메타분석은 여러 코호트에 걸친 요약 통계량을 결합함으로써 희귀 변이 연관성 검정의 검정력을 향상시킨다. 그러나 기존 방법들은 낮은 유병률의 이진 특성에서 제1종 오류(type I error)를 적절히 통제하지 못하는 경우가 많고, 계산 부담이 크다. 본 연구에서는 희귀 변이 메타분석을 위한 확장 가능한 방법인 Meta-SAIGE를 소개하며, 귀무 분포를 정확하게 추정하여 제1종 오류를 통제하고, 표현형 전반(phenome-wide) 분석에서 계산 효율을 높이기 위해 표현형들 간에 연쇄불균형(linkage disequilibrium) 행렬을 재사용한다. UK Biobank 전장엑솜시퀀싱(whole-exome sequencing) 데이터를 사용한 시뮬레이션 결과, Meta-SAIGE는 제1종 오류를 효과적으로 통제하면서 SAIGE-GENE+와 함께 개별 수준의 풀링 분석(pooled individual-level analysis)에 필적하는 검정력을 달성함을 보여주었다. UK Biobank 및 All of Us 전장엑솜시퀀싱 데이터에서 유병률이 낮은 83개 표현형에 Meta-SAIGE를 적용한 결과, 237개의 유전자-특성 연관성을 확인하였다. 특히, 이들 연관성 중 80개는 어느 한 데이터셋만으로는 유의하지 않아, 본 메타분석의 검정력의 향상을 뒷받침한다.

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