We propose a new computational framework, probabilistic transcriptome-wide association study (PTWAS), to investigate causal relationships between gene expressions and complex traits. PTWAS applies the established principles from instrumental variables analysis and takes advantage of probabilistic eQTL annotations to delineate and tackle the unique challenges arising in TWAS. PTWAS not only confers higher power than the existing methods but also provides novel functionalities to evaluate the causal assumptions and estimate tissue- or cell-type-specific gene-to-trait effects. We illustrate the power of PTWAS by analyzing the eQTL data across 49 tissues from GTEx (v8) and GWAS summary statistics from 114 complex traits.

中文翻译：

---

PTWAS：使用概率 TWAS 分析研究复杂性状的组织相关因果分子机制

我们提出了一个新的计算框架，概率转录组范围关联研究（PTWAS），以研究基因表达和复杂性状之间的因果关系。PTWAS 应用工具变量分析的既定原则，并利用概率 eQTL 注释来描绘和解决 TWAS 中出现的独特挑战。PTWAS 不仅具有比现有方法更高的能力，而且还提供了新的功能来评估因果假设和估计组织或细胞类型特异性基因对性状的影响。我们通过分析来自 GTEx (v8) 的 49 个组织的 eQTL 数据和来自 114 个复杂性状的 GWAS 汇总统计数据来说明 PTWAS 的力量。