全ゲノム要約統計を用いた多面性とサンプル構造を説明する因果推論のためのメンデルランダム化【JST・京大機械翻訳】

Hu, X.; Zhao, J.; Lin, Z.; Wang, Y.; Peng, H.; Zhao, H.; Wan, X.; Yang, C.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210209661003 整理番号：21P0247667

全ゲノム要約統計を用いた多面性とサンプル構造を説明する因果推論のためのメンデルランダム化【JST・京大機械翻訳】

Mendelian Randomization for causal inference accounting for pleiotropy and sample structure using genome-wide summary statistics

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発行年： 2022年03月26日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月26日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

メンデルランダム化(MR)は,ゲノムワイド関連研究(GWAS)からの要約統計を用いて,広範囲の形質間の因果関係を推論するための貴重なツールである。既存の要約レベルMR法は,しばしば強い仮定に依存し,多くの偽陽性所見をもたらす。MR仮定を緩和するために,進行中の研究は,主に,pletropによる交絡を説明することに集中してきた。ここでは,サンプル構造が,集団層別化,隠れた関連性,およびサンプル重複を含む別の主要な交絡因子であることを示した。著者らは,(i)ゲノム全体の情報をレバレッジすることによって,同時に,プレイオトロピーとサンプル構造を説明する,統一MRアプローチ,MR-APSSを提案する。(ii)I型誤差を膨らさずに,統計的パワーを改善するために,機器変数(IV)として中程度の効果でより多くの遺伝的変異体を含めることができる。最初に,包括的シミュレーションと陰性対照を用いてMR-APSSを評価し,次にMR-APSSを適用して多様な複雑な形質の収集間の因果関係を調べた。結果は,MR-APSSが高い信頼性で妥当な因果関係をよりよく同定できることを示唆する。特に,MR-APSSは,高い多遺伝子形質のためによく機能することができ,そこでは,IV強度は,比較的弱く,因果推論のための既存の要約レベルMR法は,交絡効果に脆弱である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

遺伝学研究法 , 分子遺伝学一般

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