A Unified Framework for Detecting Rare Variant Quantitative Trait Associations in Pedigree and Unrelated Individuals via Sequence Data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: There is great interest to sequence unrelated or pedigree samples for detecting rare variant quantitative trait associations. In order to reduce the cost of sequencing and improve power, many studies sequence selected samples with extreme traits. Existing methods for detecting rare variant associations were developed for unrelated samples. Methods are needed to analyze (selected or randomly ascertained) pedigree samples. METHODS: We propose a unified framework of modeling extreme trait genetic associations (MEGA) with rare variants. Using MEGA and appropriate permutation algorithms, many rare variant tests can be extended to family data. As an application, we compared study designs using both sib-pairs and unrelated individuals. Extensive simulations were carried out using realistic population genetic and complex trait models. RESULTS: It is demonstrated that when extreme sampling is implemented within equal-sized cohorts of unrelated individuals or sib-pairs, analyzing unrelated individuals is consistently more powerful than studying sib-pairs. A higher portion of rare variants can be identified through sequencing unrelated samples compared to sibs. Alternatively, if samples are ascertained using fixed thresholds from an infinite-sized population, sequencing one sib with the most extreme trait from each extreme concordant sib-pair is consistently the most powerful design. CONCLUSIONS: MEGA will play an important role in the analysis of sequence-based genetic association studies.
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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 | 0,029 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».