雜合子的概率常染色體顯性遺傳病發(fā)病風險估計實驗目的掌握Bayes法在臨床遺傳咨詢中的應用2021/4/272

概述1963年，Bayes提出一種確認兩種相斥事件相對概率的理論。1975年后，被逐步應用于臨床咨詢。

既考慮遺傳規(guī)律與基因型，又考慮到家系的具體發(fā)病情況。2021/4/273概述遺傳規(guī)律+

基因型家系中實際遺傳情況比較準確2021/4/274概念前概率（priorprobability）：所研究事件的概率，與其它信息無關。根據遺傳規(guī)律計算。條件概率（conditionedprobability）：考慮到事件的真實情況或特殊條件的概率。聯合概率（jointprobability）：前概率和條件概率的乘積。后概率（posteriorprobability）：兩項聯合概率的和，分別除一項聯合概率。2021/4/275X連鎖隱性遺傳病發(fā)病風險的估計

ⅠⅡⅢⅣ11231234561DMD系譜圖？2021/4/276問題家系Ⅳ1的發(fā)病風險估計2021/4/277

肌營養(yǎng)不良癥（DMD

）X連鎖隱性遺傳病

XR遺傳病分析男性發(fā)病為主，患兒母親為攜帶者2021/4/278

根據遺傳規(guī)律計算：

Ⅰ1XAXa

肯定攜帶者

Ⅱ3XAXa1/2

Ⅲ5XAXa1/4

Ⅳ1XaY1/8分析2021/4/279根據Bayes計算：1、Ⅱ3是攜帶者的概率

系譜中Ⅱ3已生出四個無病的兒子若Ⅱ3是攜帶者，其生出四個無病兒子的概率為：

1/2*1/2*1/2*1/2=1/16

若Ⅱ3不是攜帶者，其生出四個無病兒子的概率為：

1（16/16）

分析2021/4/2710Ⅱ3是XAXa或不是XAXa攜帶者的概率X連鎖隱性遺傳病發(fā)病風險的估計XAXaXAXA前概率1/21/2條件概率1/1616/16聯合概率1/3216/32后概率（1/32）÷（17/32）=1/17（16/32）÷（17/32）=16/172021/4/27112、Ⅲ5是攜帶者的概率

Ⅱ3是攜帶者的后概率為1/17

Ⅲ5是攜帶者的概率：1/17×1/2=1/34估計Ⅳ1將來的發(fā)病風險為：1/34×1/2=1/68

X連鎖隱性遺傳病發(fā)病風險的估計2021/4/2712按遺傳規(guī)律計算和按Bayes定理計算的Ⅳ1發(fā)病率，有較大差異。Bayes定理考慮到了全面信息，所以其計算的結果更能反映家系子女發(fā)病的真實情況，預測的發(fā)病風險更為準確、可靠。結論2021/4/2713常染色體顯性遺傳病發(fā)病風險估計ⅠⅡⅢ121214020Huntington舞蹈病系譜圖？2021/4/2714問題家系中Ⅲ1發(fā)病風險的估計2021/4/2715Huntington舞蹈?。℉D）晚發(fā)型的AD遺傳病1、根據遺傳規(guī)律計算：Ⅰ1Aa雜合子患者Ⅱ1Aa?Ⅲ1Aa?分析2021/4/27162、根據Bayes計算：

首先計算Ⅱ1是雜合子Aa的概率Ⅱ1已40歲，尚未發(fā)病

Ⅲ1已20歲，未發(fā)病

另據有關統(tǒng)計資料表明：HD雜合子（Aa）

40歲時的外顯率為70%，20歲時的外顯率為10%分析2021/4/2717

Ⅱ1是（Aa）或不是（Aa）雜合子的概率常染色體顯性遺傳病發(fā)病風險估計Aaaa前概率1/21/2條件概率30/100100/100聯合概率30/200100/200后概率3/1310/132021/4/2718Ⅲ1是（Aa）或不是（Aa）雜合子的概率常染色體顯性遺傳病發(fā)病風險估計Aaaa前概率3/2623/26條件概率90/100100/100聯合概率270/26002300/2600后概率270/2570=0.1052300/2570=0.8952021/4/2719

Bayes定理推算的發(fā)病風險更為準確可靠結論2021/4/2720

常染色體隱性遺傳病發(fā)病風險估計ⅠⅡⅢⅣ12121212先天聾啞的系譜圖近親婚配可明顯增高后代中常染色體隱性遺傳病的發(fā)病風險2021/4/2721問題Ⅳ2的患病風險？2021/4/2722

根據遺傳規(guī)律計算：Ⅱ1Aa肯定攜帶者

Ⅱ2Aa1/2Ⅲ2Aa1/4Ⅳ2aa1/8分析2021/4/2723

分析根據Bayes計算：

首先計算Ⅲ2是雜合子Aa的概率

2021/4/2724常染色體隱性遺傳病發(fā)病風險估計

Ⅲ2是（Aa）或不是（Aa）雜合子的概率

AaAA前概率1/43/4條件概率1/22/2聯合概率1/86/8后概率1/76/72021/4/2725常染色體隱性遺傳病發(fā)病風險估計由于Ⅲ1和Ⅲ2

婚后已生一個并不聾啞的女兒（Ⅳ1），如果Ⅲ2

是攜帶者，這種情況發(fā)生的可能性為1/2，由此得出Ⅲ2是攜帶者的后概率為1/7。再求Ⅳ2的患病風險為1/7×1/2＝1/14。因此，Bayes法計算出的發(fā)病風險要