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Meta-Analysis of the Association Between Rare Genetic Variants and Imbalanced Binary Phenotypes : 불균형한 이진 표현형과 희귀 유전자 연관성의 메타분석
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | 이승근 | - |
dc.contributor.author | 박은재 | - |
dc.date.accessioned | 2023-11-20T04:30:36Z | - |
dc.date.available | 2023-11-20T04:30:36Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.other | 000000179051 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10371/196718 | - |
dc.identifier.uri | https://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000179051 | ko_KR |
dc.description | 학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과, 2023. 8. 이승근. | - |
dc.description.abstract | While rare genetic variants significantly contribute to diverse phenotypes, their
low frequency poses challenges for association tests. Meta-analysis is a practical approach for identifying such variants by combining summary statistics from multiple studies. However, current methods for rare variant meta-analysis exhibit limitations, particularly when analyzing low-prevalence dichotomous traits. In this paper, we introduce Meta-SAIGE, a novel approach for rare variant metaanalysis. Meta-SAIGE is designed to reduce type 1 error inflation through precise estimation of the distribution of test statistics. By allowing to reuse the LD-matrix for different phenotypes, Meta-SAIGE enhance the computational efficiency and enables phenom-wide analysis. We evaluated the performance of Meta-SAIGE using Whole Exome Sequencing data from the UKBiobank. Simulated null phenotypes were used to assess the type 1 error rate, and real UK-Biobank case-control phenotypes showed the consistency of the meta-analysis results with SAIGE-GENE+, a joint analysis of individual level data. | - |
dc.description.abstract | 희귀 유전 변이들은 다양한 표현형 발현에 중요한 인자로 여겨진다. 하지만 희
귀성은 일반적인 변이 단위의 연관성 분석을 어렵게 하며, 이에따라 유전자 기반의 메타분석이그해결방법으로제시되었다.많은희귀유전변이들의메타분석방법들 이 개발되었으나 이는 불균형한 이진표현형을 분석할 때 제 1종 오류 인플레이션이 심한 것으로 나타났고, 높은 계산 비용이 발생한다는 한계가 있다. 이러한 한계를 해결하기 위해, 본 논문에서는 Meta-SAIGE를 소개한다. Meta- SAIGE는 점수 분포의 정확한 추정을 통해 제 1종 오류 인플레이션을 줄이고, 인구 계층화를 고려한 영 모델을 계산하지 않아 효율성을 향상시킨다. 또한, 바이오뱅크 의 개인 정보 보호 정책과 일치하는 초희귀 변이 처리 방법을 제안한다. 이연구에서는UKBiobank의Whole Exome Sequencing데이터를사용하여Meta- SAIGE의성능을평가했다.시뮬레이션된표현형을사용하여제1종오류율을평가 하고, 유병율이 불균형한 실제 질병들을 사용하여 메타 분석 결과가 일반적인 유전 자 기반 희귀 변이 연관성 검사(SAIGE-GENE+)와 일치하는지 확인했다. | - |
dc.description.tableofcontents | Abstract i
Table of Contents ii 1 INTRODUCTION 1 1.1 GWAS 1 1.2 Importance of Rare Variants 2 1.3 Gene-based Association Test 2 1.4 Meta-analysis of Rare Variants 3 2 Methods 5 2.1 Workflow of Meta-SAIGE 5 2.1.1 Generating Summary Statistics From Each Study Cohorts 5 2.1.2 Combining Summary Statistics Into a Single Super-Set 7 2.1.3 Running Gene-Based Test With the Super-Set 8 2.2 Further Adjustment with GC-based Meta-Analysis Approach 9 2.3 Cohort-Specific Collapsing 10 2.4 Type 1 Error Evaluation10 2.5 Real Data Evaluation 11 3 Results 13 3.1 Type 1 Error Evaluation 13 3.2 Real Data Evaluation13 4 Discussions 18 Bibliography 20 Appendix 22 Abstract in Korean 24 | - |
dc.format.extent | iii, 24 | - |
dc.language.iso | eng | - |
dc.publisher | 서울대학교 대학원 | - |
dc.subject | Meta-Analysis | - |
dc.subject | Rare-variant | - |
dc.subject | Gene-based association test | - |
dc.subject.ddc | 005 | - |
dc.title | Meta-Analysis of the Association Between Rare Genetic Variants and Imbalanced Binary Phenotypes | - |
dc.title.alternative | 불균형한 이진 표현형과 희귀 유전자 연관성의 메타분석 | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.type | Dissertation | - |
dc.contributor.AlternativeAuthor | Eun Jae Park | - |
dc.contributor.department | 데이터사이언스대학원 데이터사이언스학과 | - |
dc.description.degree | 석사 | - |
dc.date.awarded | 2023-08 | - |
dc.identifier.uci | I804:11032-000000179051 | - |
dc.identifier.holdings | 000000000050▲000000000058▲000000179051▲ | - |
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