• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

从允许确定和协变量的复杂家系估计疾病遗传率。

Estimating disease heritability from complex pedigrees allowing for ascertainment and covariates.

机构信息

Center for Quantitative Genetics and Genomics, Aarhus University, Aarhus, Denmark.

Institute for Molecular Bioscience, University of Queensland, Brisbane, QLD, Australia; Frazer Institute, University of Queensland, Brisbane, QLD, Australia; MRC Integrative Epidemiology Unit, University of Bristol, Bristol, UK.

出版信息

Am J Hum Genet. 2024 Apr 4;111(4):680-690. doi: 10.1016/j.ajhg.2024.02.010. Epub 2024 Mar 14.

DOI:10.1016/j.ajhg.2024.02.010
PMID:38490208
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11023822/
Abstract

We propose TetraHer, a method for estimating the liability heritability of binary phenotypes. TetraHer has five key features. First, it can be applied to data from complex pedigrees that contain multiple types of relationships. Second, it can correct for ascertainment of cases or controls. Third, it can accommodate covariates. Fourth, it can model the contribution of common environment. Fifth, it produces a likelihood that can be used for significance testing. We first demonstrate the validity of TetraHer on simulated data. We then use TetraHer to estimate liability heritability for 229 codes from the tenth International Classification of Diseases (ICD-10). We identify 107 codes with significant heritability (p < 0.05/229), which can be used in future analyses for investigating the genetic architecture of human diseases.

摘要

我们提出了 TetraHer,一种用于估计二项表型的责任遗传力的方法。TetraHer 有五个关键特征。首先,它可以应用于包含多种关系的复杂家系的数据。其次,它可以纠正病例或对照的确定。第三,它可以容纳协变量。第四,它可以对共同环境的贡献进行建模。第五,它产生的似然可以用于进行显著性检验。我们首先在模拟数据上验证了 TetraHer 的有效性。然后,我们使用 TetraHer 对第十届国际疾病分类(ICD-10)的 229 个代码进行了责任遗传力的估计。我们确定了 107 个具有显著遗传力的代码(p < 0.05/229),这些代码可用于未来的分析,以研究人类疾病的遗传结构。

相似文献

1
Estimating disease heritability from complex pedigrees allowing for ascertainment and covariates.从允许确定和协变量的复杂家系估计疾病遗传率。
Am J Hum Genet. 2024 Apr 4;111(4):680-690. doi: 10.1016/j.ajhg.2024.02.010. Epub 2024 Mar 14.
2
Estimating SNP heritability in presence of population substructure in biobank-scale datasets.在生物库规模数据集存在群体亚结构的情况下估计 SNP 遗传力。
Genetics. 2022 Apr 4;220(4). doi: 10.1093/genetics/iyac015.
3
Decomposing heritability and genetic covariance by direct and indirect effect paths.通过直接和间接效应路径分解遗传力和遗传协方差。
PLoS Genet. 2023 Jan 23;19(1):e1010620. doi: 10.1371/journal.pgen.1010620. eCollection 2023 Jan.
4
Contrasting the Genetic Architecture of 30 Complex Traits from Summary Association Data.基于汇总关联数据对比30种复杂性状的遗传结构
Am J Hum Genet. 2016 Jul 7;99(1):139-53. doi: 10.1016/j.ajhg.2016.05.013. Epub 2016 Jun 23.
5
Pervasive Downward Bias in Estimates of Liability-Scale Heritability in Genome-wide Association Study Meta-analysis: A Simple Solution.全基因组关联研究荟萃分析中 Liability-scale 遗传力估计的普遍向下偏差:一个简单的解决方案。
Biol Psychiatry. 2023 Jan 1;93(1):29-36. doi: 10.1016/j.biopsych.2022.05.029. Epub 2022 Jun 8.
6
A scalable and robust variance components method reveals insights into the architecture of gene-environment interactions underlying complex traits.一种可扩展且稳健的方差分量方法揭示了复杂性状背后基因-环境相互作用的结构见解。
Am J Hum Genet. 2024 Jul 11;111(7):1462-1480. doi: 10.1016/j.ajhg.2024.05.015. Epub 2024 Jun 11.
7
Estimating SNP-Based Heritability and Genetic Correlation in Case-Control Studies Directly and with Summary Statistics.在病例对照研究中直接和使用汇总统计数据估计基于 SNP 的遗传力和遗传相关性。
Am J Hum Genet. 2018 Jul 5;103(1):89-99. doi: 10.1016/j.ajhg.2018.06.002.
8
Heritability estimation of dichotomous phenotypes using a liability threshold model on ascertained family-based samples.采用基于确证的家系样本的阈性状遗传力模型对二项表型进行遗传力估计。
Genet Epidemiol. 2019 Oct;43(7):761-775. doi: 10.1002/gepi.22244. Epub 2019 Jul 12.
9
A method to estimate the contribution of rare coding variants to complex trait heritability.一种估计稀有编码变异对复杂性状遗传力贡献的方法。
Nat Commun. 2024 Feb 9;15(1):1245. doi: 10.1038/s41467-024-45407-8.
10
A review of SNP heritability estimation methods.SNP 遗传力估计方法综述。
Brief Bioinform. 2022 May 13;23(3). doi: 10.1093/bib/bbac067.

