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Multi-trait and multi-ancestry genetic analysis of comorbid lung diseases and traits improves genetic discovery and polygenic risk prediction

特质 遗传谱系 十分位 数量性状位点 生物 哮喘 全基因组关联研究 多基因风险评分 可能性 优势比 多基因 遗传学 医学 基因型 单核苷酸多态性 逻辑回归 内科学 人口 基因 环境卫生 统计 程序设计语言 免疫学 计算机科学 数学
作者
Yixuan He,Wenhan Lu,Yon Ho Jee,Ying Wang,Kristin Tsuo,David C. Qian,James A. Diao,Hailiang Huang,Chirag J. Patel,Jinyoung Byun,Bogdan Paşaniuc,Elizabeth G. Atkinson,Christopher I. Amos,Matthew Moll,Michael H. Cho,Alicia R. Martin
出处
期刊:medRxiv 被引量:4
标识
DOI:10.1101/2024.08.25.24312558
摘要

While respiratory diseases such as COPD and asthma share many risk factors, most studies investigate them in insolation and in predominantly European ancestry populations. Here, we conducted the most powerful multi-trait and -ancestry genetic analysis of respiratory diseases and auxiliary traits to date. Our approach improves the power of genetic discovery across traits and ancestries, identifying 44 novel loci associated with lung function in individuals of East Asian ancestry. Using these results, we developed PRSxtra (cross TRait and Ancestry), a multi-trait and -ancestry polygenic risk score approach that leverages shared components of heritable risk via pleiotropic effects. PRSxtra significantly improved the prediction of asthma, COPD, and lung cancer compared to trait- and ancestry-matched PRS in a multi-ancestry cohort from the All of Us Research Program, especially in diverse populations. PRSxtra identified individuals in the top decile with over four-fold odds of asthma and COPD compared to the first decile. Our results present a new framework for multi-trait and -ancestry studies of respiratory diseases to improve genetic discovery and polygenic prediction.
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