PRScs 是一种用于计算多性状基因风险评分(Polygenic Risk Scores, PRS)的方法,特别适用于全基因组关联分析(GWAS)数据。PRScs 是 Polygenic Risk Score - Continuous Shrinkage 的缩写,它的主要特点是在计算 PRS 时引入了连续收缩(continuous shrinkage)模型,从而对多种基因变异进行联合分析。
PRScs 的主要特点包括:
1.贝叶斯模型: PRScs 基于贝叶斯框架,使用连续收缩先验(continuous shrinkage prior),能够动态地调整每个 SNP 的权重,从而优化 PRS 的计算。传统的 PRS 方法通常假设所有 SNP 贡献相同,而 PRScs 可以根据数据对 SNP 贡献进行加权。
2. 利用外部信息: PRScs 允许使用外部信息(如 LD 参考面板)来提高 PRS 的预测能力。LD 参考面板可以是来自相同或不同人群的基因数据,这可以帮助更好地捕捉 SNP 之间的连锁不平衡(LD)结构。