マルチオミクス解析は,4つの脳関連形質の劣駆動ゲノムワイド関連研究から真の陽性新規関連を同定できない【JST・京大機械翻訳】

Baranger, D. A.; Hatoum, A. S.; Polimanti, R. A.; Gelernter, J.; Edenberg, H. J.; Bogdan, R.; Agrawal, A.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219885551889 整理番号：22P0334419

マルチオミクス解析は,4つの脳関連形質の劣駆動ゲノムワイド関連研究から真の陽性新規関連を同定できない【JST・京大機械翻訳】

Multi-omics analyses cannot identify true-positive novel associations from underpowered genome-wide association studies of four brain-related traits

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発行年： 2022年04月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月14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)

【背景】マルチオミクス情報(例えば,エピジェネティクスとトランスクリプトミクス)の統合は,ゲノムワイド関連研究(GWAS)からの知見を解釈するのに有用である。さらに,マルチオミクスは新規変異体発見を助け,従ってGWAS試料サイズを増加させる必要性を回避することを示唆した。著者らは,初期およびより小さなサイズのGWASにおけるマルチオミクス情報の取り込みが,同じ/類似形質のより大きなGWASによって明らかにされる遺伝子の真の陽性発見をブーストするかどうかを試験した。【方法】著者らは,4つの脳関連形質(すなわち,アルコール使用障害/問題アルコール使用[AUD/PAU],主要な鬱病[MDD],統合失調症[SCZ],および頭蓋内容積[ICV])のより早期およびより小さいGWASが,後期およびより大きなGWASによって明らかにされた遺伝子を検出することができるかどうかを試験するために,異なる分析アプローチを12のソース(例えば,遺伝子型-Tissue発現プロジェクト)からマルチオミクスデータを統合するために適用した。【結果】マルチオミクスデータは,より初期の低動力GWAS(PPV<0.2,80%偽陽性関連)における新規遺伝子を確実に同定しなかった。機械学習予測は,同定された新規遺伝子の数をわずかに増加させ,1~8の付加的遺伝子を正確に識別したが,高遺伝性形質(すなわちICVとSCZ)の十分に駆動された初期GWASのみにしか同定しなかった。マルチオミクス,特に位置マッピング(すなわち,高速BAT,MAGMA,およびH-MAGMA)は,ゲノムワイド有意な遺伝子座(PPVs=0.5~1.0)内の遺伝子の優先順位付けに有用である。【結論】マルチオミクス情報の統合は,特に複数の方法が一致するとき,GWAS発見を優先して,疾患生物学に関する情報にそれらを変換するのを助けるが,それは脳関連GWASにおける新規遺伝子発見を実質的に増加しない。新しい遺伝子と遺伝子座の発見のための電力を増加させるために,サンプルサイズの増加は必要条件である。【JST・京大機械翻訳】

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遺伝学研究法 , 分子遺伝学一般

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