LocusFocus: Web-based colocalization for the annotation and functional follow-up of GWAS
Notice bibliographique
Résumé
Genome-wide association studies (GWAS) have primarily identified trait-associated loci in the non-coding genome. Colocalization analyses of SNP associations from GWAS with expression quantitative trait loci (eQTL) evidence enable the generation of hypotheses about responsible mechanism, genes and tissues of origin to guide functional characterization. Here, we present a web-based colocalization browsing and testing tool named LocusFocus (https://locusfocus.research.sickkids.ca). LocusFocus formally tests colocalization using our established Simple Sum method to identify the most relevant genes and tissues for a particular GWAS locus in the presence of high linkage disequilibrium and/or allelic heterogeneity. We demonstrate the utility of LocusFocus, following up on a genome-wide significant locus from a GWAS of meconium ileus (an intestinal obstruction in cystic fibrosis). Using LocusFocus for colocalization analysis with eQTL data suggests variation in ATP12A gene expression in the pancreas rather than intestine is responsible for the GWAS locus. LocusFocus has no operating system dependencies and may be installed in a local web server. LocusFocus is available under the MIT license, with full documentation and source code accessible on GitHub at https://github.com/naim-panjwani/LocusFocus.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,014 |
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 ».