1/4=1/144(0.69%)Bayes方法3/572=0.52%(降低)2/5/202311遗传教研室Ex3.自毁容貌综合症(XR)214XAXaⅠⅢⅡⅣ2/5/202312遗传教研室已知(条件):Ⅲ24个弟弟均正常问:Ⅳ1发病的风险关键是求Ⅲ2是XAXa的概率,这取决于Ⅱ4
是XAXa的概率。且若对Ⅲ2作假设,则其4个弟弟均正常的条件就无法用。因此只能对Ⅱ4作假设(才能用条件)2/5/202313遗传教研室假设:Ⅱ4是XAXaⅡ4不是XAXa前概率:
1/21/2条件概率:
1/2*1/2*1/2*1/2=1/161联合概率:1/2*1/16=1/321/2*1=1/2后概率:
1/17
16/172/5/202314遗传教研室Ⅲ2是概率:1/17*1/2=1/34Ⅳ1
(儿子)是患儿的概率:1/34*1/2=1/68原来的方法1/2*1/2
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