Genome-wide identification of circulating-miRNA expression quantitative trait loci reveals the role of several miRNAs in the regulation of cardiometabolic phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To identify genetic variants that have a regulatory impact on circulating microRNAs (miRNAs) and to connect genetic risk to blood traits/biomarkers through the circulating miRNAs. METHODS AND RESULTS: Leveraging miRNA-Seq data and the 1000 Genomes imputed genotypes, we carried out genome-wide association analysis for SNPs that regulate the expression of circulating miRNAs in a sample of 710 unrelated subjects of European ancestry. Wherever possible, we used data from the Framingham and the Geuvadis studies to replicate our findings. We found at least one genome-wide significant (P < 5e-8) miRNA-eQTL (mirQTL) for 143 circulating miRNAs. Overall each mirQTL explained a small portion (<1%) of variation in miRNA levels; however, we identified a few mirQTLs that explained 4% to 20% of variation in miRNA levels in plasma. Unlike trans-mirQTLs (P = 0.7), cis-mirQTLs tend to be also associated with their counterpart mature miRNAs (P < 0.0001), this suggests trans-mirQTLs exert their effect through processes that affect the stability of mature miRNAs; whereas, cis-mirQTLs mainly regulate the expression of primary-miRNAs. Next, we used the identified mirQTLs to investigate the links between circulating miRNAs with blood traits/biomarkers through Mendelian randomization analysis. We found miR-1908-5p plays an important role in regulating low-density lipoprotein (LDL), total cholesterol (TC), fasting glucose, HbA1c, and several lipid-metabolites in blood, whereas, miR-10b-5p mediates the trans-regulatory effect of the ABO locus on several blood proteins, coronary artery disease, and TC. Moreover, we demonstrated that a higher plasma level of miR-199a is causally associated with lower levels of LDL and TC. Finally, we found miR-143-3p and miR-145-5p are functionally related and mediate the effect of ZFPM2 on a number of its protein targets in blood including VEGFA, SERPINE1, and PDGFs. CONCLUSIONS: This study identifies SNPs that have a regulatory impact on circulating miRNAs, and underlines the role of several circulating miRNAs in mediating the effect of a number of GWAS loci on cardiometabolic phenotypes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».