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 遗传学 插补(统计学) 计算生物学 外显子组测序 基因 突变 缺少数据 统计 数学
作者
Alison R. Barton,Maxwell A. Sherman,Ronen E. Mukamel,Po‐Ru Loh
出处
期刊:Nature Genetics [Nature Portfolio]
卷期号:53 (8): 1260-1269 被引量:248
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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