Variant-specific inflation factors for assessing population stratification at the phenotypic variance level

Sofer T.; Zheng X.; Laurie C.A.; Gogarten S.M.; Brody J.A.; Conomos M.P.; Bis J.C.; Thornton T.A.; Szpiro A.; O’Connell J.R.; Lange E.M.; Gao Y.; Cupples L.A.; Psaty B.M.; Abe N.; Abecasis G.; Aguet F.; Albert C.; Almasy L.; Alonso A.; Ament S.; Anderson P.; Anugu P.; Applebaum-Bowden D.; Ardlie K.; Arking D.; Arnett D.K.; Ashley-Koch A.; Aslibekyan S.; Assimes T.; Auer P.; Avramopoulos D.; Ayas N.; Balasubramanian A.; Barnard J.; Barnes K.; Barr R.G.; Barron-Casella E.; Barwick L.; Beaty T.; Beck G.; Becker D.; Becker L.; Beer R.; Beitelshees A.; Benjamin E.; Benos T.; Bezerra M.; Bielak L.; Bis J.; Blackwell T.; Blangero J.; Boerwinkle E.; Bowden D.W.; Bowler R.; Brody J.; Broeckel U.; Broome J.; Brown D.; Bunting K.; Burchard E.; Bustamante C.; Buth E.; Cade B.; Cardwell J.; Carey V.; Carrier J.; Carty C.; Casaburi R.; Romero J.P.C.; Casella J.; Castaldi P.; Chaffin M.; Chang C.; Chang Y.-C.; Chasman D.; Chavan S.; Chen B.-J.; Chen W.-M.; Chen Y.-D.I.; Cho M.; Choi S.H.; LEE-MING CHUANG; Chung M.; Chung R.-H.; Clish C.; Comhair S.; Conomos M.; Cornell E.; Correa A.; Crandall C.; Crapo J.; Cupples L.A.; Curran J.; Curtis J.; Custer B.; Damcott C.; Darbar D.; David S.; Davis C.; Daya M.; de Andrade M.; Fuentes L.; de Vries P.; DeBaun M.; Deka R.; DeMeo D.; Devine S.; Dinh H.; Doddapaneni H.; Duan Q.; Dugan-Perez S.; Duggirala R.; Durda J.P.; Dutcher S.K.; Eaton C.; Ekunwe L.; El Boueiz A.; Ellinor P.; Emery L.; Erzurum S.; Farber C.; Farek J.; Fingerlin T.; Flickinger M.; Fornage M.; Franceschini N.; Frazar C.; Fu M.; Fullerton S.M.; Fulton L.; Gabriel S.; Gan W.; Gao S.; Gao Y.; Gass M.; Geiger H.; Gelb B.; Geraci M.; Germer S.; Gerszten R.; Ghosh A.; Gibbs R.; Gignoux C.; Gladwin M.; Glahn D.; Gogarten S.; Gong D.-W.; Goring H.; Graw S.; Gray K.J.; Grine D.; Gross C.; Gu C.C.; Guan Y.; Guo X.; Gupta N.; Haas D.M.; Haessler J.; Hall M.; Han Y.; Hanly P.; Harris D.; Hawley N.L.; He J.; Heavner B.; Heckbert S.; Hernandez R.; Herrington D.; Hersh C.; Hidalgo B.; Hixson J.; Hobbs B.; Hokanson J.; Hong E.; Hoth K.; Hsiung C.A.; Hu J.; Hung Y.-J.; Huston H.; Hwu C.M.; Irvin M.R.; Jackson R.; Jain D.; Jaquish C.; Johnsen J.; Johnson A.; Johnson C.; Johnston R.; Jones K.; Kang H.M.; Kaplan R.; Kardia S.; Kelly S.; Kenny E.; Kessler M.; Khan A.; Khan Z.; Kim W.; Kimoff J.; Kinney G.; Konkle B.; Kooperberg C.; Kramer H.; Lange C.; Lange E.; Lange L.; Laurie C.; Laurie C.; LeBoff M.; Lee S.; Lee W.