A flexible summary-based colocalization method with application to the mucin Cystic Fibrosis lung disease modifier locus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mucus obstruction is a central feature in the Cystic Fibrosis (CF) airways. A genome-wide association study (GWAS) of lung disease by the CF Gene Modifier Consortium (CFGMC) identified a significant locus containing two mucin genes, MUC20 and MUC4 . Expression quantitative trait locus (eQTL) analysis using human nasal epithelial (HNE) from 94 CF Canadians in the CFGMC demonstrated MUC4 eQTLs that mirrored the lung association pattern in the region, suggesting that MUC4 expression may mediate CF lung disease. Complications arose, however, with colocalization testing using existing methods: the locus is complex and the associated SNPs span a 0.2Mb region with high linkage disequilibrium and evidence of eQTLs for multiple genes and tissues (heterogeneity). We previously developed the Simple Sum ( SS ), a powerful colocalization test in regions with heterogeneity, but SS assumed eQTLs to be present to achieve type I error control. Here we propose a two-stage SS (SS2) colocalization test that avoids a prior eQTL assumptions, accounts for multiple hypothesis testing and the composite null hypothesis and enables meta-analysis. We compare SS2 to published approaches through simulation and demonstrate type I error control for all settings with the greatest power in the presence of high LD and heterogeneity. Applying SS2 to the MUC20/MUC4 CF lung disease locus with eQTLs from CF HNE revealed significant colocalization with MUC4 (p = 1.71×10 −5 ) rather than MUC20 . The SS2 is a powerful method to inform the responsible gene(s) at a locus and guide future functional studies. SS2 has been implemented in the application LocusFocus ( locusfocus.research.sickkids.ca ).
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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 | 0,018 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».