OBJECTIVES Classical methods for combining summary data from genome-wide association studies only use marginal genetic effects, and power can be compromised in the presence of heterogeneity. We aim to enhance the discovery of novel associated loci in the presence of heterogeneity of genetic effects in subgroups defined by an environmental factor. METHODS We present a pvalue-assisted subset testing for associations (pASTA) framework that generalizes the previously proposed association analysis based on subsets (ASSET) method by incorporating gene-environment (G-E) interactions into the testing procedure. We conduct simulation studies and provide two data examples. RESULTS Simulation studies show that our proposal is more powerful than methods based on marginal associations in the presence of G-E interactions and maintains comparable power even in their absence. Both data examples demonstrate that our method can increase power to detect overall genetic associations and identify novel studies/phenotypes that contribute to the association. CONCLUSIONS Our proposed method can be a useful screening tool to identify candidate single nucleotide polymorphisms that are potentially associated with the trait(s) of interest for further validation. It also allows researchers to determine the most probable subset of traits that exhibit genetic associations in addition to the enhancement of power.

中文翻译：

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基于子集的分析，使用基因-环境相互作用来发现跨多个研究或表型的遗传关联。

目的结合来自全基因组关联研究的汇总数据的经典方法仅使用边际遗传效应，并且在存在异质性的情况下可能会破坏功效。我们旨在在环境因素定义的亚组中存在遗传效应异质性的情况下，增强新型相关基因座的发现。方法我们提出了一种关联的p值辅助子集测试（pASTA）框架，该框架通过将基因环境（GE）交互作用纳入测试过程来概括先前提出的基于子集的关联分析（ASSET）方法。我们进行仿真研究并提供两个数据示例。结果仿真研究表明，在存在GE相互作用的情况下，我们的建议比基于边际关联的方法更有效，即使在没有GE相互作用的情况下，也能保持可比的能力。这两个数据示例都表明，我们的方法可以提高检测整体遗传关联并识别有助于该关联的新研究/表型的能力。结论我们提出的方法可以作为一种有用的筛选工具，用于识别可能与目的性状相关的候选单核苷酸多态性，以进行进一步的验证。它也使研究人员能够确定除了能力增强外，最可能表现出遗传关联的性状子集。这两个数据示例都表明，我们的方法可以提高检测整体遗传关联并识别有助于该关联的新研究/表型的能力。结论我们提出的方法可以作为一种有用的筛选工具，用于识别可能与目的性状相关的候选单核苷酸多态性，以进行进一步的验证。它也使研究人员能够确定除了能力增强外，最可能表现出遗传关联的性状子集。这两个数据示例都表明，我们的方法可以提高检测整体遗传关联并识别有助于该关联的新研究/表型的能力。结论我们提出的方法可以作为一种有用的筛选工具，用于识别可能与目的性状相关的候选单核苷酸多态性，以进行进一步的验证。它也使研究人员能够确定除了能力增强外，最可能表现出遗传关联的性状子集。