Predictive capabilities of polygenic scores in an East-Asian population-based cohort: the Singapore Chinese health study
Notice bibliographique
Résumé
Polygenic scores (PGS) are derived primarily from European population studies. It is unclear how these perform in risk predictions among East-Asians. We generated 2173 PGSs from 519 traits and assessed their associations with 58 baseline phenotypes in the Singapore Chinese Health Study, a prospective cohort of 23,622 Chinese adults residing in Singapore. PGS performances were evaluated through explained variance (r²) and area under the receiver operating characteristic curve (AUC) in linear and logistic regression models, respectively. Traits with higher heritability exhibited stronger PGS associations, while behavioural traits, like sleep duration, showed weaker associations. Height and type 2 diabetes (T2D) exhibited largest SNP-based heritability with the largest increments in explained variance and AUC. We explored the effect of T2D risk factors on the association between the T2D PGS (PGS003444) and incident T2D. PGS associations were significantly mediated and modified by hypertension (Pindirect = 1.56 × 10−18, Pinteraction = 2.10 × 10−3) and BMI (Pindirect = 1.25 × 10−36, Pinteraction = 1.11 × 10−6). Prediction ability of PGS003444 for incident T2D was stronger among non-overweight individuals without hypertension (AUC = 0.774) than in overweight individuals with hypertension (AUC = 0.709). Our study demonstrates the divergent ability of PGSs in predictions of complex traits. For certain traits, such as T2D, PGSs may have the potential for improving risk prediction and personalized healthcare. The authors analyzed over 2000 polygenic scores (PGSs) to evaluate their associations with 58 baseline traits in the Singapore Chinese Health Study (SCHS) cohort.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».