SNP单倍型的检测
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SNP 单倍型的检测
(1)分子 单倍型分型(molecularhaplotyping)：利用实验的方法直接获得单倍型。已有的技术包括等温滚环扩增反应(isothermal rolling―circle amplification)、碳纳米管检测(carbon―nanotube probing)、双倍体―单倍体转换方法(diploid to haploid conversionmethod)、异源双链分析(heteroduplexanalysis)、错配检测(mismatch detection)和体细胞杂交(somaticcellhybrid)等。这些方法虽然直接，但在技术上存在一些问题，难以自动化，耗时、耗力，费用昂贵并易出现误差，难以广泛应用。
(2)计算单倍型分型(computational haplotyping)：利用数学方法建立模型，即使在一些与统计学模型相冲突的情况下，仍能在适当的样本量内颇为准确地计算出一般的单倍型。这类方法比较经济，所以极有吸引力。但由于它是利用统计学方法分析单倍型，所以分析对象是一个群体，而非单个个体。
单倍型分析的数学模型主要有3类：Clark算法、EM算法和Bayesian算法。其中Bayesian方法的统计学原理与EM相似，不受Hardy―Weinberg平衡波动、数据缺失和存在重组热岛等因素的影响，能准确地从大量有关的SNP中推断出单倍型。Bayesian方法有PHASE、Haplotyper和PHASE2。
常用的单倍型分析软件
目前单倍域没有一个公认的标准，仅仅处于推断阶段。比较常用的有3种方法：整体优化法、连锁不平衡法和重组判定法(4―gamete)。整体优化法判断标准非常含糊，具体实施方法是由计算机反复搜索寻找，用少的单倍域中的单倍型代表多的样本数据的最佳解决方案。连锁不平衡法实质上是将单倍域和连锁不平衡区段等同起来，较大片段的连锁区域即为一个单倍域。连锁不平衡法计算简单，通过遗传标记两两配对相关分析，肉眼就可判断连锁不平衡的情况，网络上也有在线计算的，因此应用得较多。较精确的方法是重组判定法，通过假定重组点来界定单倍域。
