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提高多基因风险评分建模的计算效率:Julia 更快。

Improving the computation efficiency of polygenic risk score modeling: faster in Julia.

机构信息

Vanderbilt Genetics Institute, Vanderbilt University Medical Center, Nashville, TN, USA.

JuliaLab, Massachusetts Institute of Technology, Boston, MA, USA.

出版信息

Life Sci Alliance. 2022 Jul 18;5(12):e202201382. doi: 10.26508/lsa.202201382.

DOI:10.26508/lsa.202201382
PMID:35851544
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9297586/
Abstract

To enable large-scale application of polygenic risk scores (PRSs) in a computationally efficient manner, we translate a widely used PRS construction method, PRS-continuous shrinkage, to the Julia programming language, PRS.jl. On nine different traits with varying genetic architectures, we demonstrate that PRS.jl maintains accuracy of prediction while decreasing the average runtime by 5.5×. Additional programmatic modifications improve usability and robustness. This freely available software substantially improves work flow and democratizes usage of PRSs by lowering the computational burden of the PRS-continuous shrinkage method.

摘要

为了以高效的计算方式大规模应用多基因风险评分(PRSs),我们将一种广泛使用的 PRS 构建方法 PRS-continuous shrinkage 转化为 Julia 编程语言 PRS.jl。在九个具有不同遗传结构的不同特征上,我们证明 PRS.jl 在保持预测准确性的同时,将平均运行时间缩短了 5.5 倍。其他程序上的修改提高了可用性和稳健性。这个免费提供的软件通过降低 PRS-continuous shrinkage 方法的计算负担,极大地改善了工作流程并使 PRS 的使用民主化。

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