Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Identifying causal serum protein-cardiometabolic trait relationships using whole genome sequencing

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68378050%3A_____%2F23%3A00571761" target="_blank" >RIV/68378050:_____/23:00571761 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://academic.oup.com/hmg/article/32/8/1266/6812863?login=true" target="_blank" >https://academic.oup.com/hmg/article/32/8/1266/6812863?login=true</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1093/hmg/ddac275" target="_blank" >10.1093/hmg/ddac275</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Identifying causal serum protein-cardiometabolic trait relationships using whole genome sequencing

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Cardiometabolic diseases, such as type 2 diabetes and cardiovascular disease, have a high public health burden. Understanding the genetically determined regulation of proteins that are dysregulated in disease can help to dissect the complex biology underpinning them. Here, we perform a protein quantitative trait locus (pQTL) analysis of 248 serum proteins relevant to cardiometabolic processes in 2893 individuals. Meta-analyzing whole-genome sequencing (WGS) data from two Greek cohorts, MANOLIS (n = 1356, 22.5x WGS) and Pomak (n = 1537, 18.4x WGS), we detect 301 independently associated pQTL variants for 170 proteins, including 12 rare variants (minor allele frequency < 1%). We additionally find 15 pQTL variants that are rare in non-Finnish European populations but have drifted up in the frequency in the discovery cohorts here. We identify proteins causally associated with cardiometabolic traits, including Mep1b for high-density lipoprotein (HDL) levels, and describe a knock-out (KO) Mep1b mouse model. Our findings furnish insights into the genetic architecture of the serum proteome, identify new protein-disease relationships and demonstrate the importance of isolated populations in pQTL analysis.

  • Název v anglickém jazyce

    Identifying causal serum protein-cardiometabolic trait relationships using whole genome sequencing

  • Popis výsledku anglicky

    Cardiometabolic diseases, such as type 2 diabetes and cardiovascular disease, have a high public health burden. Understanding the genetically determined regulation of proteins that are dysregulated in disease can help to dissect the complex biology underpinning them. Here, we perform a protein quantitative trait locus (pQTL) analysis of 248 serum proteins relevant to cardiometabolic processes in 2893 individuals. Meta-analyzing whole-genome sequencing (WGS) data from two Greek cohorts, MANOLIS (n = 1356, 22.5x WGS) and Pomak (n = 1537, 18.4x WGS), we detect 301 independently associated pQTL variants for 170 proteins, including 12 rare variants (minor allele frequency < 1%). We additionally find 15 pQTL variants that are rare in non-Finnish European populations but have drifted up in the frequency in the discovery cohorts here. We identify proteins causally associated with cardiometabolic traits, including Mep1b for high-density lipoprotein (HDL) levels, and describe a knock-out (KO) Mep1b mouse model. Our findings furnish insights into the genetic architecture of the serum proteome, identify new protein-disease relationships and demonstrate the importance of isolated populations in pQTL analysis.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10608 - Biochemistry and molecular biology

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2023

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Human Molecular Genetics

  • ISSN

    0964-6906

  • e-ISSN

    1460-2083

  • Svazek periodika

    32

  • Číslo periodika v rámci svazku

    8

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    1266-1275

  • Kód UT WoS článku

    000908330700001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85152172014