От сырых данных до показателей отчёта: как данные генотипирования превращаются в генетический профиль

Цифра в генетическом отчёте выглядит простой. Но за ней — несколько этапов работы с данными: от определения генотипов и проверки их качества до статистических моделей и сравнения с референсной популяцией.

Для полигенных показателей этот процесс включает генотипирование или полногеномное секвенирование, контроль качества, при необходимости — импутацию, использование данных GWAS и расчёт PRS. После этого результат сравнивают с референсной популяцией и определяют его относительное положение — например, в виде перцентиля.

Рассмотрим этот процесс последовательно — от образца слюны и получения генотипических данных до показателя, который в итоге попадает в ваш отчёт.

От образца слюны до генотипических данных

После сбора образца слюны генетический материал чаще всего анализируют методом генотипирования, который определяет генотипы в большом количестве конкретных позиций ДНК и формирует массив данных для дальнейшего анализа.

Полученный массив генотипов проходит контроль качества: проверяют техническую надёжность сигнала для каждого образца и маркера, а также другие параметры, определяющие пригодность данных для дальнейшего анализа (Zhao et al., J. Genomics, 2022). Такие проверки обычно опираются на несколько статистических критериев одновременно, а не на один показатель (Treccani et al., BIOCELL, 2023). По результатам контроля качества определяют, какие данные могут быть использованы на следующих этапах обработки. Данные, не прошедшие эти проверки, исключают из дальнейшего анализа: это может быть отдельный маркер с ненадёжным сигналом или, реже, весь образец, если доля проблемных результатов слишком высока.

Что именно определяет генотипирование

Генотипирование определяет генотипы в большом количестве конкретных позиций ДНК — в частности, однонуклеотидных полиморфизмов (SNP), то есть позиций, в которых отдельные нуклеотиды могут отличаться между людьми. В отличие от секвенирования, которое определяет последовательность ДНК в широком диапазоне позиций, генотипирование работает с заранее определённым набором генетических маркеров.

Apixmed Prism анализирует около 700 000 генетических вариантов — полученный массив данных охватывает позиции, связанные с различными характеристиками и состояниями, и становится основой для дальнейшей статистической интерпретации показателей.

Подробнее о том, как выбрать метод генетического тестирования, — в статье WGS, WES и генотипирование: как выбрать метод генетического тестирования.

Как импутация расширяет данные генотипирования

Генотипирование охватывает большое количество позиций ДНК, однако для отдельных статистических моделей могут потребоваться варианты, которые непосредственно не определялись. Импутация позволяет статистически оценить такие генотипы, используя закономерности совместного наследования генетических вариантов и референсную панель — массив ранее полностью охарактеризованных геномов (Treccani et al., BIOCELL, 2023).

Результатом импутации могут быть вероятности разных генотипов или оценки количества копий определённого аллеля — числовые значения, которые в дальнейшем используют в статистических моделях (Treccani et al., BIOCELL, 2023). Импутированные значения имеют иную природу, чем непосредственно измеренные генотипы: это статистические оценки генотипа в позиции, которая не была измерена напрямую.

Откуда берутся статистические веса для показателя

Чтобы объединить информацию о тысячах генетических вариантов для одного показателя, модели используют веса, отражающие величину и направление эффекта каждого варианта на определённый признак. Такие оценки дают полногеномные ассоциативные исследования (GWAS) — анализы больших выборок, в которых ищут связь между генетическими вариантами и конкретными признаками или состояниями (Uffelmann et al., Nat. Rev. Methods Primers, 2021).

Например, если определённый вариант ассоциирован с незначительным сдвигом признака в исследованной популяции, его вес в модели будет небольшим. Вариант с более выраженной статистической связью получит больший вес. Связан ли он с увеличением проявления признака или с его уменьшением, зависит от знака эффекта (Uffelmann et al., Nat. Rev. Methods Primers, 2021).

Отдельный вариант обычно объясняет лишь небольшую часть генетической вариативности сложного признака. Полигенная модель объединяет вклады большого количества вариантов, используя для каждого соответствующий статистический вес (Uffelmann et al., Nat. Rev. Methods Primers, 2021). Качество этих оценок зависит, в частности, от размера и характеристик выборки GWAS, качества определения исследуемого признака и статистической мощности исследования.

Что означает показатель в отчёте Apixmed Prism

Показатель в генетическом отчёте Apixmed Prism — это результат последовательной обработки и статистической интерпретации генетических данных. Для полигенных моделей он формируется на основе генотипов и статистических весов: каждый вариант риска учитывается пропорционально своему весу, и вклады всех ассоциированных вариантов суммируются в единый показатель (Choi et al., Nat. Protoc., 2020). Его интерпретация зависит, в частности, от референсной популяции — именно сравнение с ней превращает сырой показатель в перцентиль, то есть относительное положение результата человека среди значений этой популяции, а не вероятность развития определённого состояния (Kullo, Nat. Rev. Genet., 2025).

О том, что означают конкретные показатели и разделы готового отчёта, — в статье Как читать отчёт Apixmed Prism: что означают результаты.

Генетические данные могут использоваться для дальнейшей интерпретации без повторного сбора образца: ДНК-профиль человека остаётся стабильным на протяжении жизни, тогда как научные данные и статистические модели продолжают развиваться. Это означает, что со временем те же генотипические данные могут стать основой для новых показателей или для пересмотра уже имеющихся результатов — например, по мере того как GWAS-исследования уточняют статистические веса или появляются модели для признаков, которые ранее не анализировались.

О практических шагах после получения отчёта — в статье Что делать с генетическим отчётом: от данных к решениям.

Генетические данные становятся частью более широкой картины здоровья только тогда, когда их можно интерпретировать в контексте: сам массив генотипов без модели и референсной популяции не даёт практически применимой информации. Ознакомьтесь с доступными направлениями тестирования Apixmed Prism, чтобы увидеть, какие генетические данные могут дополнить вашу систему информации о здоровье.

 Результаты генетического теста — это не диагноз и не замена консультации врача. Отчёт Apixmed Prism даёт генетический контекст, который дополняет результаты обследований и помогает принимать решения вместе с врачом.

Источники

1. Zhao, S., Jiang, L., Yu, H., Guo, Y. (2022). GTQC: Automated Genotyping Array Quality Control and Report. Journal of Genomics, 10, 39–44. https://doi.org/10.7150/jgen.69860 

2. Treccani, M., Locatelli, E., Patuzzo, C., Malerba, G. (2023). A broad overview of genotype imputation: Standard guidelines, approaches, and future investigations in genomic association studies. BIOCELL, 47(6), 1225–1241. https://doi.org/10.32604/biocell.2023.027884 

3. Uffelmann, E., Huang, Q. Q., Munung, N. S., de Vries, J., Okada, Y., Martin, A. R., Martin, H. C., Lappalainen, T., Posthuma, D. (2021). Genome-wide association studies. Nature Reviews Methods Primers, 1, 59. https://doi.org/10.1038/s43586-021-00056-9 

4. Choi, S. W., Mak, T. S. H., O'Reilly, P. F. (2020). Tutorial: a guide to performing polygenic risk score analyses. Nature Protocols, 15(9), 2759–2772. https://doi.org/10.1038/s41596-020-0353-1 

5. Kullo, I. J. (2025). Clinical use of polygenic risk scores: current status, barriers and future directions. Nature Reviews Genetics. https://doi.org/10.1038/s41576-025-00900-8