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登録内容 (EID=420440)

EID=420440EID:420440, Map:0, LastModified:2025年7月14日(月) 19:48:13, Operator:[大家 隆弘], Avail:TRUE, Censor:承認済, Owner:[沼田 周助], Read:継承, Write:継承, Delete:継承.
○種別 (必須): □学術論文 (審査論文) [継承]
○言語 (必須): □英語 [継承]
○招待 (推奨):
○審査 (推奨):
○カテゴリ (推奨):
○共著種別 (推奨): □国際共著 (徳島大学内研究者と国外研究機関所属研究者との共同研究) [継承]
○学究種別 (推奨):
○組織 (推奨):
○著者 (必須): 1. (英) Ruan Yunfeng (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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2. (英) Lin Yen Feng (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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3. (英) Feng Yen Chen Anne (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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4. (英) Chen Chia Yen (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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5. (英) Lam Max (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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6. (英) Guo Zhenglin (日) (読)
○役割 (任意):
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○学籍番号 (推奨):
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7. (英) Ahn Yong Min (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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8. (英) Akiyama Kazufumi (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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9. (英) Arai Makoto (日) (読)
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10. (英) Baek Ji Hyun (日) (読)
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11. (英) Chen Wei J. (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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12. (英) Chung Young Chul (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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13. (英) Feng Gang (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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14. (英) Fujii Kumiko (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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15. (英) Glatt Stephen J. (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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16. (英) Ha Kyooseob (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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17. (英) Hattori Kotaro (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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18. (英) Higuchi Teruhiko (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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19. (英) Hishimoto Akitoyo (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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20. (英) Hong Kyung Sue (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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21. (英) Horiuchi Yasue (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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22. (英) Hwu Hai Gwo (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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23. (英) Ikeda Masashi (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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24. (英) Ishiwata Sayuri (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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25. (英) Itokawa Masanari (日) (読)
○役割 (任意):
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○学籍番号 (推奨):
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26. (英) Iwata Nakao (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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27. (英) Joo Eun Jeong (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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28. (英) Kahn Rene S. (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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29. (英) Kim Sung Wan (日) (読)
○役割 (任意):
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○学籍番号 (推奨):
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30. (英) Kim Se Joo (日) (読)
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○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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31. (英) Kim Se Hyun (日) (読)
○役割 (任意):
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○学籍番号 (推奨):
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32. (英) Kinoshita Makoto (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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33. (英) Kunugi Hiroshi (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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34. (英) Kusumawardhani Agung (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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35. (英) Lee Jimmy (日) (読)
○役割 (任意):
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○学籍番号 (推奨):
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36. (英) Lee Byung Dae (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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37. (英) Lee Heon Jeong (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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38. (英) Liu Jianjun (日) (読)
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○学籍番号 (推奨):
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39. (英) Liu Ruize (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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40. (英) Ma Xiancang (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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41. (英) Myung Woojae (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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42.沼田 周助 ([徳島大学.大学院医歯薬学研究部.医学域.医科学部門.内科系.精神医学]/[徳島大学.病院.診療科.脳·神経·精神科.精神科神経科])
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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43.大森 哲郎
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○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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44. (英) Otsuka Ikuo (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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45. (英) Ozeki Yuji (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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46. (英) Schwab Sibylle G. (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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47. (英) Shi Wenzhao (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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48. (英) Shimoda Kazutaka (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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49. (英) Sim Kang (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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50. (英) Sora Ichiro (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
[継承]
51. (英) Tang Jinsong (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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52. (英) Toyota Tomoko (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
[継承]
53. (英) Tsuang Ming (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
[継承]
54. (英) Wildenauer Dieter B. (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
[継承]
55. (英) Won Hong Hee (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
[継承]
56. (英) Yoshikawa Takeo (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
[継承]
57. (英) Zheng Alice (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
[継承]
58. (英) Zhu Feng (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
[継承]
59. (英) He Lin (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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60. (英) Sawa Akira (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
[継承]
61. (英) Martin Alicia R. (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
[継承]
62. (英) Qin Shengying (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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63. (英) Huang Hailiang (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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64. (英) Ge Tian (日) (読)
○役割 (任意):
○貢献度 (任意):
○学籍番号 (推奨):
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○題名 (必須): □(英) Improving polygenic prediction in ancestrally diverse populations  (日)    [継承]
○副題 (任意):
○要約 (任意): □(英) Polygenic risk scores (PRS) have attenuated cross-population predictive performance. As existing genome-wide association studies (GWAS) have been conducted predominantly in individuals of European descent, the limited transferability of PRS reduces their clinical value in non-European populations, and may exacerbate healthcare disparities. Recent efforts to level ancestry imbalance in genomic research have expanded the scale of non-European GWAS, although most remain underpowered. Here, we present a new PRS construction method, PRS-CSx, which improves cross-population polygenic prediction by integrating GWAS summary statistics from multiple populations. PRS-CSx couples genetic effects across populations via a shared continuous shrinkage (CS) prior, enabling more accurate effect size estimation by sharing information between summary statistics and leveraging linkage disequilibrium diversity across discovery samples, while inheriting computational efficiency and robustness from PRS-CS. We show that PRS-CSx outperforms alternative methods across traits with a wide range of genetic architectures, cross-population genetic overlaps and discovery GWAS sample sizes in simulations, and improves the prediction of quantitative traits and schizophrenia risk in non-European populations.  (日)    [継承]
○キーワード (推奨): 1. (英) Genetic Predisposition to Disease (日) (読) [継承]
2.集団遺伝 (population genetics) [継承]
3. (英) Genome-Wide Association Study (日) (読) [継承]
4. (英) Humans (日) (読) [継承]
5. (英) Linkage Disequilibrium (日) (読) [継承]
6. (英) Multifactorial Inheritance (日) (読) [継承]
7. (英) Risk Factors (日) (読) [継承]
○発行所 (推奨):
○誌名 (必須): □Nature Genetics ([Nature Publishing Group])
(pISSN: 1061-4036, eISSN: 1546-1718)

