Transcriptome-wide association studies based on genetically predicted gene expression have the potential to identify novel regions associated with various complex traits. It has been shown that incorporating expression quantitative trait loci (eQTLs) corresponding to multiple tissue types can improve power for association studies involving complex etiology. In this article, we propose a new multivariate response linear regression model and method for predicting gene expression in multiple tissues simultaneously. Unlike existing methods for multi-tissue joint eQTL mapping, our approach incorporates tissue-tissue expression correlation, which allows us to more efficiently handle missing expression measurements and more accurately predict gene expression using a weighted summation of eQTL genotypes. We show through simulation studies that our approach performs better than the existing methods in many scenarios. We use our method to estimate eQTL weights for 29 tissues collected by GTEx, and show that our approach significantly improves expression prediction accuracy compared to competitors. Using our eQTL weights, we perform a multi-tissue-based S-MultiXcan transcriptome-wide association study and show that our method leads to more discoveries in novel regions and more discoveries overall than the existing methods. Estimated eQTL weights are available for download online at github.com/ajmolstad/MTeQTLResults.


翻译:根据遗传基因预测的基因表达方式进行的全轨关联研究有可能查明与各种复杂特性相关的新区域,已经表明,纳入与多个组织类型相对的表达性特质质量(eQTLs)可以提高涉及复杂病理的关联研究的力量。在本篇文章中,我们提出了一个新的多变量反应线性回归模型和同时预测多个组织中基因表达方式的方法。与现有的多问题联合 eQTL 绘图方法不同,我们的方法包括组织-组织表达式相关性,这使我们能够更有效地处理缺失的表达测量,并用eQTL 基因类型的加权加和来更准确地预测基因表达方式。我们通过模拟研究显示,我们的方法比许多情景中的现有方法要好。我们用我们的方法来估计GTEx收集的29个组织中的eQTL重量,并表明我们的方法大大改进了与竞争者相比的表达预测准确性。我们使用eQTL重量,我们用基于多层次的S-MulXcan Cridomet-e-commelcommel commel 研究,我们的方法可以导致在新的区域/QRestalstalSaddalSadstaddations。

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