Independent test assessment using the extreme value distribution theory
Notice bibliographique
Résumé
The new generation of whole genome sequencing platforms offers great possibilities and challenges for dissecting the genetic basis of complex traits. With a very high number of sequence variants, a naïve multiple hypothesis threshold correction hinders the identification of reliable associations by the overreduction of statistical power. In this report, we examine 2 alternative approaches to improve the statistical power of a whole genome association study to detect reliable genetic associations. The approaches were tested using the Genetic Analysis Workshop 19 (GAW19) whole genome sequencing data. The first tested method estimates the real number of effective independent tests actually being performed in whole genome association project by the use of an extreme value distribution and a set of phenotype simulations. Given the familiar nature of the GAW19 data and the finite number of pedigree founders in the sample, the number of correlations between genotypes is greater than in a set of unrelated samples. Using our procedure, we estimate that the effective number represents only 15 % of the total number of independent tests performed. However, even using this corrected significance threshold, no genome-wide significant association could be detected for systolic and diastolic blood pressure traits. The second approach implements a biological relevance-driven hypothesis tested by exploiting prior computational predictions on the effect of nonsynonymous genetic variants detected in a whole genome sequencing association study. This guided testing approach was able to identify 2 promising single-nucleotide polymorphisms (SNPs), 1 for each trait, targeting biologically relevant genes that could help shed light on the genesis of the human hypertension. The first gene, PFH14 , associated with systolic blood pressure, interacts directly with genes involved in calcium-channel formation and the second gene, MAP4 , encodes a microtubule-associated protein and had already been detected by previous genome-wide association study experiments conducted in an Asian population. Our results highlight the necessity of the development of alternative approached to improve the efficiency on the detection of reasonable candidate associations in whole genome sequencing 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 | 0,139 | 0,374 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».