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Low-Pass-Sequenzierung (die Sequenzierung eines Genoms mit einer durchschnittlichen Tiefe von weniger als 1× Abdeckung) in Kombination mit Genotyp-Imputation wurde als Alternative zu Genotypisierungs-Arrays für das Trait-Mapping und die Berechnung polygener Scores vorgeschlagen. Um die relative Leistungsfähigkeit dieser Technologien für verschiedene Anwendungen empirisch zu bewerten, führten wir Low-Pass-Sequenzierung (mit Zielabdeckungsgraden von 0,5× und 1×) und Array-Genotypisierung (unter Verwendung des Illumina Global Screening Array GSA) an 120 DNA-Proben von Personen afrikanischer und europäischer Abstammung durch, die Teil des 1000 Genomes Project sind. Anschließend imputierten wir sowohl die Sequenzierungsdaten als auch die Genotypisierungs-Array-Daten anhand des 1000 Genomes Phase 3-Haplotyp-Referenzpanels unter Verwendung eines Leave-one-out-Designs. Wir evaluierten die Gesamtimputationsgenauigkeit dieser verschiedenen Assays sowie die Gesamtpower für GWAS anhand imputierter Daten und berechneten polygene Risikoscores für koronare Herzkrankheit und Brustkrebs unter Verwendung zuvor abgeleiteter Gewichtungen. Wir schlussfolgern, dass Low-Pass-Sequenzierung plus Imputation, zusätzlich zu einer substanziellen Erhöhung der statistischen Power für genomweite Assoziationsstudien, bei effektiven Abdeckungen von ∼0,5× und höher im Vergleich zum Illumina GSA eine erhöhte Genauigkeit für die polygene Risikoprädiktion bietet.
Li et al. (Wed,) untersuchten diese Frage.