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J-GLOBAL ID：202002261831025285   整理番号：20A2759446

生物学的および統計的共変量の利用はエピゲノムワイド関連試験における検出力を改善する【JST・京大機械翻訳】

Leveraging biological and statistical covariates improves the detection power in epigenome-wide association testing

著者 (10件)： Huang Jinyan (State Key Laboratory of Medical Genomics, Shanghai Institute of Hematology, National Research Center for Translational Medicine, Rui-Jin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Bai Ling (State Key Laboratory of Medical Genomics, Shanghai Institute of Hematology, National Research Center for Translational Medicine, Rui-Jin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Cui Bowen (State Key Laboratory of Medical Genomics, Shanghai Institute of Hematology, National Research Center for Translational Medicine, Rui-Jin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Wu Liang (State Key Laboratory of Medical Genomics, Shanghai Institute of Hematology, National Research Center for Translational Medicine, Rui-Jin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Wang Liwen (Department of General Surgery, Rui-Jin Hospital, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  An Zhiyin (State Key Laboratory of Medical Genomics, Shanghai Institute of Hematology, National Research Center for Translational Medicine, Rui-Jin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Ruan Shulin (State Key Laboratory of Medical Genomics, Shanghai Institute of Hematology, National Research Center for Translational Medicine, Rui-Jin Hospital, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China) ,  Yu Yue (Division of Digital Health Sciences, Mayo Clinic, Rochester, USA) ,  Zhang Xianyang (Department of Statistics, Texas A&M University, College Station, USA) ,  Chen Jun (Division of Biomedical Statistics and Informatics, Department of Health Sciences Research and Center for Individualized Medicine, Mayo Clinic, Rochester, USA)
資料名： Genome Biology (Web)  (Genome Biology (Web))
巻： 21  号： 1  ページ： 1-19  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7384A  ISSN： 1474-760X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： エピゲノムワイド関連研究(EWAS)は,エピジェネティックマークと結果または曝露の間の関係を追求し,複数の仮説試験を含む。偽発見率(FDR)制御は,多重試験補正に広く使用されている。しかし,従来のFDR制御法は補助共変量を使用せず,共変量がヌル仮説の尤度を知らせるならば,それらはより強力ではない。最近,多くの共変量適応FDR制御法が開発されているが,EWASデータへのこれらの方法の応用はまだ調べられていない。これらの方法が検出力を著しく向上できるかどうかは明らかではなく,もしそうならば,共変量がEWASデータに対してより適切であるかどうかは明確ではない。本研究では,シミュレーションおよび実際のEWASデータセットを用いて,EWAS関連共変量による5つの共変量適応FDR制御法の性能を評価する。共変量の有益性を評価するために,全バステストを開発した。統計的共変量は生物学的共変量よりも一般的により有益であり,メチル化平均と分散の共変量はほとんど普遍的に情報的であることを見いだした。対照的に,生物学的共変量の有益性は,特定のデータセットに依存する。独立仮説重みづけ(IHW)と共変量適応多重試験(CAMT)法は,特にスパース信号に対して,全体的により強力であり,ST手順と比較して,実データセットで25%と68%の中央値で検出電力を改善できることを示した。さらに,様々な生物学的状況における知見を検証した。情報共変量による共変量適応FDR制御法は,EWASの検出力を著しく増加させることができる。スパース信号に対して,IHWとCAMTを推奨した。Copyright 2020 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電力 ,  メチル化 ,  仮説検定 ,  制御方式 ,  *多重化 ,  重みづけ ,  エピジェネティクス
準シソーラス用語： 尤度 ,  *共変量 ,  多重仮説検定 ,  スパース信号 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 偽発見率 ,  EWAS ,  多重仮説検定 ,  共変量

分類 (1件)： 分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

引用文献 (92件)：

• Proc Natl Acad Sci U S A; OCT4 establishes and maintains nucleosome-depleted regions that provide additional layers of epigenetic regulation of its target genes; JS You, TK Kelly, DD De Carvalho, PC Taberlay, G Liang, PA Jones; 108; 2011; 14497-14502; 10.1073/pnas.1111309108; citation_id=CR1
• Blood; Genome-wide promoter DNA methylation dynamics of human hematopoietic progenitor cells during differentiation and aging; MT Bocker, I Hellwig, A Breiling, V Eckstein, AD Ho, F Lyko; 117; 2011; 10.1182/blood-2011-01-331926; citation_id=CR2
• Nucleic Acids Res; A promoter DNA demethylation landscape of human hematopoietic differentiation; V Calvanese, AF Fernández, RG Urdinguio, B Suárez-Alvarez, C Mangas, V Pérez-García, C Bueno, R Montes, V Ramos-Mejía, P Martínez-Camblor; 40; 2012; 116-131; 10.1093/nar/gkr685; citation_id=CR3
• Nat Rev Genet; DNA methylation: roles in mammalian development; ZD Smith, A Meissner; 14; 2013; 204-220; 10.1038/nrg3354; citation_id=CR4
• Nat Rev Genet; Regulation of X-chromosome inactivation by the X-inactivation Centre; S Augui, EP Nora, E Heard; 12; 2011; 429-442; 10.1038/nrg2987; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (5件)： 生物学 ,  統計 ,  共変量 ,  エピゲノム ,  試験