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Enregistrement W3173375741 · doi:10.1101/2021.06.30.450606

Classic genome-wide association methods are unlikely to identify causal variants in strongly clonal microbial populations

2021· preprint· en· W3173375741 sur OpenAlexaff
Peter E. Chen, B. Jesse Shapiro

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill Genome CentreUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenome-wide association studyLinkage disequilibriumGenetic associationBiologyGeneticsAlleleGenomePopulation1000 Genomes ProjectComputational biologyPopulation stratificationGenotypeSingle-nucleotide polymorphismGeneMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since the advent of genome-wide association studies (GWAS) in human genomes, an increasing sophistication of methods has been developed for more robust association detection. Currently, the backbone of human GWAS approaches is allele-counting-based methods where the signal of association is derived from alleles that are identical-by-state. Borrowing this approach from human GWAS, allele-counting-based methods have been popularized in microbial GWAS, notably the generalized linear model using either dimension reduction for fixed covariates and/or a genetic relationship matrix as a random effect in a mixed model to control for population stratification. In this work, we show how the effects of linkage disequilibrium (LD) can potentially obscure true-positive genotype-phenotype associations (i.e., genetic variants causally associated with the phenotype of interest) and also lead to unacceptably high rates of false-positive associations when applying these classical approaches to GWAS in weakly recombining microbial genomes. We developed a GWAS method called POUTINE ( https://github.com/Peter-Two-Point-O/POUTINE ), which relies on homoplastic mutation to both clarify the source of putative causal variants and reduce likely false-positive associations compared to traditional allele counting methods. Using datasets of M. tuberculosis genomes and antibiotic-resistance phenotypes, we show that LD can in fact render all association signals from allele counting methods to be fully indistinguishable from hundreds to thousands of sites scattered across an entire genome. These classic GWAS methods thus fail to pinpoint likely causal genotype-phenotype associations and separate them from background noise, even after applying methods to correct for population structure. We therefore urge caution when utilizing classical approaches, particularly in populations that are strongly clonal.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,152

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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