Risk factors affecting polygenic score performance across diverse cohorts
Notice bibliographique
Résumé
Apart from ancestry, personal or environmental covariates may contribute to differences in polygenic score (PGS) performance. We analyzed the effects of covariate stratification and interaction on body mass index (BMI) PGS (PGS BMI ) across four cohorts of European (N = 491,111) and African (N = 21,612) ancestry. Stratifying on binary covariates and quintiles for continuous covariates, 18/62 covariates had significant and replicable R 2 differences among strata. Covariates with the largest differences included age, sex, blood lipids, physical activity, and alcohol consumption, with R 2 being nearly double between best- and worst-performing quintiles for certain covariates. Twenty-eight covariates had significant PGS BMI –covariate interaction effects, modifying PGS BMI effects by nearly 20% per standard deviation change. We observed overlap between covariates that had significant R 2 differences among strata and interaction effects – across all covariates, their main effects on BMI were correlated with their maximum R 2 differences and interaction effects (0.56 and 0.58, respectively), suggesting high-PGS BMI individuals have highest R 2 and increase in PGS effect. Using quantile regression, we show the effect of PGS BMI increases as BMI itself increases, and that these differences in effects are directly related to differences in R 2 when stratifying by different covariates. Given significant and replicable evidence for context-specific PGS BMI performance and effects, we investigated ways to increase model performance taking into account nonlinear effects. Machine learning models (neural networks) increased relative model R 2 (mean 23%) across datasets. Finally, creating PGS BMI directly from GxAge genome-wide association studies effects increased relative R 2 by 7.8%. These results demonstrate that certain covariates, especially those most associated with BMI, significantly affect both PGS BMI performance and effects across diverse cohorts and ancestries, and we provide avenues to improve model performance that consider these effects.
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 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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».