Inferring a directed acyclic graph of phenotypes from GWAS summary statistics

有向无环图 全基因组关联研究 计算机科学 遗传关联 关联测试 高斯分布 计算生物学 图形 统计 算法 数学 生物 理论计算机科学 遗传学 基因型 基因 单核苷酸多态性 物理 量子力学
作者
Rachel Zilinskas,Chunlin Li,Xiaotong Shen,Wei Pan,Tianzhong Yang
出处
期刊:Biometrics [Oxford University Press]
卷期号:80 (1) 被引量:2
标识
DOI:10.1093/biomtc/ujad039
摘要

ABSTRACT Estimating phenotype networks is a growing field in computational biology. It deepens the understanding of disease etiology and is useful in many applications. In this study, we present a method that constructs a phenotype network by assuming a Gaussian linear structure model embedding a directed acyclic graph (DAG). We utilize genetic variants as instrumental variables and show how our method only requires access to summary statistics from a genome-wide association study (GWAS) and a reference panel of genotype data. Besides estimation, a distinct feature of the method is its summary statistics-based likelihood ratio test on directed edges. We applied our method to estimate a causal network of 29 cardiovascular-related proteins and linked the estimated network to Alzheimer’s disease (AD). A simulation study was conducted to demonstrate the effectiveness of this method. An R package sumdag implementing the proposed method, all relevant code, and a Shiny application are available.
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