多基因風險評分分析(Polygenic risk score)

多基因風險評分是一個用來評估個體患某種疾病風險的方法,它是通過GWAS統計數據的基因型效應值來計算的。計算公式如下:


image.png

n: 納入的SNP的數量;
Xi:SNP I的基因型(0,1,2)
Wi:GWAS發現的SNP的權重,其中:

  • 連續型變量的表型用Effect size表示,beta值
  • 分類變量的表型用OR值表示

分析之前要對GWAS數據做質控,e.g. removing SNPs according to low genotyping rate, minor allele frequency>1%, removing SNPs with linkage disequilibrium with an R2 value greater than 0.1 in 500-kb
windows or imputation ‘info score>0.6’ and individuals with low genotyping rate.

plink --bfile ($target) \
    --maf 0.05 \
    --mind 0.1 \
    --geno 0.1 \
    --hwe 1e-6 \
    --make-just-bim \
    --make-just-fam \
    --out ($target).qc

做完以上步驟,將--keep (target).qc.fam --extract (target).qc.bim 命令添加到PRSice 軟件命令行中過濾SAMPLE和SNP。


安裝PRSice軟件:

git clone https://github.com/choishingwan/PRSice.git
cd PRSice
git checkout beta_testing
g++ --std=c++11 -I inc/ -isystem lib/ -lz -DNDEBUG -O2 -pthread src/*.cpp -o PRSice

# 安裝完成后測試下是否成功
./PRSice
# 自動下載需要的包
Rscript PRSice.R --dir .

出現以下界面,說明安裝成功:


image.png

需要輸入文件:

  • Base Dataset:以空格分割的SNP關聯分析文件(association analysis results for SNPs)
    必須要有的幾列是:SNP, A1, OR or BETA, P,其他幾列不是必須要的,如下圖:
    對于分類型表型提供OR值


    image.png

    對于連續型表型提供beta值



    如果表頭沒有以上述名稱命名,必須用參數--chr, --A1, --A2, --stat, --snp, --bp, --se, --pvalue指明表頭。
    比如下表:
    image.png

    參數可以這樣設置:--snp SNP --chr CHR --bp BP --A1 A1 --A2 A2 --stat OR --se SE --pvalue P

    或者:--snp 0 --chr 1 --bp 2 --A1 3 --A2 4 --stat 5 --se 6 --pvalue 7 --index


如果文件中含有imputation info score 或者MAF,可以用--info-base <Info Name>,<Info Threshold> 和 --maf-base <MAF Name>,<MAF Threshold>參數對SNP進行過濾。
也可以對case/control分別進行過濾 --maf-base <Name for Control>,<Threshold for Control>:<Name for Case>,<Threshold for Case>


  • Target Dataset 是plink產生的二進制文件.bed, .bim, 和 .fam file

  • 如果fam文件沒有表型數據,可以另外提供Phenotype files,加上參數--pheno-file就可以了。
    表型文件格式為FID IID pheno,以空格或tab鍵隔開,缺失值用NA或-9表示。也可以用--pheno-col A,B,C,D指定多個表型。

  • LD reference
    當目標樣本數量較少(e.g. < 500 samples)時,可以用reference panel來提高LD評估水平,參數為--ld <LD refernce>

  • Clumping
    PRSice會自動評估SNP的距離并移除高LD的SNP,參數:--clump-kb, --clump-r2, --clump-p、--no-clump

  • PRS calculation
    PRS計算可以有不同的model如 (e.g. add, dom, het, rec)

  • 樣本基因型缺失,參數--missing;
    If --missing NO_MEAN_IMPUTATION is set, the SNP for the missing samples will be excluded. Alternatively, if --missing CENTER is set, all PRS calculated will be minused by the MAF of the SNP (therefore, missing samples will have PRS of 0).


輸出結果:

  • Bar Plot,一般命名為[Name]BARPLOT[date].png,bar plot displaying the model fit of the PRS at P-value threshold as indicated by --bar-levels, The tallest bar indicates the best fit polygenic risk score (PRS) for the disease,only variants exceeding a P-value threshold, PT, are included,本例中最高的bar對應的P的閾值為4.7*10-18,該閾值可以解釋約5%的疾病變異。
image.png
  • High Resolution Plot, 一般命名為[Name]HIGH-RES_PLOT[date].png,This plot present the model fit of PRS calculated at all P-value thresholds. 最高點代表best-fit PRS

    image.png

  • Quantile Plots,[Name]QUANTILE_PLOT[date].png,The quantile plot provide an illustration of the effect of increasing PRS on predicted risk of phenotype.

    image.png

  • 示例:對于分類變量來說:

Rscript PRSice.R --dir . \
    --prsice ./PRSice \
    --base TOY_BASE_GWAS.assoc \
    --target TOY_TARGET_DATA \
    --thread 1 \
    --stat OR \
    --binary-target T
  • 對于連續型變量
Rscript PRSice.R --dir . \
    --prsice ./PRSice \
    --base TOY_BASE_GWAS.assoc \
    --target TOY_TARGET_DATA \
    --thread 1 \
    --stat BETA \
    --beta \
    --binary-target F

參考:1. A guide to performing Polygenic Risk Score analyses

  1. GitHub - choishingwan/PRSice: A software package for calculating, applying, evaluating and plotting the results of polygenic risk scores https://github.com/choishingwan/PRSice/
  2. https://choishingwan.github.io/PRSice/step_by_step/
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