Adjusted Sequence Kernel Association Test for Rare Variants Controlling for Cryptic and Family Relatedness
Notice bibliographique
Résumé
Recent progress in sequencing technologies makes it possible to identify rare and unique variants that may be associated with complex traits. However, the results of such efforts depend crucially on the use of efficient statistical methods and study designs. Although family-based designs might enrich a data set for familial rare disease variants, most existing rare variant association approaches assume independence of all individuals. We introduce here a framework for association testing of rare variants in family-based designs. This framework is an adaptation of the sequence kernel association test (SKAT) which allows us to control for family structure. Our adjusted SKAT (ASKAT) combines the SKAT approach and the factored spectrally transformed linear mixed models (FaST-LMMs) algorithm to capture family effects based on a LMM incorporating the realized proportion of the genome that is identical by descent between pairs of individuals, and using restricted maximum likelihood methods for estimation. In simulation studies, we evaluated type I error and power of this proposed method and we showed that regardless of the level of the trait heritability, our approach has good control of type I error and good power. Since our approach uses FaST-LMM to calculate variance components for the proposed mixed model, ASKAT is reasonably fast and can analyze hundreds of thousands of markers. Data from the UK twins consortium are presented to illustrate the ASKAT methodology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».