A multi-tissue transcriptome analysis of human metabolites guides the interpretability of associations based on multi-SNP models for gene expression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is particular interest in transcriptome-wide association studies (TWAS) - gene-level tests based on multi-SNP predictive models of gene expression - for identifying causal genes at loci associated with complex traits. However, interpretation of TWAS associations may be complicated by divergent effects of model SNPs on trait phenotype and gene expression. We developed an iterative modelling scheme for obtaining multi-SNP models of gene expression and applied this framework to generate expression models for 43 human tissues from the Genotype-Tissues Expression (GTEx) Project. We characterized the performance of single- and multi-SNP TWAS models for identifying causal genes in GWAS data for 46 circulating metabolites. We show that: (a) multi-SNP models captured more variation in expression than the top cis -eQTL (median 2 fold improvement); (b) predicted expression based on multi-SNP models was associated (FDR<0.01) with metabolite levels for 826 unique gene-metabolite pairs, but, after step-wise conditional analyses, 90% were dominated by a single eQTL SNP; (c) amongst the 35% of associations where a SNP in the expression model was a significant cis -eQTL and metabolomic-QTL (met-QTL), 92% demonstrated colocalization between these signals, but interpretation was often complicated by incomplete overlap of QTLs in multi-SNP models; (d) using a “truth” set of causal genes at 61 met-QTLs, the sensitivity was high (67%), but the positive predictive value was low, as only 8% of TWAS associations at met-QTLs involved true causal genes. These results guide the interpretation of TWAS and highlight the need for corroborative data to provide confident assignment of causality.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».