-J.; LeFaive J.; Levine D.; Levy D.; Lewis J.; Li X.; Li Y.; Lin H.; Lin H.; Lin X.; Liu S.; Liu Y.; Liu Y.; Loos R.J.F.; Lubitz S.; Lunetta K.; Luo J.; Magalang U.; Mahaney M.; Make B.; Manichaikul A.; Manning A.; Manson J.A.; Martin L.; Marton M.; Mathai S.; Mathias R.; May S.; McArdle P.; McDonald M.-L.; McFarland S.; McGarvey S.; McGoldrick D.; McHugh C.; McNeil B.; Mei H.; Meigs J.; Menon V.; Mestroni L.; Metcalf G.; Meyers D.A.; Mignot E.; Mikulla J.; Min N.; Minear M.; Minster R.L.; Mitchell B.D.; Moll M.; Momin Z.; Montasser M.E.; Montgomery C.; Muzny D.; Mychaleckyj J.C.; Nadkarni G.; Naik R.; Naseri T.; Natarajan P.; Nekhai S.; Nelson S.C.; Neltner B.; Nessner C.; Nickerson D.; Nkechinyere O.; North K.; O’Connell J.; O’Connor T.; Ochs-Balcom H.; Okwuonu G.; Pack A.; Paik D.T.; Palmer N.; Pankow J.; Papanicolaou G.; Parker C.; Peloso G.; Peralta J.M.; Perez M.; Perry J.; Peters U.; Peyser P.; Phillips L.S.; Pleiness J.; Pollin T.; Post W.; Becker J.P.; Boorgula M.P.; Preuss M.; Psaty B.; Qasba P.; Qiao D.; Qin Z.; Rafaels N.; Raffield L.; Rajendran M.; Ramachandran V.S.; Rao D.C.; Rasmussen-Torvik L.; Ratan A.; Redline S.; Reed R.; Reeves C.; Regan E.; Reiner A.; Reupena M.S.; Rice K.; Rich S.; Robillard R.; Robine N.; Roden D.; Roselli C.; Rotter J.; Ruczinski I.; Runnels A.; Russell P.; Ruuska S.; Ryan K.; Sabino E.C.; Saleheen D.; Salimi S.; Salvi S.; Salzberg S.; Sandow K.; Sankaran V.G.; Santibanez J.; Schwander K.; Schwartz D.; Sciurba F.; Seidman C.; Seidman J.; S?ri?s F.; Sheehan V.; Sherman S.L.; Shetty A.; Shetty A.; Sheu W.H.-H.; Shoemaker M.B.; Silver B.; Silverman E.; Skomro R.; Smith A.V.; Smith J.; Smith J.; Smith N.; Smith T.; Smoller S.; Snively B.; Snyder M.; Sofer T.; Sotoodehnia N.; Stilp A.M.; Storm G.; Streeten E.; Su J.L.; Sung Y.J.; Sylvia J.; Szpiro A.; Taliun D.; Tang H.; Taub M.; Taylor K.D.; Taylor M.; Taylor S.; Telen M.; Thornton T.A.; Threlkeld M.; Tinker L.; Tirschwell D.; Tishkoff S.; Tiwari H.; Tong C.; Tracy R.; Tsai M.; Vaidya D.; Van Den Berg D.; VandeHaar P.; Vrieze S.; Walker T.; Wallace R.; Walts A.; Wang F.F.; Wang H.; Wang J.; Watson K.; Watt J.; Weeks D.E.; Weinstock J.; Weir B.; Weiss S.T.; Weng L.-C.; Wessel J.; Willer C.; Williams K.; Williams L.K.; Wilson C.; Wilson J.; Winterkorn L.; Wong Q.; Wu J.; Xu H.; Yanek L.; Yang I.; Yu K.; Zekavat S.M.; Zhang Y.; Zhao S.X.; Zhao W.; Zhu X.; Zody M.; Zoellner S.; Rice K.M.; NHLBI Trans-Omics for Precision Medicine (TOPMed) Consortium

