2024-11-10 | LDSC (LD score regression)

一、什么是LDSC？

image.png
  • LDSC，LD分数回归，2015年由 Brendan K Bulik-Sullivan 提出的方法，旨在从样本量日益增加的GWAS结果的inflation中辨别 confounding（混杂因素）还是 polygenicity（多基因效应）。

二、LDSC模型介绍

  • LDSC认为，与causal variant处于LD的变异（即共享一定的遗传背景），该变异位点的测试统计量会因为其与causal variant的LD程度（通常以r²表示）而升高，且这种升高是成比例的。
  • 与家系相关性（cryptic relatedness）或群体结构（population stratification）导致的测试统计量膨胀不同，这些因素不依赖于LD，而是由于共同遗传背景、遗传漂变等引起的统计量膨胀。这种膨胀不会与LD有相关性。
  • 因此，LDSC通过SNP的LD分数构建了一个线性模型，来表征测试统计量的膨胀情况。同时，还能计算该trait的遗传力。

E(\chi^2 | l_j) = \frac{N \cdot h^2 \cdot l_j}M + N \cdot a + 1
其中，l_j为该SNP j 的LD score总和，左边为l_j的\chi2，N为样本量，M为SNP数量，h2为该trait的遗传力，a为混杂因素（confounding）。因此，它本质上是个线性回归模型，该模型有两个未知数 h2 和 a，通过拟合得到最适的 h2 和 a。

image.png

三、LDSC分析实践

1、数据格式转换

数据格式需要转换成它要求的sumstat.gz格式，使用hapmap3的SNP进行（LDSC提供了）

python munge_sumstats.py  --sumstats ${gwas} \
--merge-alleles ${SNPlist} \
--chunksize 500000 \
--a1 A1 \
--a2 A2 \
--out ${gwas}_ldsc

# --a1 effect allele a2 is another allele
2、估计遗传力及判断confounding

对于连续性状，只需如下计算

python ldsc.py --h2 ${gwas}_ldsc.sumstats.gz \
        --ref-ld-chr ${REF_LD_CHR} \
        --w-ld-chr ${REF_LD_CHR} \
        --out ${gwas}_h2

# --ref-ld-chr  参考的LD score文件

对与二元性状，即疾病性状，需将其转换成libility scale

python ldsc.py --h2 ${gwas}_ldsc.sumstats.gz \
--ref-ld-chr ${REF_LD_CHR} \
--w-ld-chr ${REF_LD_CHR} \
--out ${gwas}_h2 \
--samp-prev 0.297 \
--pop-prev 0.1

# --pop-prev 为患病率
# --samp-prev 该summary data中的患病率
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
平台声明：文章内容（如有图片或视频亦包括在内）由作者上传并发布，文章内容仅代表作者本人观点，简书系信息发布平台，仅提供信息存储服务。

推荐阅读更多精彩内容