Статистическая платформа для анализа редких вариантов по нескольким признакам в крупномасштабных исследованиях полногеномного секвенирования

Крупномасштабные исследования полногеномного секвенирования (WGS) расширили наши представления о вкладе кодирующих и некодирующих редких вариантов в сложные признаки человека. Использование оценок эффектов ассоциаций для нескольких признаков при анализе ассоциаций редких вариантов в данных WGS может повысить статистическую мощность по сравнению с анализом отдельных признаков, а также позволяет выявлять гены и регионы с плейотропными эффектами. Существующие методы анализа нескольких признаков имеют ограниченные возможности для исследования редких вариантов в крупномасштабных данных WGS. Мы разработали MultiSTAAR — статистическую платформу и вычислительно масштабируемый аналитический конвейер для функционально ориентированного анализа редких вариантов по нескольким признакам в крупномасштабных исследованиях WGS. MultiSTAAR учитывает генетическое родство, популяционную структуру и корреляции между фенотипами при совместном анализе нескольких признаков, а также расширяет возможности анализа ассоциаций редких вариантов за счёт включения множества функциональных аннотаций. С помощью MultiSTAAR мы провели совместный анализ трёх липидных признаков у 61 838 участников разных этнических групп из программы Trans-Omics for Precision Medicine (TOPMed). Были выявлены и воспроизведены новые ассоциации с липидными признаками, не обнаруженные при анализе отдельных признаков.