Title:	Variant-specific inflation factors for assessing population stratification at the phenotypic variance level
Authors:	Sofer T. Zheng X. Laurie C.A. Gogarten S.M. Brody J.A. Conomos M.P. Bis J.C. Thornton T.A. Szpiro A. O’Connell J.R. Lange E.M. Gao Y. Cupples L.A. Psaty B.M. Abe N. Abecasis G. Aguet F. Albert C. Almasy L. Alonso A. Ament S. Anderson P. Anugu P. Applebaum-Bowden D. Ardlie K. Arking D. Arnett D.K. Ashley-Koch A. Aslibekyan S. Assimes T. Auer P. Avramopoulos D. Ayas N. Balasubramanian A. Barnard J. Barnes K. Barr R.G. Barron-Casella E. Barwick L. Beaty T. Beck G. Becker D. Becker L. Beer R. Beitelshees A. Benjamin E. Benos T. Bezerra M. Bielak L. Bis J. Blackwell T. Blangero J. Boerwinkle E. Bowden D.W. Bowler R. Brody J. Broeckel U. Broome J. Brown D. Bunting K. Burchard E. Bustamante C. Buth E. Cade B. Cardwell J. Carey V. Carrier J. Carty C. Casaburi R. Romero J.P.C. Casella J. Castaldi P. Chaffin M. Chang C. Chang Y.-C. Chasman D. Chavan S. Chen B.-J. Chen W.-M. Chen Y.-D.I. Cho M. Choi S.H. LEE-MING CHUANG Chung M. Chung R.-H. Clish C. Comhair S. Conomos M. Cornell E. Correa A. Crandall C. Crapo J. Cupples L.A. Curran J. Curtis J. Custer B. Damcott C. Darbar D. David S. Davis C. Daya M. de Andrade M. Fuentes L. de Vries P. DeBaun M. Deka R. DeMeo D. Devine S. Dinh H. Doddapaneni H. Duan Q. Dugan-Perez S. Duggirala R. Durda J.P. Dutcher S.K. Eaton C. Ekunwe L. El Boueiz A. Ellinor P. Emery L. Erzurum S. Farber C. Farek J. Fingerlin T. Flickinger M. Fornage M. Franceschini N. Frazar C. Fu M. Fullerton S.M. Fulton L. Gabriel S. Gan W. Gao S. Gao Y. Gass M. Geiger H. Gelb B. Geraci M. Germer S. Gerszten R. Ghosh A. Gibbs R. Gignoux C. Gladwin M. Glahn D. Gogarten S. Gong D.-W. Goring H. Graw S. Gray K.J. Grine D. Gross C. Gu C.C. Guan Y. Guo X. Gupta N. Haas D.M. Haessler J. Hall M. Han Y. Hanly P. Harris D. Hawley N.L. He J. Heavner B. Heckbert S. Hernandez R. Herrington D. Hersh C. Hidalgo B. Hixson J. Hobbs B. Hokanson J. Hong E. Hoth K. Hsiung C.A. Hu J. Hung Y.-J. Huston H. Hwu C.M. Irvin M.R. Jackson R. Jain D. Jaquish C. Johnsen J. Johnson A. Johnson C. Johnston R. Jones K. Kang H.M. Kaplan R. Kardia S. Kelly S. Kenny E. Kessler M. Khan A. Khan Z. Kim W. Kimoff J. Kinney G. Konkle B. Kooperberg C. Kramer H. Lange C. Lange E. Lange L. Laurie C. Laurie C. LeBoff M. Lee S. Lee W.-J. LeFaive J. Levine D. Levy D. Lewis J. Li X. Li Y. Lin H. Lin H. Lin X. Liu S. Liu Y. Liu Y. Loos R.J.F. Lubitz S. Lunetta K. Luo J. Magalang U. Mahaney M. Make B. Manichaikul A. Manning A. Manson J.A. Martin L. Marton M. Mathai S. Mathias R. May S. McArdle P. McDonald M.-L. McFarland S. McGarvey S. McGoldrick D. McHugh C. McNeil B. Mei H. Meigs J. Menon V. Mestroni L. Metcalf G. Meyers D.A. Mignot E. Mikulla J. Min N. Minear M. Minster R.L. Mitchell B.D. Moll M. Momin Z. Montasser M.E. Montgomery C. Muzny D. Mychaleckyj J.C. Nadkarni G. Naik R. Naseri T. Natarajan P. Nekhai S. Nelson S.C. Neltner B. Nessner C. Nickerson D. Nkechinyere O. North K. O’Connell J. O’Connor T. Ochs-Balcom H. Okwuonu G. Pack A. Paik D.T. Palmer N. Pankow J. Papanicolaou G. Parker C. Peloso G. Peralta J.M. Perez M. Perry J. Peters U. Peyser P. Phillips L.S. Pleiness J. Pollin T. Post W. Becker J.P. Boorgula M.P. Preuss M. Psaty B. Qasba P. Qiao D. Qin Z. Rafaels N. Raffield L. Rajendran M. Ramachandran V.S. Rao D.C. Rasmussen-Torvik L. Ratan A. Redline S. Reed R. Reeves C. Regan E. Reiner A. Reupena M.S. Rice K. Rich S. Robillard R. Robine N. Roden D. Roselli C. Rotter J. Ruczinski I. Runnels A. Russell P. Ruuska S. Ryan K. Sabino E.C. Saleheen D. Salimi S. Salvi S. Salzberg S. Sandow K. Sankaran V.G. Santibanez J. Schwander K. Schwartz D. Sciurba F. Seidman C. Seidman J. S?ri?s F. Sheehan V. Sherman S.L. Shetty A. Shetty A. Sheu W.H.