A splicing-based multi-tissue joint transcriptome-wide association study identifies susceptibility genes for breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Splicing-based transcriptome-wide association studies (splicing-TWASs) of breast cancer have the potential to identify new susceptibility genes. However, existing splicing-TWASs test association of individual excised introns in breast tissue only and have thus limited power to detect susceptibility genes. In this study, we performed a multi-tissue joint splicing-TWAS that integrated splicing-TWAS signals of multiple excised introns in each gene across 11 tissues that are potentially relevant to breast cancer risk. We utilized summary statistics from a meta-analysis that combined genome-wide association study (GWAS) results of 424,650 European ancestry women. Splicing level prediction models were trained in GTEx (v8) data. We identified 240 genes by the multi-tissue joint splicing-TWAS at the Bonferroni corrected significance level; in the tissue-specific splicing-TWAS that combined TWAS signals of excised introns in genes in breast tissue only, we identified 9 additional significant genes. Of these 249 genes, 88 genes in 62 loci have not been reported by previous TWASs and 17 genes in 7 loci are at least 1 Mb away from published GWAS index variants. By comparing the results of our spicing-TWASs with previous gene expression-based TWASs that used the same summary statistics and expression prediction models trained in the same reference panel, we found that 110 genes in 70 loci identified by our splicing-TWASs were not reported in the expression-based TWASs. Our results showed that for many genes, expression quantitative trait loci (eQTL) did not show significant impact on breast cancer risk, while splicing quantitative trait loci (sQTL) showed strong impact through intron excision events.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».