A genome-wide association study of mass spectrometry proteomics using the Seer Proteograph platform
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Genome-wide association studies (GWAS) with proteomics are essential tools for drug discovery. To date, most studies have used affinity proteomics platforms, which have limited discovery to protein panels covered by the available affinity binders. Furthermore, it is not clear to which extent protein epitope changing variants interfere with the detection of protein quantitative trait loci (pQTLs). Mass spectrometry-based (MS) proteomics can overcome some of these limitations. Here we report a GWAS using the MS-based Seer Proteograph TM platform with blood samples from a discovery cohort of 1,260 American participants and a replication in 325 individuals from Asia, with diverse ethnic backgrounds. We analysed 1,980 proteins quantified in at least 80% of the samples, out of 5,753 proteins quantified across the discovery cohort. We identified 252 and replicated 90 pQTLs, where 30 of the replicated pQTLs have not been reported before. We further investigated 200 of the strongest associated cis-pQTLs previously identified using the SOMAscan and the Olink platforms and found that up to one third of the affinity proteomics pQTLs may be affected by epitope effects, while another third were confirmed by MS proteomics to be consistent with the hypothesis that genetic variants induce changes in protein expression. The present study demonstrates the complementarity of the different proteomics approaches and reports pQTLs not accessible to affinity proteomics, suggesting that many more pQTLs remain to be discovered using MS-based platforms. Graphical Abstract Summarizing the approach taken to identify potential epitope effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».