-H. Shoemaker M.B. Silver B. Silverman E. Skomro R. Smith A.V. Smith J. Smith J. Smith N. Smith T. Smoller S. Snively B. Snyder M. Sofer T. Sotoodehnia N. Stilp A.M. Storm G. Streeten E. Su J.L. Sung Y.J. Sylvia J. Szpiro A. Taliun D. Tang H. Taub M. Taylor K.D. Taylor M. Taylor S. Telen M. Thornton T.A. Threlkeld M. Tinker L. Tirschwell D. Tishkoff S. Tiwari H. Tong C. Tracy R. Tsai M. Vaidya D. Van Den Berg D. VandeHaar P. Vrieze S. Walker T. Wallace R. Walts A. Wang F.F. Wang H. Wang J. Watson K. Watt J. Weeks D.E. Weinstock J. Weir B. Weiss S.T. Weng L.-C. Wessel J. Willer C. Williams K. Williams L.K. Wilson C. Wilson J. Winterkorn L. Wong Q. Wu J. Xu H. Yanek L. Yang I. Yu K. Zekavat S.M. Zhang Y. Zhao S.X. Zhao W. Zhu X. Zody M. Zoellner S. Rice K.M. NHLBI Trans-Omics for Precision Medicine (TOPMed) Consortium
Issue Date:	2021
Publisher:	Nature Research
Journal Volume:	12
Journal Issue:	1
Start page/Pages:	3506
Source:	Nature Communications
Abstract:	In modern Whole Genome Sequencing (WGS) epidemiological studies, participant-level data from multiple studies are often pooled and results are obtained from a single analysis. We consider the impact of differential phenotype variances by study, which we term ‘variance stratification’. Unaccounted for, variance stratification can lead to both decreased statistical power, and increased false positives rates, depending on how allele frequencies, sample sizes, and phenotypic variances vary across the studies that are pooled. We develop a procedure to compute variant-specific inflation factors, and show how it can be used for diagnosis of genetic association analyses on pooled individual level data from multiple studies. We describe a WGS-appropriate analysis approach, implemented in freely-available software, which allows study-specific variances and thereby improves performance in practice. We illustrate the variance stratification problem, its solutions, and the proposed diagnostic procedure, in simulations and in data from the Trans-Omics for Precision Medicine Whole Genome Sequencing Program (TOPMed), used in association tests for hemoglobin concentrations and BMI. ? 2021, The Author(s).
URI:	https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85107746519&doi=10.1038%2fs41467-021-23655-2&partnerID=40&md5=237898a05475e0f3cd81772509d5bc1f https://scholars.lib.ntu.edu.tw/handle/123456789/584374
ISSN:	2041-1723
DOI:	10.1038/s41467-021-23655-2
metadata.dc.subject.other:	allele; epidemiology; genetic analysis; genome; inflation; phenotype; population structure; variance analysis; article; body mass; genetic association study; hemoglobin determination; human; personalized medicine; simulation; software; whole genome sequencing; algorithm; computer simulation; gene frequency; genetic variation; genome-wide association study; phenotype; procedures; sample size; Algorithms; Computer Simulation; Gene Frequency; Genetic Variation; Genome-Wide Association Study; Humans; Phenotype; Sample Size [SDGs]SDG3
Appears in Collections:	醫學系

Show full item record

Page view(s)

checked on Apr 7, 2022

Google Scholar^TM

Check

DSpace CRIS

Page view(s)

Google Scholar^TM

Altmetric

Altmetric

Page view(s)

Google ScholarTM

Altmetric

Altmetric

Google Scholar^TM