Multivariate extension of penalized regression on summary statistics to construct polygenic risk scores for correlated traits
Notice bibliographique
Résumé
Genetic correlations between human traits and disorders such as schizophrenia (SZ) and bipolar disorder (BD) diagnoses are well established. Improved prediction of individual traits has been obtained by combining predictors of multiple genetically correlated traits derived from summary statistics produced by genome-wide association studies, compared with single trait predictors. We extend this idea to penalized regression on summary statistics in Multivariate Lassosum, expressing regression coefficients for the multiple traits on single nucleotide polymorphisms (SNPs) as correlated random effects, similarly to multi-trait summary statistic best linear unbiased predictors (MT-SBLUPs). We also allow the SNP contributions to genetic covariance and heritability to depend on genomic annotations. We conducted simulations with two dichotomous traits having polygenic architecture similar to SZ and BD, using genotypes from 29,330 subjects from the CARTaGENE cohort. Multivariate Lassosum produced polygenic risk scores (PRSs) more strongly correlated with the true genetic risk predictor and had better discrimination power between affected and non-affected subjects than previously published sparse multi-trait (PANPRS) and univariate (Lassosum, sparse LDpred2, and the standard clumping and thresholding) methods in most simulation settings. Application of Multivariate Lassosum to predict SZ, BD, and related psychiatric traits in the Eastern Quebec SZ and BD kindred study revealed associations with every trait stronger than those obtained with univariate sparse PRSs, particularly when heritability and genetic covariance depended on genomic annotations. Multivariate Lassosum thus appears promising to improve prediction of genetically correlated traits with summary statistics for a selected subset of SNPs.
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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 | 0,009 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».