Более точный метод анализа колокализации с учётом нескольких причинных вариантов

В полногеномных ассоциативных исследованиях (GWAS) в настоящее время часто выявляют несколько причинных вариантов, расположенных в непосредственной близости друг от друга. Также стало стандартным выяснять, обусловлены ли ассоциации разных признаков одними и теми же причинными вариантами. Однако один из популярных методов решения этой задачи, coloc, основан на упрощающем предположении о существовании только одного причинного варианта для каждого признака в данном геномном регионе. В настоящей работе мы изучили возможность применения недавно предложенного регрессионного подхода с суммой одиночных эффектов (Sum of Single Effects, SuSiE), предназначенного для тонкого картирования генетических сигналов, совместно с coloc. SuSiE — новый метод, позволяющий одновременно оценивать доказательства ассоциации для нескольких причинных вариантов и разделять статистическую поддержку каждого варианта с учётом рассматриваемого причинного сигнала. Мы показали, что такой подход обеспечивает более точные выводы при использовании coloc, чем другие предложенные способы адаптации coloc к нескольким причинным вариантам, основанные на условном анализе. Поэтому при наличии нескольких причинных вариантов мы рекомендуем сочетать coloc с SuSiE для повышения точности анализа колокализации.