EraSOR: a software tool to eliminate inflation caused by sample overlap in polygenic score analyses
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Polygenic risk score (PRS) analyses are now routinely applied across biomedical research. However, as PRS studies grow in size, there is an increased risk of sample overlap between the genome-wide association study (GWAS) from which the PRS is derived and the "target sample," in which PRSs are computed and hypotheses are tested. Despite the wide recognition of the sample overlap problem, its potential impact on the results from PRS studies has not yet been quantified, and no analytical solution has been provided. FINDINGS: Here, we first conduct a comprehensive investigation into the scale of the sample overlap problem, finding that PRS results can be substantially inflated even in the presence of minimal overlap. Next, we introduce a method and software, EraSOR (Erase Sample Overlap and Relatedness), which eliminates the inflation caused by sample overlap (and close relatedness) in almost all settings tested here. CONCLUSIONS: EraSOR could be useful in PRS studies (with target sample >1,000) similar to those investigated here, either (i) to mitigate the potential effects of known or unknown intercohort overlap and close relatedness or (ii) as a sensitivity tool to highlight the possible presence of sample overlap before its direct removal, when possible, or else to provide a lower bound on PRS analysis results after accounting for potential sample overlap.
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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 | 0,016 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,014 |
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 ».