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Genome-wide association meta-analysis (GWAMA) is an effective approach to enlarge sample sizes and empower the discovery of novel associations between genotype and phenotype. Independent replication has been used as a gold-standard for validating genetic associations. However, as current GWAMA often seeks to aggregate all available datasets, it becomes impossible to find a large enough independent dataset to replicate new discoveries. Here we introduce a method, MAMBA (Meta-Analysis Model-based Assessment of replicability), for assessing the “posterior-probability-of-replicability” for identified associations by leveraging the strength and consistency of association signals between contributing studies. We demonstrate using simulations that MAMBA is more powerful and robust than existing methods, and produces more accurate genetic effects estimates. We apply MAMBA to a large-scale meta-analysis of addiction phenotypes with 1.2 million individuals. In addition to accurately identifying replicable common variant associations, MAMBA also pinpoints novel replicable rare variant associations from imputation-based GWAMA and hence greatly expands the set of analyzable variants.
Model-based assessment of replicability for genome-wide association meta-analysis / Mcguire, D.; Jiang, Y.; Liu, M.; Weissenkampen, J. D.; Eckert, S.; Yang, L.; Chen, F.; Liu, M.; Jiang, Y.; Wedow, R.; Li, Y.; Brazel, D. M.; Chen, F.; Datta, G.; Davila-Velderrain, J.; Mcguire, D.; Tian, C.; Zhan, X.; Choquet, H.; Docherty, A. R.; Faul, J. D.; Foerster, J. R.; Fritsche, L. G.; Gabrielsen, M. E.; Gordon, S. D.; Haessler, J.; Hottenga, J. -J.; Huang, H.; Jang, S. -K.; Jansen, P. R.; Ling, Y.; Ma gi, R.; Matoba, N.; Mcmahon, G.; Mulas, A.; Orru, V.; Palviainen, T.; Pandit, A.; Reginsson, G. W.; Skogholt, A. H.; Smith, J. A.; Taylor, A. E.; Turman, C.; Willemsen, G.; Young, H.; Young, K. A.; Zajac, G. J. M.; Zhao, W.; Zhou, W.; Bjornsdottir, G.; Boardman, J. D.; Boehnke, M.; Boomsma, D. I.; Chen, C.; Cucca, F.; Davies, G. E.; Eaton, C. B.; Ehringer, M. A.; Esko, T.; Fiorillo, E.; Gillespie, N. A.; Gudbjartsson, D. F.; Haller, T.; Harris, K. M.; Heath, A. C.; Hewitt, J. K.; Hickie, I. B.; Hokanson, J. E.; Hopfer, C. J.; Hunter, D. J.; Iacono, W. G.; Johnson, E. O.; Kamatani, Y.; Kardia, S. L. R.; Keller, M. C.; Kellis, M.; Kooperberg, C.; Kraft, P.; Krauter, K. S.; Laakso, M.; Lind, P. A.; Loukola, A.; Lutz, S. M.; Madden, P. A. F.; Martin, N. G.; Mcgue, M.; Mcqueen, M. B.; Medland, S. E.; Metspalu, A.; Mohlke, K. L.; Nielsen, J. B.; Okada, Y.; Peters, U.; Polderman, T. J. C.; Posthuma, D.; Reiner, A. P.; Rice, J. P.; Rimm, E.; Rose, R. J.; Runarsdottir, V.; Stallings, M. C.; Stanca kova, A.; Stefansson, H.; Thai, K. K.; Tindle, H. A.; Tyrfingsson, T.; Wall, T. L.; Weir, D. R.; Weisner, C.; Whitfield, J. B.; Winsvold, B. S.; Yin, J.; Zuccolo, L.; Bierut, L. J.; Hveem, K.; Lee, J. J.; Munafo, M. R.; Saccone, N. L.; Willer, C. J.; Cornelis, M. C.; David, S. P.; Hinds, D.; Jorgenson, E.; Kaprio, J.; Stitzel, J. A.; Stefansson, K.; Thorgeirsson, T. E.; Abecasis, G.; Liu, D. J.; Vrieze, S.; Berg, A.; Vrieze, S.; Jiang, B.; Li, Q.; Liu, D. J.. - In: NATURE COMMUNICATIONS. - ISSN 2041-1723. - 12:1(2021). [10.1038/s41467-021-21226-z]
Model-based assessment of replicability for genome-wide association meta-analysis
McGuire D.;Jiang Y.;Liu M.;Weissenkampen J. D.;Eckert S.;Yang L.;Chen F.;Liu M.;Jiang Y.;Wedow R.;Li Y.;Brazel D. M.;Chen F.;Datta G.;Davila-Velderrain J.;McGuire D.;Tian C.;Zhan X.;Choquet H.;Docherty A. R.;Faul J. D.;Foerster J. R.;Fritsche L. G.;Gabrielsen M. E.;Gordon S. D.;Haessler J.;Hottenga J. -J.;Huang H.;Jang S. -K.;Jansen P. R.;Ling Y.;Ma gi R.;Matoba N.;McMahon G.;Mulas A.
