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Enregistrement W3156764259 · doi:10.1101/2021.04.16.21255481

A Tool for Translating Polygenic Scores onto the Absolute Scale Using Summary Statistics

2021· preprint· en· W3156764259 sur OpenAlexaff
Oliver Pain, Alexandra C. Gillett, Jehannine Austin, Lasse Folkersen, Cathryn M. Lewis

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilKing's College LondonNational Institute for Health and Care ResearchMaudsley CharityDepartment of Health and Social CareMenzies Centre for Australian Studies, King's College London, University of LondonSouth London and Maudsley NHS Foundation Trust
Mots-clésStatisticsInterpretabilityStandard deviationMathematicsRange (aeronautics)Scale (ratio)Quantitative trait locusPolygeneSample size determinationBiologyComputer scienceArtificial intelligenceGeneticsCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background There is growing interest in the clinical application of polygenic scores as their predictive utility increases for a range of health-related phenotypes. However, providing polygenic score predictions on the absolute scale is an important step for their safe interpretation. Currently, polygenic scores can only be converted to the absolute scale when a validation sample is available, presenting a major limitation in the interpretability and clinical utility of polygenic scores. Methods We have developed a method to convert polygenic scores to the absolute scale for binary and normally distributed phenotypes. This method uses summary statistics, requiring only the area-under-the-ROC curve (AUC) or variance explained ( R 2 ) by the polygenic score, and the prevalence of binary phenotypes, or mean and standard deviation of normally distributed phenotypes. Polygenic scores are converted using normal distribution theory. Given the AUC/ R 2 of polygenic scores may be unknown, we also evaluate two methods (AVENGEME, lassosum) for estimating these values from genome-wide association study (GWAS) summary statistics alone. We validate the absolute risk conversion and AUC/ R 2 estimation using data for eight binary and three continuous phenotypes in the UK Biobank sample. Results When the AUC/ R 2 of the polygenic score is known, the observed and estimated absolute values were highly concordant. Across binary phenotypes, the mean absolute difference between the observed and estimated proportion of cases was 5%. For continuous phenotypes, the mean absolute difference between observed and estimated means was <0.3%. Estimates of AUC/ R 2 from the lassosum pseudovalidation method were most similar to the observed AUC/ R 2 values, though estimated values deviated substantially from the observed for autoimmune disorders. Conclusion This study enables accurate interpretation of polygenic scores using only summary statistics, providing a useful tool for educational and clinical purposes. Furthermore, we have created interactive webtools implementing the conversion to the absolute scale for binary and normally distributed phenotypes ( https://opain.github.io/GenoPred/PRS_to_Abs_tool.html ). Several further barriers must be addressed before clinical implementation of polygenic scores, such as ensuring target individuals are well represented by the GWAS sample.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,139
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,139
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0100,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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