A robust method to estimate regional polygenic correlation under misspecified linkage disequilibrium structure
Notice bibliographique
Résumé
Complex traits can share a substantial proportion of their polygenic heritability. However, genome-wide polygenic correlations between pairs of traits can mask heterogeneity in their shared polygenic effects across loci. We propose a novel method (weighted maximum likelihood-regional polygenic correlation [RPC]) to evaluate polygenic correlation between two complex traits in small genomic regions using summary association statistics. Our method tests for evidence that the polygenic effect at a given region affects two traits concurrently. We show through simulations that our method is well calibrated, powerful, and more robust to misspecification of linkage disequilibrium than other methods under a polygenic model. As small genomic regions are more likely to harbor specific genetic effects, our method is ideal to identify heterogeneity in shared polygenic correlation across regions. We illustrate the usefulness of our method by addressing two questions related to cardiometabolic traits. First, we explored how RPC can inform on the strong epidemiological association between high-density lipoprotein cholesterol and coronary artery disease (CAD), suggesting a key role for triglycerides metabolism. Second, we investigated the potential role of PPARγ activators in the prevention of CAD. Our results provide a compelling argument that shared heritability between complex traits is highly heterogeneous across loci.
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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 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».