Genomic prediction of anthropomorphic traits using hundreds of thousands of individuals

使用数十万个体对拟人性状进行基因组预测

基本信息

  • 批准号:
    MR/N003179/1
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 47.54万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Research Grant
  • 财政年份:
    2015
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2015 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Most of the common diseases that afflict humans and other traits of medical relevance (for instance, blood pressure or cholesterol levels) are determined by the interplay of genetic and environmental factors. Unlike environmental factors, genetic factors can be accurately and inexpensively measured, are constant over time and can be measured as early as at birth. Genetic information could potentially be useful to identify what people are at highest risk of disease and therefore preventative strategies could be designed for those individuals that need them most. However, prediction of risk or other traits that are determined by thousands of genes has been very challenging because, until now, there were not sufficient people with trait and genetic information recorded to yield accurate predictions, or computational tools to analyse the large volumes of data needed to yield accurate predictions. The UK Biobank (a large epidemiological study) has now around 500,000 individuals genotyped (i.e. with genetic information) and with phenotypes, and we have developed computer software to analyse this cohort in the UK national supercomputer called ARCHER. We will develop prediction models for nine exemplar traits (e.g. height or body weight) in this cohort to show that prediction from genetic markers is feasible. If we could show that these traits can be accurately predicted, it would mean that predictions could too work for diseases such as colorectal or breast cancer. This would open the way to personalised medicine.
大多数折磨人类的常见疾病和其他医学相关特征(例如,血压或胆固醇水平)是由遗传和环境因素的相互作用决定的。与环境因素不同,遗传因素可以准确和廉价地测量,随着时间的推移是恒定的,并且早在出生时就可以测量。遗传信息可能有助于确定哪些人患病风险最高,因此可以为那些最需要的人设计预防策略。然而,预测由数千个基因决定的风险或其他性状一直非常具有挑战性,因为到目前为止,还没有足够的人记录性状和遗传信息来产生准确的预测,或者计算工具来分析产生准确预测所需的大量数据。英国生物库(一项大型流行病学研究)现在有大约50万人进行了基因分型(即具有遗传信息)和表型,我们已经开发了计算机软件,在英国国家超级计算机ARCHER中分析这一队列。我们将为该队列中的9个典型性状(例如身高或体重)开发预测模型,以表明遗传标记的预测是可行的。如果我们能够证明这些特征可以被准确预测,这将意味着预测也可以用于结直肠癌或乳腺癌等疾病。这将为个性化医疗开辟道路。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
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会议论文数量(0)
专利数量(0)
Improved Genetic Profiling of Anthropometric Traits Using a Big Data Approach.
  • DOI:
    10.1371/journal.pone.0166755
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.7
  • 作者:
    Canela-Xandri O;Rawlik K;Woolliams JA;Tenesa A
  • 通讯作者:
    Tenesa A
Evaluating the contribution of genetics and familial shared environment to common disease using the UK Biobank.
  • DOI:
    10.1038/ng.3618
  • 发表时间:
    2016-09
  • 期刊:
  • 影响因子:
    30.8
  • 作者:
    Muñoz M;Pong-Wong R;Canela-Xandri O;Rawlik K;Haley CS;Tenesa A
  • 通讯作者:
    Tenesa A
Accurate genetic profiling of anthropometric traits using a big data approach
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  • DOI:
    10.1101/033134
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Canela-Xandri O
  • 通讯作者:
    Canela-Xandri O
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  • 作者:
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  • 资助金额:
    $ 47.54万
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    ARC Future Fellowships
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