○ISSN (任意): □1061-4036
ISSN: 1061-4036 (pISSN: 1061-4036, eISSN: 1546-1718)
Title: Nature genetics
Title(ISO): Nat Genet
Publisher: Nature Portfolio
 (NLM Catalog)   (Scopus)   (CrossRef)  (Scopus information is found. [need login])
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○巻 (必須): □54 [継承]
○号 (必須): □5 [継承]
○頁 (必須): □573 580 [継承]
○都市 (任意):
○年月日 (必須): □西暦 2022年 5月 5日 (令和 4年 5月 5日) [継承]
○URL (任意):
○DOI (任意): □10.1038/s41588-022-01054-7    (→Scopusで検索) [継承]
○PMID (任意): □35513724    (→Scopusで検索) [継承]
○CRID (任意):
○Scopus (任意): 1.2-s2.0-85130632753 [継承]
2.2-s2.0-85136338251 [継承]
○researchmap (任意):
○評価値 (任意):
○被引用数 (任意):
○指導教員 (推奨):
○備考 (任意): 1.(英) Derived from Scopus.AUID(7006692653)  (日)    [継承]
2.(英) Modified using PubMed.PMID(35513724)  (日)    [継承]

標準的な表示

和文冊子 ● Yunfeng Ruan, Feng Yen Lin, Anne Yen Chen Feng, Yen Chia Chen, Max Lam, Zhenglin Guo, Min Yong Ahn, Kazufumi Akiyama, Makoto Arai, Hyun Ji Baek, J. Wei Chen, Chul Young Chung, Gang Feng, Kumiko Fujii, J. Stephen Glatt, Kyooseob Ha, Kotaro Hattori, Teruhiko Higuchi, Akitoyo Hishimoto, Sue Kyung Hong, Yasue Horiuchi, Gwo Hai Hwu, Masashi Ikeda, Sayuri Ishiwata, Masanari Itokawa, Nakao Iwata, Jeong Eun Joo, S. Rene Kahn, Wan Sung Kim, Joo Se Kim, Hyun Se Kim, Makoto Kinoshita, Hiroshi Kunugi, Agung Kusumawardhani, Jimmy Lee, Dae Byung Lee, Jeong Heon Lee, Jianjun Liu, Ruize Liu, Xiancang Ma, Woojae Myung, Shusuke Numata, Tetsuro Ohmori, Ikuo Otsuka, Yuji Ozeki, G. Sibylle Schwab, Wenzhao Shi, Kazutaka Shimoda, Kang Sim, Ichiro Sora, Jinsong Tang, Tomoko Toyota, Ming Tsuang, B. Dieter Wildenauer, Hee Hong Won, Takeo Yoshikawa, Alice Zheng, Feng Zhu, Lin He, Akira Sawa, R. Alicia Martin, Shengying Qin, Hailiang Huang and Tian Ge : Improving polygenic prediction in ancestrally diverse populations, Nature Genetics, 54, 5, 573-580, 2022.
欧文冊子 ● Yunfeng Ruan, Feng Yen Lin, Anne Yen Chen Feng, Yen Chia Chen, Max Lam, Zhenglin Guo, Min Yong Ahn, Kazufumi Akiyama, Makoto Arai, Hyun Ji Baek, J. Wei Chen, Chul Young Chung, Gang Feng, Kumiko Fujii, J. Stephen Glatt, Kyooseob Ha, Kotaro Hattori, Teruhiko Higuchi, Akitoyo Hishimoto, Sue Kyung Hong, Yasue Horiuchi, Gwo Hai Hwu, Masashi Ikeda, Sayuri Ishiwata, Masanari Itokawa, Nakao Iwata, Jeong Eun Joo, S. Rene Kahn, Wan Sung Kim, Joo Se Kim, Hyun Se Kim, Makoto Kinoshita, Hiroshi Kunugi, Agung Kusumawardhani, Jimmy Lee, Dae Byung Lee, Jeong Heon Lee, Jianjun Liu, Ruize Liu, Xiancang Ma, Woojae Myung, Shusuke Numata, Tetsuro Ohmori, Ikuo Otsuka, Yuji Ozeki, G. Sibylle Schwab, Wenzhao Shi, Kazutaka Shimoda, Kang Sim, Ichiro Sora, Jinsong Tang, Tomoko Toyota, Ming Tsuang, B. Dieter Wildenauer, Hee Hong Won, Takeo Yoshikawa, Alice Zheng, Feng Zhu, Lin He, Akira Sawa, R. Alicia Martin, Shengying Qin, Hailiang Huang and Tian Ge : Improving polygenic prediction in ancestrally diverse populations, Nature Genetics, 54, 5, 573-580, 2022.

関連情報

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