Accepted_test

Анализ ассоциаций на основе генов (GBAA) тестирует совместный эффект всех SNP гена на признак. Исходными данными для анализа одного гена обычно служат результаты GWAS и матрица корреляций между генотипами SNP. Для учета влияния внегенных SNP, находящихся в неравновесии по сцеплению с SNP гена, обязательным шагом является условный анализ. Здесь представлен новый метод условного анализа TauCOR, стратегия которого заключается в корректировке матрицы корреляций между внутригенными SNP. Сначала метод анализирует SNP в соседнем регионе, чтобы оценить их общий вклад в изменчивость признака, а затем ген интереса, рассматривая для него два потенциальных источника ассоциативного сигнала: SNP самого гена и SNP соседнего региона с уже известным вкладом. Нулевой гипотезой является предположение, что в гене нет сигналов, обусловленных непосредственно SNP гена. В соответствии с этой гипотезой TauCOR корректирует корреляционную матрицу гена. Далее используя эту скорректированную матрицу вместе с первичными результатами GWAS, выполняется GBAA. TauCOR был протестирован на наборах SNP (некодирующих, кодирующих и несинонимических), принадлежащих как истинно-положительным генам из ‘золотого стандарта’, так и истинно-отрицательным генам из соседних регионов. Для каждого SNP-набора был выполнен тест ACAT-O, объединяющий результаты тестов SKATO и PCA, а затем для значимых SNP-наборов проводился условный анализ. TauCOR продемонстрировал сравнимую чувствительность условного анализа и значительно более высокую специфичность по сравнению с известными нам методами COJO и polygenic pruning. Метод может быть успешно использован для повышения точности анализа ассоциаций на генном уровне.