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iFunMed: Integrative functional mediation analysis of GWAS and eQTL studies.
Genetic Epidemiology ( IF 2.1 ) Pub Date : 2019-07-23 , DOI: 10.1002/gepi.22217
Constanza Rojo 1 , Qi Zhang 2 , Sündüz Keleş 1, 3
Affiliation  

Genome-wide association studies (GWAS) have successfully identified thousands of genetic variants contributing to disease and other phenotypes. However, significant obstacles hamper our ability to elucidate causal variants, identify genes affected by causal variants, and characterize the mechanisms by which genotypes influence phenotypes. The increasing availability of genome-wide functional annotation data is providing unique opportunities to incorporate prior information into the analysis of GWAS to better understand the impact of variants on disease etiology. Although there have been many advances in incorporating prior information into prioritization of trait-associated variants in GWAS, functional annotation data have played a secondary role in the joint analysis of GWAS and molecular (i.e., expression) quantitative trait loci (eQTL) data in assessing evidence for association. To address this, we develop a novel mediation framework, iFunMed, to integrate GWAS and eQTL data with the utilization of publicly available functional annotation data. iFunMed extends the scope of standard mediation analysis by incorporating information from multiple genetic variants at a time and leveraging variant-level summary statistics. Data-driven computational experiments convey how informative annotations improve single-nucleotide polymorphism (SNP) selection performance while emphasizing robustness of iFunMed to noninformative annotations. Application to Framingham Heart Study data indicates that iFunMed is able to boost detection of SNPs with mediation effects that can be attributed to regulatory mechanisms.

中文翻译:

iFunMed:GWAS和eQTL研究的综合功能中介分析。

全基因组关联研究(GWAS)已成功鉴定出数千种导致疾病和其他表型的遗传变异。但是,重大障碍阻碍了我们阐明因果变体,鉴定受因果变体影响的基因以及表征基因型影响表型的机制的能力。全基因组功能注释数据的可用性不断提高,为将先前的信息纳入GWAS分析提供了独特的机会,以更好地了解变异对疾病病因的影响。尽管在将先验信息纳入GWAS中与性状相关的变体的优先级排序方面已有许多进展,但是功能注释数据在GWAS和分子的联合分析(即,表达)数量性状基因座(eQTL)数据,以评估关联的证据。为了解决这个问题,我们开发了一种新颖的中介框架iFunMed,以利用公共可用的功能注释数据来集成GWAS和eQTL数据。iFunMed通过一次整合来自多个遗传变异的信息并利用变异水平的汇总统计信息,扩展了标准中介分析的范围。数据驱动的计算实验传达了信息性注释如何提高单核苷酸多态性(SNP)选择性能,同时强调iFunMed对非信息性注释的鲁棒性。在Framingham心脏研究数据中的应用表明,iFunMed能够通过介导作用增强SNP的检测,这种介导作用可归因于调节机制。为了解决这个问题,我们开发了一种新颖的中介框架iFunMed,以利用公共可用的功能注释数据来集成GWAS和eQTL数据。iFunMed通过一次整合来自多个遗传变异的信息并利用变异水平的汇总统计信息,扩展了标准中介分析的范围。数据驱动的计算实验传达了信息性注释如何提高单核苷酸多态性(SNP)选择性能,同时强调iFunMed对非信息性注释的鲁棒性。在Framingham心脏研究数据中的应用表明,iFunMed能够通过介导作用增强SNP的检测,这种介导作用可归因于调节机制。为了解决这个问题,我们开发了一种新颖的中介框架iFunMed,以利用公共可用的功能注释数据来集成GWAS和eQTL数据。iFunMed通过一次整合来自多个遗传变异的信息并利用变异水平的汇总统计信息,扩展了标准中介分析的范围。数据驱动的计算实验传达了信息性注释如何提高单核苷酸多态性(SNP)选择性能,同时强调iFunMed对非信息性注释的鲁棒性。在Framingham心脏研究数据中的应用表明,iFunMed能够通过介导作用增强SNP的检测,这种介导作用可归因于调节机制。整合GWAS和eQTL数据,并利用公开可用的功能注释数据。iFunMed通过一次整合来自多个遗传变异的信息并利用变异水平的汇总统计信息,扩展了标准中介分析的范围。数据驱动的计算实验传达了信息性注释如何提高单核苷酸多态性(SNP)选择性能,同时强调iFunMed对非信息性注释的鲁棒性。在Framingham心脏研究数据中的应用表明,iFunMed能够通过介导作用增强SNP的检测,这种介导作用可归因于调节机制。整合GWAS和eQTL数据,并利用公开可用的功能注释数据。iFunMed通过一次整合来自多个遗传变异的信息并利用变异水平的汇总统计信息,扩展了标准中介分析的范围。数据驱动的计算实验传达了信息性注释如何提高单核苷酸多态性(SNP)选择性能,同时强调iFunMed对非信息性注释的鲁棒性。在Framingham心脏研究数据中的应用表明,iFunMed能够通过介导作用增强SNP的检测,这种介导作用可归因于调节机制。iFunMed通过一次整合来自多个遗传变异的信息并利用变异水平的汇总统计信息,扩展了标准中介分析的范围。数据驱动的计算实验传达了信息性注释如何提高单核苷酸多态性(SNP)选择性能,同时强调iFunMed对非信息性注释的鲁棒性。在Framingham心脏研究数据中的应用表明,iFunMed能够通过介导作用增强SNP的检测,这种介导作用可归因于调节机制。iFunMed通过一次整合来自多个遗传变异的信息并利用变异水平的汇总统计信息,扩展了标准中介分析的范围。数据驱动的计算实验传达了信息性注释如何提高单核苷酸多态性(SNP)选择性能,同时强调iFunMed对非信息性注释的鲁棒性。在Framingham心脏研究数据中的应用表明,iFunMed能够通过介导作用增强SNP的检测,这种介导作用可归因于调节机制。
更新日期:2019-11-01
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