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Enregistrement W3193219936 · doi:10.1101/2021.08.06.455333

A flexible summary-based colocalization method with application to the mucin Cystic Fibrosis lung disease modifier locus

2021· preprint· en· W3193219936 sur OpenAlexafffund
Fan Wang, Naim Panjwani, Cheng Wang, Lei Sun, Lisa Strug

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenUniversity of TorontoGovernment of CanadaGovernment of OntarioNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCystic Fibrosis CanadaCanadian Institutes of Health ResearchGenome Canada
Mots-clésColocalizationExpression quantitative trait lociLocus (genetics)BiologyGenome-wide association studyGeneticsLinkage disequilibriumCystic fibrosisQuantitative trait locusMultiple comparisons problemAlleleGenetic associationGeneSingle-nucleotide polymorphismMolecular biologyHaplotypeGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 ).

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,266 · 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
GenreEmpirique

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'admission2
Résumé présentoui

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