An atlas of genetic scores to predict multi-omic traits.
An atlas of genetic scores to predict multi-omic traits.
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DOI：
10.1038/s41586-023-05844-9
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发表时间：
2023-04
期刊：
影响因子：
64.8
通讯作者：
Inouye, Michael
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xu, Yu;Ritchie, Scott C.;Liang, Yujian;Timmers, Paul R. H. J.;Pietzner, Maik;Lannelongue, Loic;Lambert, Samuel A.;Tahir, Usman A.;May-Wilson, Sebastian;Foguet, Carles;Johansson, Asa;Surendran, Praveen;Nath, Artika P.;Persyn, Elodie;Peters, James E.;Oliver-Williams, Clare;Deng, Shuliang;Prins, Bram;Luan, Jian'an;Bomba, Lorenzo;Soranzo, Nicole;Di Angelantonio, Emanuele;Pirastu, Nicola;Tai, E. Shyong;van Dam, Rob M.;Parkinson, Helen;Davenport, Emma E.;Paul, Dirk S.;Yau, Christopher;Gerszten, Robert E.;Malarstig, Anders;Danesh, John;Sim, Xueling;Langenberg, Claudia;Wilson, James F.;Butterworth, Adam S.;Inouye, Michael
使用组学模式来剖析常见疾病和特征的分子基础已经变得普遍。然而，多组学特征可以遗传预测，为没有多组学的研究提供了高成本效益和强大的分析。在这里，我们利用了一个大型队列（INTERVAL， N=50,000参与者），其中包括血浆蛋白质组学（SomaScan， N=3,175; Olink， N=4,822）、血浆代谢组学（Metabolon HD4， N=8,153）、血清代谢组学（Nightingale， N=37,359）和全血Illumina RNA测序（N=4,136）的广泛多组学数据。我们使用机器学习训练了17227个分子特征的遗传得分，其中10521个达到了bonferroni调整显著性。我们在外部验证中评估了欧洲、亚洲和非裔美国人祖先的遗传评分表现。我们通过量化生物学途径的遗传控制，并通过生成UK Biobank的合成多组数据集来使用全现象扫描识别疾病关联，证明了这些多组遗传评分的效用。我们强调了一系列关于代谢和与疾病相关的典型途径的遗传机制的生物学见解，例如JAK-STAT信号和冠状动脉粥样硬化。最后，我们开发了一个门户网站（OmicsPred.org），以方便公众访问所有遗传评分和验证结果，并作为未来扩展和增强多组遗传评分的平台。
The use of omic modalities to dissect the molecular underpinnings of common diseases and traits has become pervasive. Yet, multi-omic traits can be genetically predicted, enabling highly cost-effective and powerful analyses for studies which do not have multi-omics. Here, we utilised a large cohort (INTERVAL; N=50,000 participants) with extensive multi-omic data for plasma proteomics (SomaScan, N=3,175; Olink, N=4,822), plasma metabolomics (Metabolon HD4, N=8,153), serum metabolomics (Nightingale, N=37,359), and whole blood Illumina RNA sequencing (N=4,136). We used machine learning to train genetic scores for 17,227 molecular traits, including 10,521 which reached Bonferroni-adjusted significance. We evaluated genetic score performances in external validation across European, Asian and African American ancestries. We demonstrated the utility of these multi-omic genetic scores by quantifying the genetic control of biological pathways and by generating a synthetic multi-omic dataset of UK Biobank to identify disease associations using a phenome-wide scan. We highlight a series of biological insights regarding genetic mechanisms in metabolism and canonical pathway associations with disease, e.g. JAK-STAT signalling and coronary atherosclerosis. Finally, we developed a portal (OmicsPred.org) to facilitate public access to all genetic scores and validation results as well as to serve as a platform for future extensions and enhancements of multi-omic genetic scores.
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影响因子：
64.8
作者：
Bycroft C;Freeman C;Petkova D;Band G;Elliott LT;Sharp K;Motyer A;Vukcevic D;Delaneau O;O'Connell J;Cortes A;Welsh S;Young A;Effingham M;McVean G;Leslie S;Allen N;Donnelly P;Marchini J
通讯作者：
Marchini J
DOI：
10.1016/s0140-6736(17)31928-1
发表时间：
2017-11-25
期刊：
Lancet (London, England)
影响因子：
--
作者：
Di Angelantonio E;Thompson SG;Kaptoge S;Moore C;Walker M;Armitage J;Ouwehand WH;Roberts DJ;Danesh J;INTERVAL Trial Group
通讯作者：
INTERVAL Trial Group
影响因子：
9.2
作者：
Chang CC;Chow CC;Tellier LC;Vattikuti S;Purcell SM;Lee JJ
通讯作者：
Lee JJ
影响因子：
64.5
作者：
Astle, William J.;Elding, Heather;Soranzo, Nicole
通讯作者：
Soranzo, Nicole
DOI：
10.1161/atvbaha.118.312206
发表时间：
2019-02-01
影响因子：
8.7
作者：
Babaev, Vladimir R.;Ding, Lei;Linton, MacRae F.
通讯作者：
Linton, MacRae F.