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    Bayesian genome-wide TWAS with reference transcriptomic data of brain and blood tissues identified 141 risk genes for Alzheimer's disease dementia.
    Guo, S ; Yang, J
    In: Alzheimer's research & therapy, Jg. 16 (2024-06-01), Heft 1, S. 120
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
    View record at Springer (Volltext)
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    Transcriptome-Wide Association Studies (TWAS): Methodologies, Applications, and Challenges.
    Evans, P ; Nagai, T ; et al.
    In: Current protocols, Jg. 4 (2024-02-01), Heft 2, S. e981
    academicJournal
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    GAUSS: a summary-statistics-based R package for accurate estimation of linkage disequilibrium for variants, Gaussian imputation, and TWAS analysis of cosmopolitan cohorts.
    Lee, D ; Bacanu, SA
    In: Bioinformatics (Oxford, England), Jg. 40 (2024-03-29), Heft 4
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
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  4. Detailansicht für Treffer 4 öffnen
    twas_sim, a Python-based tool for simulation and power analysis of transcriptome-wide association analysis.
    Wang, X ; Lu, Z ; et al.
    In: Bioinformatics (Oxford, England), Jg. 39 (2023-05-04), Heft 5
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
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  5. Detailansicht für Treffer 5 öffnen
    Integrating GWAS and TWAS to elucidate the genetic architecture of maize leaf cuticular conductance.
    Lin, M ; Qiao, P ; et al.
    In: Plant physiology, Jg. 189 (2022-08-01), Heft 4, S. 2144-2158
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
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  6. Detailansicht für Treffer 6 öffnen
    A large-scale transcriptome-wide association study (TWAS) of 10 blood cell phenotypes reveals complexities of TWAS fine-mapping.
    Tapia, AL ; Rowland, BT ; et al.
    In: Genetic epidemiology, Jg. 46 (2022-02-01), Heft 1, S. 3-16
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
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    Phenotyping stomatal closure by thermal imaging for GWAS and TWAS of water use efficiency-related genes.
    Pignon, CP ; Fernandes, SB ; et al.
    In: Plant physiology, Jg. 187 (2021-12-04), Heft 4, S. 2544-2562
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
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  8. Detailansicht für Treffer 8 öffnen
    Machine learning-enabled phenotyping for GWAS and TWAS of WUE traits in 869 field-grown sorghum accessions.
    Ferguson, JN ; Fernandes, SB ; et al.
    In: Plant physiology, Jg. 187 (2021-11-03), Heft 3, S. 1481-1500
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
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  9. Detailansicht für Treffer 9 öffnen
    Multitrait transcriptome-wide association study (TWAS) tests.
    Feng, H ; Mancuso, N ; et al.
    In: Genetic epidemiology, Jg. 45 (2021-09-01), Heft 6, S. 563-576
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
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  10. Detailansicht für Treffer 10 öffnen
    Combining GWAS and TWAS to identify candidate causal genes for tocochromanol levels in maize grain
    Wu, Di ; Li, Xiaowei ; et al.
    In: Genetics, Jg. 221 (2022-07-30), Heft 4
    Online academicJournal
    Zugriff:
    View record in eScholarship (Volltext)
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  11. Detailansicht für Treffer 11 öffnen
    TWAS results are complementary to and less affected by linkage disequilibrium than GWAS.
    Li, D ; Liu, Q ; et al.
    In: Plant physiology, Jg. 186 (2021-08-03), Heft 4, S. 1800-1811
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
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  12. Detailansicht für Treffer 12 öffnen
    Tissue specificity-aware TWAS (TSA-TWAS) framework identifies novel associations with metabolic, immunologic, and virologic traits in HIV-positive adults.
    Li, B ; Veturi, Y ; et al.
    In: PLoS genetics, Jg. 17 (2021-04-26), Heft 4, S. e1009464
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
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  13. Detailansicht für Treffer 13 öffnen
    PTWAS: investigating tissue-relevant causal molecular mechanisms of complex traits using probabilistic TWAS analysis.
    Zhang, Y ; Quick, C ; et al.
    In: Genome biology, Jg. 21 (2020-09-11), Heft 1, S. 232
    Online academicJournal
    Zugriff:
    View record at Springer (Volltext)
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  14. Detailansicht für Treffer 14 öffnen
    Cis- and trans-eQTL TWASs of breast and ovarian cancer identify more than 100 susceptibility genes in the BCAC and OCAC consortia.
    Head, ST ; Dezem, F ; et al.
    In: American journal of human genetics, Jg. 111 (2024-06-06), Heft 6, S. 1084-1099
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
  15. Detailansicht für Treffer 15 öffnen
    A cross-tissue transcriptome-wide association study reveals novel susceptibility genes for migraine.
    Gui, J ; Yang, X ; et al.
    In: The journal of headache and pain, Jg. 25 (2024-06-05), Heft 1, S. 94
    Online academicJournal
    Zugriff:
    View record at Springer (Volltext)
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  16. Detailansicht für Treffer 16 öffnen
    An overview of detecting gene-trait associations by integrating GWAS summary statistics and eQTLs.
    Zhang, Y ; Wang, M ; et al.
    In: Science China. Life sciences, Jg. 67 (2024-06-01), Heft 6, S. 1133-1154
    Online academicJournal
    Zugriff:
    View record at Springer (Volltext)
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  17. Detailansicht für Treffer 17 öffnen
    Large-scale genome-wide association studies reveal the genetic causal etiology between air pollutants and autoimmune diseases.
    Wen, J ; Zhang, J ; et al.
    In: Journal of translational medicine, Jg. 22 (2024-04-29), Heft 1, S. 392
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
    View record at Springer (Volltext)
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    Wie komme ich dran?
  18. Detailansicht für Treffer 18 öffnen
    Subset-based method for cross-tissue transcriptome-wide association studies improves power and interpretability.
    Guo, X ; Chatterjee, N ; et al.
    In: HGG advances, Jg. 5 (2024-04-11), Heft 2, S. 100283
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Full Text Finder (Volltext)
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  19. Detailansicht für Treffer 19 öffnen
    twas_sim, a Python-based tool for simulation and power analysis of transcriptome-wide association analysis
    Wang, Xinran ; Lu, Zeyun ; et al.
    In: Bioinformatics, vol 39, iss 5, 2023
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
  20. Detailansicht für Treffer 20 öffnen
    TIGAR-V2: Efficient TWAS tool with nonparametric Bayesian eQTL weights of 49 tissue types from GTEx V8
    Parrish, Randy L. ; Yang, Jingjing ; et al.
    In: HGG Advances, Jg. 3 (2022), Heft 1
    Online unknown
    Zugriff:
    View record in OpenAIRE (Volltext)
    Wie komme ich dran?
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