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Whole-exome imputation within UK Biobank powers rare coding variant association and fine-mapping analyses

生命银行 外显子组 生物 次等位基因频率 遗传关联 全基因组关联研究 遗传学 插补(统计学) 队列 外显子组测序 等位基因频率 人口 1000基因组计划 单核苷酸多态性 等位基因 表型 基因 基因型 缺少数据 人口学 医学 内科学 统计 社会学 数学
作者
Alison R. Barton,Maxwell A. Sherman,Ronen E. Mukamel,Po‐Ru Loh
出处
期刊:Nature Genetics [Springer Nature]
卷期号:53 (8): 1260-1269 被引量:93
标识
DOI:10.1038/s41588-021-00892-1
摘要

Exome association studies to date have generally been underpowered to systematically evaluate the phenotypic impact of very rare coding variants. We leveraged extensive haplotype sharing between 49,960 exome-sequenced UK Biobank participants and the remainder of the cohort (total n ≈ 500,000) to impute exome-wide variants with accuracy R2 > 0.5 down to minor allele frequency (MAF) ~0.00005. Association and fine-mapping analyses of 54 quantitative traits identified 1,189 significant associations (P < 5 × 10-8) involving 675 distinct rare protein-altering variants (MAF < 0.01) that passed stringent filters for likely causality. Across all traits, 49% of associations (578/1,189) occurred in genes with two or more hits; follow-up analyses of these genes identified allelic series containing up to 45 distinct 'likely-causal' variants. Our results demonstrate the utility of within-cohort imputation in population-scale genome-wide association studies, provide a catalog of likely-causal, large-effect coding variant associations and foreshadow the insights that will be revealed as genetic biobank studies continue to grow.
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