引用本文的文献

1
Heritability of Alzheimer-related plasma biomarkers in the Amish population.阿米什人群中阿尔茨海默病相关血浆生物标志物的遗传力。
medRxiv. 2025 May 21:2025.05.13.25327557. doi: 10.1101/2025.05.13.25327557.

本文引用的文献

1
Liability-scale heritability estimation for biobank studies of low-prevalence disease.对低患病率疾病的生物库研究进行基于关联性的遗传力估计。
Am J Hum Genet. 2022 Nov 3;109(11):2009-2017. doi: 10.1016/j.ajhg.2022.09.011. Epub 2022 Oct 19.
2
Improved genetic prediction of complex traits from individual-level data or summary statistics.从个体水平数据或汇总统计信息中提高复杂性状的遗传预测能力。
Nat Commun. 2021 Jul 7;12(1):4192. doi: 10.1038/s41467-021-24485-y.
3
Evaluating and improving heritability models using summary statistics.使用汇总统计数据评估和改进遗传力模型。
Nat Genet. 2020 Apr;52(4):458-462. doi: 10.1038/s41588-020-0600-y. Epub 2020 Mar 23.
4
Quantification of frequency-dependent genetic architectures in 25 UK Biobank traits reveals action of negative selection.量化 25 项英国生物库特征中频率相关的遗传结构,揭示负选择的作用。
Nat Commun. 2019 Feb 15;10(1):790. doi: 10.1038/s41467-019-08424-6.
5
SumHer better estimates the SNP heritability of complex traits from summary statistics.SumHer 可以更好地从汇总统计数据估计复杂性状的 SNP 遗传力。
Nat Genet. 2019 Feb;51(2):277-284. doi: 10.1038/s41588-018-0279-5. Epub 2018 Dec 3.
6
The UK Biobank resource with deep phenotyping and genomic data.英国生物银行资源库,具有深度表型和基因组数据。
Nature. 2018 Oct;562(7726):203-209. doi: 10.1038/s41586-018-0579-z. Epub 2018 Oct 10.
7
Signatures of negative selection in the genetic architecture of human complex traits.人类复杂特征遗传结构中的阴性选择特征。
Nat Genet. 2018 May;50(5):746-753. doi: 10.1038/s41588-018-0101-4. Epub 2018 Apr 16.
8
Reevaluation of SNP heritability in complex human traits.复杂人类性状中SNP遗传力的重新评估。
Nat Genet. 2017 Jul;49(7):986-992. doi: 10.1038/ng.3865. Epub 2017 May 22.
9
Second-generation PLINK: rising to the challenge of larger and richer datasets.第二代PLINK:应对更大、更丰富数据集的挑战
Gigascience. 2015 Feb 25;4:7. doi: 10.1186/s13742-015-0047-8. eCollection 2015.
10
OpenMx 2.0: Extended Structural Equation and Statistical Modeling.OpenMx 2.0:扩展结构方程与统计建模
Psychometrika. 2016 Jun;81(2):535-49. doi: 10.1007/s11336-014-9435-8. Epub 2015 Jan 27.