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Les scores de risque polygénique (PRS) montrent désormais des performances prédictives prometteuses sur une large variété de traits complexes et de maladies, mais il existe un écart de performance substantiel entre les populations. Nous proposons MUSSEL, une méthode de prédiction polygénique spécifique à l'ascendance qui emprunte des informations dans les statistiques sommatives des études d'association génomique (GWAS) à travers plusieurs groupes d'ascendance via la modélisation hiérarchique bayésienne et l'apprentissage par ensemble. Dans nos études de simulation et analyses de données à travers quatre études distinctes, totalisant 5,7 millions de participants avec une diversité ancestrale substantielle, MUSSEL montre des performances prometteuses par rapport aux alternatives. Par exemple, MUSSEL a un gain moyen en prédiction R.
Jin et al. (Mon,) ont étudié cette question.