Identifying lineage effects when controlling for population structure improves power in bacterial association studies

生物 遗传学 连锁不平衡 基因座(遗传学) 人口 抗生素耐药性 遗传关联 上位性 基因 基因型 单核苷酸多态性 细菌 人口学 社会学
作者
Sarah G. Earle,Chieh‐Hsi Wu,Jane Charlesworth,Nicole Stoesser,N Claire Gordon,Timothy M. Walker,Chris C. A. Spencer,Zamin Iqbal,David W. Eyre,Katie L. Hopkins,Neil Woodford,E. Grace Smith,Nazir Ismail,Martin Llewelyn,Tim Peto,Derrick W. Crook,Gil McVean,A. Sarah Walker,Daniel J. Wilson
出处
期刊:Nature microbiology 卷期号:1 (5) 被引量:266
标识
DOI:10.1038/nmicrobiol.2016.41
摘要

Bacteria pose unique challenges for genome-wide association studies because of strong structuring into distinct strains and substantial linkage disequilibrium across the genome(1,2). Although methods developed for human studies can correct for strain structure(3,4), this risks considerable loss-of-power because genetic differences between strains often contribute substantial phenotypic variability(5). Here, we propose a new method that captures lineage-level associations even when locus-specific associations cannot be fine-mapped. We demonstrate its ability to detect genes and genetic variants underlying resistance to 17 antimicrobials in 3,144 isolates from four taxonomically diverse clonal and recombining bacteria: Mycobacterium tuberculosis, Staphylococcus aureus, Escherichia coli and Klebsiella pneumoniae. Strong selection, recombination and penetrance confer high power to recover known antimicrobial resistance mechanisms and reveal a candidate association between the outer membrane porin nmpC and cefazolin resistance in E. coli. Hence, our method pinpoints locus-specific effects where possible and boosts power by detecting lineage-level differences when fine-mapping is intractable.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
xiaoxiang完成签到,获得积分10
1秒前
康康完成签到,获得积分10
2秒前
不会踢球的作家不是好大夫完成签到 ,获得积分10
3秒前
4秒前
4秒前
5秒前
青衣北风发布了新的文献求助10
7秒前
上官若男应助Lorain采纳,获得10
7秒前
可爱的函函应助现代初珍采纳,获得10
7秒前
传奇3应助风再起时采纳,获得10
8秒前
vikoel发布了新的文献求助10
8秒前
kiki完成签到,获得积分10
8秒前
科研通AI2S应助冷艳的友瑶采纳,获得10
9秒前
11发布了新的文献求助10
9秒前
WCX发布了新的文献求助10
9秒前
林水程发布了新的文献求助10
10秒前
zkf发布了新的文献求助10
10秒前
Sunshine完成签到,获得积分10
10秒前
11秒前
小金骑士发布了新的文献求助10
11秒前
青衣北风完成签到,获得积分10
12秒前
可爱的函函应助ppp采纳,获得10
12秒前
万俟发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
13秒前
14秒前
14秒前
zxxx完成签到,获得积分10
16秒前
青苔发布了新的文献求助10
16秒前
HJM发布了新的文献求助10
17秒前
17秒前
17秒前
秋兰碧萱完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
18秒前
yu发布了新的文献求助10
18秒前
拾壹发布了新的文献求助10
18秒前
活泼火水发布了新的文献求助10
19秒前
jxt2023完成签到,获得积分10
19秒前
田様应助怕孤独的如凡采纳,获得10
19秒前
高分求助中
Sustainability in Tides Chemistry 2000
Bayesian Models of Cognition:Reverse Engineering the Mind 800
Essentials of thematic analysis 700
A Dissection Guide & Atlas to the Rabbit 600
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 568
Mantiden: Faszinierende Lauerjäger Faszinierende Lauerjäger 500
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3124949
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2775300
关于积分的说明 7726177
捐赠科研通 2430793
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1291479
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 622162
版权声明 600328