Membro del Collaboration Group
;Orru V.;Palviainen T.;Pandit A.;Reginsson G. W.;Skogholt A. H.;Smith J. A.;Taylor A. E.;Turman C.;Willemsen G.;Young H.;Young K. A.;Zajac G. J. M.;Zhao W.;Zhou W.;Bjornsdottir G.;Boardman J. D.;Boehnke M.;Boomsma D. I.;Chen C.;Cucca F.;Davies G. E.;Eaton C. B.;Ehringer M. A.;Esko T.;Fiorillo E.;Gillespie N. A.;Gudbjartsson D. F.;Haller T.;Harris K. M.;Heath A. C.;Hewitt J. K.;Hickie I. B.;Hokanson J. E.;Hopfer C. J.;Hunter D. J.;Iacono W. G.;Johnson E. O.;Kamatani Y.;Kardia S. L. R.;Keller M. C.;Kellis M.;Kooperberg C.;Kraft P.;Krauter K. S.;Laakso M.;Lind P. A.;Loukola A.;Lutz S. M.;Madden P. A. F.;Martin N. G.;McGue M.;McQueen M. B.;Medland S. E.;Metspalu A.;Mohlke K. L.;Nielsen J. B.;Okada Y.;Peters U.;Polderman T. J. C.;Posthuma D.;Reiner A. P.;Rice J. P.;Rimm E.;Rose R. J.;Runarsdottir V.;Stallings M. C.;Stanca kova A.;Stefansson H.;Thai K. K.;Tindle H. A.;Tyrfingsson T.;Wall T. L.;Weir D. R.;Weisner C.;Whitfield J. B.;Winsvold B. S.;Yin J.;Zuccolo L.;Bierut L. J.;Hveem K.;Lee J. J.;Munafo M. R.;Saccone N. L.;Willer C. J.;Cornelis M. C.;David S. P.;Hinds D.;Jorgenson E.;Kaprio J.;Stitzel J. A.;Stefansson K.;Thorgeirsson T. E.;Abecasis G.;Liu D. J.;Vrieze S.;Berg A.;Vrieze S.;Jiang B.;Li Q.;Liu D. J.
2021-01-01
Abstract
Genome-wide association meta-analysis (GWAMA) is an effective approach to enlarge sample sizes and empower the discovery of novel associations between genotype and phenotype. Independent replication has been used as a gold-standard for validating genetic associations. However, as current GWAMA often seeks to aggregate all available datasets, it becomes impossible to find a large enough independent dataset to replicate new discoveries. Here we introduce a method, MAMBA (Meta-Analysis Model-based Assessment of replicability), for assessing the “posterior-probability-of-replicability” for identified associations by leveraging the strength and consistency of association signals between contributing studies. We demonstrate using simulations that MAMBA is more powerful and robust than existing methods, and produces more accurate genetic effects estimates. We apply MAMBA to a large-scale meta-analysis of addiction phenotypes with 1.2 million individuals. In addition to accurately identifying replicable common variant associations, MAMBA also pinpoints novel replicable rare variant associations from imputation-based GWAMA and hence greatly expands the set of analyzable variants.
Model-based assessment of replicability for genome-wide association meta-analysis / Mcguire, D.; Jiang, Y.; Liu, M.; Weissenkampen, J. D.; Eckert, S.; Yang, L.; Chen, F.; Liu, M.; Jiang, Y.; Wedow, R.; Li, Y.; Brazel, D. M.; Chen, F.; Datta, G.; Davila-Velderrain, J.; Mcguire, D.; Tian, C.; Zhan, X.; Choquet, H.; Docherty, A. R.; Faul, J. D.; Foerster, J. R.; Fritsche, L. G.; Gabrielsen, M. E.; Gordon, S. D.; Haessler, J.; Hottenga, J. -J.; Huang, H.; Jang, S. -K.; Jansen, P. R.; Ling, Y.; Ma gi, R.; Matoba, N.; Mcmahon, G.; Mulas, A.; Orru, V.; Palviainen, T.; Pandit, A.; Reginsson, G. W.; Skogholt, A. H.; Smith, J. A.; Taylor, A. E.; Turman, C.; Willemsen, G.; Young, H.; Young, K. A.; Zajac, G. J. M.; Zhao, W.; Zhou, W.; Bjornsdottir, G.; Boardman, J. D.; Boehnke, M.; Boomsma, D. I.; Chen, C.; Cucca, F.; Davies, G. E.; Eaton, C. B.; Ehringer, M. A.; Esko, T.; Fiorillo, E.; Gillespie, N. A.; Gudbjartsson, D. F.; Haller, T.; Harris, K. M.; Heath, A. C.; Hewitt, J. K.; Hickie, I. B.; Hokanson, J. E.; Hopfer, C. J.; Hunter, D. J.; Iacono, W. G.; Johnson, E. O.; Kamatani, Y.; Kardia, S. L. R.; Keller, M. C.; Kellis, M.; Kooperberg, C.; Kraft, P.; Krauter, K. S.; Laakso, M.; Lind, P. A.; Loukola, A.; Lutz, S. M.; Madden, P. A. F.; Martin, N. G.; Mcgue, M.; Mcqueen, M. B.; Medland, S. E.; Metspalu, A.; Mohlke, K. L.; Nielsen, J. B.; Okada, Y.; Peters, U.; Polderman, T. J. C.; Posthuma, D.; Reiner, A. P.; Rice, J. P.; Rimm, E.; Rose, R. J.; Runarsdottir, V.; Stallings, M. C.; Stanca kova, A.; Stefansson, H.; Thai, K. K.; Tindle, H. A.; Tyrfingsson, T.; Wall, T. L.; Weir, D. R.; Weisner, C.; Whitfield, J. B.; Winsvold, B. S.; Yin, J.; Zuccolo, L.; Bierut, L. J.; Hveem, K.; Lee, J. J.; Munafo, M. R.; Saccone, N. L.; Willer, C. J.; Cornelis, M. C.; David, S. P.; Hinds, D.; Jorgenson, E.; Kaprio, J.; Stitzel, J. A.; Stefansson, K.; Thorgeirsson, T. E.; Abecasis, G.; Liu, D. J.; Vrieze, S.; Berg, A.; Vrieze, S.; Jiang, B.; Li, Q.; Liu, D. J.. - In: NATURE COMMUNICATIONS. - ISSN 2041-1723. - 12:1(2021). [10.1038/s41467-021-21226-z]
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
