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Enregistrement W2963404097 · doi:10.1038/s41467-019-10936-0

Mendelian randomization integrating GWAS and eQTL data reveals genetic determinants of complex and clinical traits

2019· article· en· W2963404097 sur OpenAlexaff
Eleonora Porcu, Sina Rüeger, Kaido Lepik, Mawussé Agbessi, Habibul Ahsan, Isabel Alves, Anand Kumar Andiappan, Wibowo Arindrarto, Philip Awadalla, Alexis Battle, Frank Beutner, Marc Jan Bonder, Dorret I. Boomsma, Mark Christiansen, Annique Claringbould, Patrick Deelen, Tõnu Esko, Marie-Julie Favé, Lude Franke, Timothy M. Frayling, Sina A. Gharib, Gregory Gibson, Bastiaan T. Heijmans, Gibran Hemani, Rick Jansen, Mika Kähönen, Anette Kalnapenkis, Silva Kasela, Johannes Kettunen, Yungil Kim, Holger Kirsten, Péter Kovács, Knut Krohn, Jaanika Kronberg-Guzman, Viktorija Kukushkina, Bernett Lee, Terho Lehtimäki, Markus Loeffler, Urko M. Marigorta, Hailang Mei, Lili Milani, Grant W. Montgomery, Martina Müller‐Nurasyid, Matthias Nauck, Michel G. Nivard, Brenda W.J.H. Penninx, Markus Perola, Natalia Pervjakova, Brandon L. Pierce, Joseph E. Powell, Holger Prokisch, Bruce M. Psaty, Olli T. Raitakari, Samuli Ripatti, Olaf Rötzschke, Ashis Saha, Markus Scholz, Katharina Schramm, Ilkka Seppälä, P. Eline Slagboom, Coen D.A. Stehouwer, Michael Stümvoll, Patrick Sullivan, Peter A.C. ’t Hoen, Alexander Teumer, Joachim Thiery, Tong Lin, Anke Tönjes, Jenny van Dongen, Maarten van Iterson, Joyce B. J. van Meurs, Jan H. Veldink, Joost Verlouw, Peter M. Visscher, Uwe Völker, Urmo Võsa, Harm-Jan Westra, Cisca Wijmenga, Hanieh Yaghootkar, Jian Yang, Biao Zeng, Futao Zhang, Marian Beekman, Jan Bot, Joris Deelen, Bert A. Hofman, Aaron Isaacs, P. Mila Jhamai, Szymon M. Kiełbasa, Nico Lakenberg, René Luijk, Hailiang Mei, Matthijs Moed, Irene Nooren, René Pool, Casper G. Schalkwijk, H. Eka D. Suchiman, Morris A. Swertz, Ettje F. Tigchelaar, André G. Uitterlinden, Leonard H. van den Berg, Ruud van der Breggen, Carla Kallen, Freerk van Dijk, Cornelia M. van Duijn, Michiel van Galen, Marleen M. J. van Greevenbroek, Jeroen van Rooij, Peter van’t Hof, Erik W. van Zwet, Martijn Vermaat, Michaël Verbiest, Marijn Verkerk, Dasha V. Zhernakova, Sasha Zhernakova, Federico Santoni, Alexandre Reymond, Zoltán Kutalik

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Associations and Epidemiology
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer Research
Organismes subventionnairesNational Human Genome Research InstituteNatureWellcome TrustSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésMendelian randomizationGenome-wide association studyPleiotropyBiologyExpression quantitative trait lociGenetic associationGeneticsSingle-nucleotide polymorphismSNPPhenotypeGeneComputational biologyQuantitative trait locusGenetic variantsGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genome-wide association studies (GWAS) have identified thousands of variants associated with complex traits, but their biological interpretation often remains unclear. Most of these variants overlap with expression QTLs, indicating their potential involvement in regulation of gene expression. Here, we propose a transcriptome-wide summary statistics-based Mendelian Randomization approach (TWMR) that uses multiple SNPs as instruments and multiple gene expression traits as exposures, simultaneously. Applied to 43 human phenotypes, it uncovers 3,913 putatively causal gene-trait associations, 36% of which have no genome-wide significant SNP nearby in previous GWAS. Using independent association summary statistics, we find that the majority of these loci were missed by GWAS due to power issues. Noteworthy among these links is educational attainment-associated BSCL2, known to carry mutations leading to a Mendelian form of encephalopathy. We also find pleiotropic causal effects suggestive of mechanistic connections. TWMR better accounts for pleiotropy and has the potential to identify biological mechanisms underlying complex traits.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations347
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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