MOKA：多種オミクス情報を橋渡しするSNPセットカーネル関連解析パイプライン

科学分野:

• ゲノミクス
• バイオインフォマティクス
• 計算生物学

背景:

• ゲノムワイド関連解析（GWAS）のための高度なツールに対する需要が高まる中、ゲノムおよび多種オミクスデータの量は増加しています。
• 機能アノテーションの統合は、GWASの検出力と解釈可能性を高める上で重要です。
• 既存の方法では、多様な機能データ型を扱う際にスケーラビリティと再現性がしばしば欠如しています。

研究 の 目的:

• 多種オミクス情報を橋渡しするカーネル関連解析（MOKA）パイプラインを紹介します。
• ゲノムワイド関連解析（GWAS）に多種オミクス情報を統合するためのスケーラブルで再現性のあるワークフローを提供します。
• 遺伝子関連研究におけるバリアントの優先順位付けと統計的検出力を向上させます。

主な方法:

• SNPセットカーネルベース関連解析のためのSnakemakeベースのワークフローであるMOKAを開発しました。
• 遺伝子発現、転写因子結合、保存スコア、ニューラルネットワーク特徴などの多様な多種オミクスデータを組み込みました。
• 集団構造補正、並列計算、および包括的なGWAS後解析（可視化、GOアノテーション、パスウェイエンリッチメント）を実装しました。

主要な成果:

• 統合失調症GWASコホートにMOKAを適用し、89個のボンフェローニ有意遺伝子を同定しました。
• DisGeNETデータベースを用いて15.7%の検証率を達成しました。
• 神経精神疾患に関連するパスウェイの濃縮を観察し、MOKAの有用性を示しました。

結論:

• MOKAは、遺伝子研究における機能的多種オミクス統合のための堅牢でスケーラブルかつ拡張可能なフレームワークを提供します。
• このパイプラインは、GWASにおけるバリアントの優先順位付けと統計的検出力を強化します。
• MOKAはオープンソースであり、遺伝子研究におけるより広範な採用を促進します。