A robust pleiotropy method with applications to lipid traits and to inflammatory bowel disease subtypes with sample overlap
5.5
来源：
Cell
关键字：
AI drug discovery
发布时间：
2025-09-05 19:37
摘要：
研究提出了一种名为PLACO+的改进多效性分析方法，旨在识别与多种性状相关的遗传区域。该方法在炎症性肠病亚型和脂质性状的应用中表现出色，能够发现传统方法遗漏的多效性区域。PLACO+通过使用膨胀方差模型，允许在零假设下与多个性状相关的变异体的部分存在，具有良好的统计校准和显著的功效提升。
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关键证据
PLACO+ revealed pleiotropic regions between triglyceride and high-density lipoprotein levels that conventional approaches missed.
Simulations demonstrate well-calibrated type I errors and improved power of PLACO+ over conventional approaches.
The method is genome-wide scalable and can leverage information from correlated traits.
真实性检查
否
AI评分总结
研究提出了一种名为PLACO+的改进多效性分析方法，旨在识别与多种性状相关的遗传区域。该方法在炎症性肠病亚型和脂质性状的应用中表现出色，能够发现传统方法遗漏的多效性区域。PLACO+通过使用膨胀方差模型，允许在零假设下与多个性状相关的变异体的部分存在，具有良好的统计校准和显著的功效提升。