Sparse polygenic risk score inference with the spike-and-slab LASSO
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: Large-scale biobanks, with rich phenotypic and genomic data across hundreds of thousands of samples, provide ample opportunities to elucidate the genetics of complex traits and diseases. Consequently, there is growing demand for robust and scalable methods for disease risk prediction from genotype data. Inference in this setting is challenging due to the high-dimensionality of genomic data, especially when coupled with smaller sample sizes. Popular Polygenic Risk Score (PRS) inference methods address this challenge by adopting sparse Bayesian priors or penalized regression techniques, such as the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO). However, the former class of methods are not as scalable and do not produce exact sparsity, while the latter tends to over-shrink large coefficients. RESULTS: In this study, we present SSLPRS, a novel PRS method based on the Spike-and-Slab LASSO (SSL) prior, which offers a theoretical bridge between the two frameworks. We extend previous work to derive a coordinate-ascent inference algorithm that operates on GWAS summary statistics, which is orders-of-magnitude more efficient than corresponding individual-level-based implementations. To illustrate the statistical properties of the proposed model, we conducted experiments involving nine simulation configurations and nine quantitative phenotypes from the UK Biobank. Our results demonstrate that SSLPRS is competitive with state-of-the-art methods in terms of prediction accuracy and exhibits superior variable selection performance, especially in sparse genetic architectures. In simulations, this translates to upwards of 50% improvement in positive predictive value. In analysis of real phenotypes, we show that selected variants are highly enriched for meaningful genomic annotations and have better replication rates in larger meta-analyses. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: SSLPRS is available in the open-source package https://github.com/li-lab-mcgill/penprs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».