InTACT: An adaptive and powerful framework for joint-tissue transcriptome-wide association studies.
InTACT: An adaptive and powerful framework for joint-tissue transcriptome-wide association studies.
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DOI：
10.1002/gepi.22425
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发表时间：
2021-12
影响因子：
2.1
通讯作者：
Wu C
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bae YE;Wu L;Wu C
综合了转录学参考数据和全基因组关联研究的转录组关联研究(TWAS)已经成功地促进了许多复杂性状候选基因的发现。然而，现有的方法可能会遭受严重的功率损失，因为它们没有有效地考虑到许多基因在组织中的表达往往是一致的。在这里，我们提出了一种计算高效的测试方法，称为通过柯西变换的关联综合测试(INTERNAL)，它有效地结合了多个组织的信息，从而提高了识别关联基因的能力。通过仿真研究，我们发现INTEGER在保持高功率的同时适当地控制了类型1的误码率。我们完整地应用于迄今为止最大的阿尔茨海默病(AD)GWAs，鉴定了227个基因组范围的重要基因，其中130个没有被基准方法TWAs和MultiXcan识别。重要的是，INTENAL发现了AD的五个新的基因座。我们原封不动地在公开可用的软件中实现，“原封不动”。
Transcriptome-wide association studies (TWAS) that integrate transcriptomic reference data and genome-wide association studies (GWAS) have successfully enhanced the discovery of candidate genes for many complex traits. However, existing methods may suffer from substantial power loss because they fail to effectively consider that expression of many genes tends to be consistent across tissues. Here we propose a computationally efficient testing method, referred to as Integrative Test for Associations via Cauchy Transformation (InTACT), that effectively combines information across multiple tissues and thus improves the power of identifying associated genes. Through simulation studies, we show that InTACT maintains high power while properly controls for Type 1 error rates. We applied InTACT to the largest GWAS of Alzheimers disease (AD) to date and identified 227 genome-wide significant genes, of which 130 were not identified by benchmark methods, TWAS and MultiXcan. Importantly, InTACT identified five novel loci for AD. We implemented InTACT in publicly available software, “InTACT.”
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影响因子：
64.8
作者：
Bycroft C;Freeman C;Petkova D;Band G;Elliott LT;Sharp K;Motyer A;Vukcevic D;Delaneau O;O'Connell J;Cortes A;Welsh S;Young A;Effingham M;McVean G;Leslie S;Allen N;Donnelly P;Marchini J
通讯作者：
Marchini J
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作者：
Finucane HK;Reshef YA;Anttila V;Slowikowski K;Gusev A;Byrnes A;Gazal S;Loh PR;Lareau C;Shoresh N;Genovese G;Saunders A;Macosko E;Pollack S;Brainstorm Consortium;Perry JRB;Buenrostro JD;Bernstein BE;Raychaudhuri S;McCarroll S;Neale BM;Price AL
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影响因子：
30.8
作者：
Hu, Yiming;Li, Mo;Yu, Lei
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Yu, Lei
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作者：
Fryett JJ;Morris AP;Cordell HJ
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作者：
Buniello, Annalisa;MacArthur, Jacqueline A. L.;Parkinson, Helen
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Parkinson, Helen