Valgerdur斯坦托尔斯多蒂尔

抽象性 :肥胖易染多病深入理解肥胖基因基础,在此,我们进行全基因组关联学和Metabochip人体质指数元分析,这是用于定义肥胖和评估共达339224人的常用度量法分析识别97BMI关联loci路径分析强力支持中枢神经系统在肥胖易感性并隐含新基因和路径方面的作用,包括与语法函数相关联的基因和路径、浮质信号传导、隔音分解/动作、能量代谢、脂生物和二分位生成

抽象性 :肥胖症遍及全球并高度遗传性,但其底层遗传因素在很大程度上仍然难以实现。为了识别易肥胖性遗传定位点,我们检查人体质指数和近280万新元相联度,相联度达123 865人,目标跟踪42新元多达125 931人并识别出18个与体重指数相关联的新陆基P < 5x10(8),其中之一是GPRC5B附近拷贝数变异偏移图(MC4R、POMC、SH2B1和BDNF)接近关键下拉节能调节器,此外,其他新关联地基中的基因可能为人体重量规范提供新洞察力

抽象性 :循环葡萄糖水平严格规范发现新局部作用特征时,我们共对21项全基因组研究进行了元分析,为46 186名非糖尿病参与者提供松动甘蔗素素素素素素指数和乙细胞功能索引26558新题与禁食甘蔗和HOMA-B相关联16新题和2新题与禁食胰岛素和HOMA-IR相关联其中包括9圈新联结禁食甘油(ADCY5内或近DADDDA2ACRY2FDS1GLIS3SLC2A2PROX1和C2CD4B)ADCY5PROX1、GCK、GCKR和DGKB-TMEM195与2型糖尿病关联介质内可能生物候选基因影响信号传递、细胞扩散、开发、甘蔗检测和环形调节实验结果显示,遗传特征研究可识别2型糖尿病风险传染物,并隐含基因变异物,这些变异物与微调葡萄糖水平相关联,但与公开糖尿病无关

抽象性 :非裔美国人受2型糖尿病(T2DM)影响过大,然而很少有研究使用全基因组关联方法检验T2DM研究的目的是识别非裔美国人中与T2DM相联的基因使用Affemitrix6.0数组进行了基因组广协会研究965个非裔美例中T2DM和端级肾病和1029人控件最大SNPs(n=550独立Loci)复制组和122SNPs(n=98独立Loci)进一步测试12个SNPs有证据表明GWAS关联性(P < 0.0071),复制组别方向一致性,无肾病主体与T2DM相关(P < 0.05)。在所有案例和控制中元分析显示单 sNP遍及全基因组意义(P<2.5x10(8))。sNP 7560163(P=7.0x10-9,OR(95%CI)=0.75(0.67-0.84))居RND3和RBD43间四种附加Loci(rs7542900、rs4659485、rs272769和rs7177DM关联P<0.05),总体分析中达到更高表示值意义水平P<2.5x10(5),并可能表示新奇oci对T2DM有帮助发现新T2DM可感知变异值得注意的是,T2DM风险与主 Alele相关联并隐含着这个群中有趣的遗传结构这些结果显示,多地块是非裔美国人易感性T2DM基础,这些地块不同于其他种族群落所识别的地块。

抽象性 :肥胖症遍及全球并高度遗传性,但其底层遗传因素在很大程度上仍然难以实现。为了识别易肥胖基因定位点,我们检查人体质量指数和大约280万新元之间的关系,最高达123 865人,并有针对性地跟踪42新元多达125 931人并识别出18个与体重指数相关联的新陆基P < 5x10x-8),其中之一包括GPRC5B附近的拷贝数变异偏移图(MC4R、POMC、SH2B1和BDNF)接近关键下拉节能调节器,此外,其他新关联地基中的基因可能为人体重量规范提供新洞察力

抽象性 :Correlation networks are increasingly being used in bioinformatics applications For example, weighted gene co-expression network analysis is a systems biology method for describing the correlation patterns among genes across microarray samples Weighted correlation network analysis (WGCNA) can be used for finding clusters (modules) of highly correlated genes, for summarizing such clusters using the module eigengene or an intramodular hub gene, for relating modules to one another and to external sample traits (using eigengene network methodology), and for calculating module membership measures Correlation networks facilitate network based gene screening methods that can be used to identify candidate biomarkers or therapeutic targets These methods have been successfully applied in various biological contexts, eg cancer, mouse genetics, yeast genetics, and analysis of brain imaging data While parts of the correlation network methodology have been described in separate publications, there is a need to provide a user-friendly, comprehensive, and consistent software implementation and an accompanying tutorial The WGCNA R software package is a comprehensive collection of R functions for performing various aspects of weighted correlation network analysis The package includes functions for network construction, module detection, gene selection, calculations of topological properties, data simulation, visualization, and interfacing with external software Along with the R package we also present R software tutorials While the methods development was motivated by gene expression data, the underlying data mining approach can be applied to a variety of different settings The WGCNA package provides R functions for weighted correlation network analysis, eg co-expression network analysis of gene expression data The R package along with its source code and additional material are freely available at http://wwwgeneticsuclaedu/labs/horvath/CoexpressionNetwork/Rpackages/WGCNA

抽象性 :越来越多的证据表明,全基因组研究是识别常见人类疾病基因的强力方法我们描述GWA联合研究(使用Affymetrix GeneChip 500K映射阵列集)在英国人民中进行,该研究对7大疾病和3000控件共享类类的每一种都检查近2 000人案例控制比较确认24个独立关联信号P < 5x10/7:1双极失序,1冠动脉病,9Crohn's病,3Rheumatroid关节炎,71型糖尿病和32型糖尿病基于先前发现和复制研究,几乎所有这些信号都反映真实易感效果并发现令人信服的证据 证明某些地契 带风险 多一种所研究的疾病在所有疾病中,我们辨识出大量其他信号(包括58oci和单点P值介于10(5)至5X10(7)之间),可能产生更多易感Loci适当大采样的重要性得到在所识别最局部点观测到的微小效果大小的确认。这项研究完全验证GWA方法显示谨慎使用共享控制组表示GWA安全有效分析多病同型开发出全基因组基因型数据库 供英国居民未来常见疾病研究使用并显示,只要非欧裔个人被排除,英国人口中人口分层程度一般不高发现为探索这些重要故障的病理学提供了新渠道betway亚洲数据、结果和软件将广泛提供给其他调查员使用,我们期望这些数据、结果和软件将为人类基因研究提供强大的资源。

抽象性 :基因组全协会研究发现数以百计与复杂人类疾病和特征相联的遗传变异物,并提供了对基因结构的宝贵洞察力迄今发现的大多数变异都带来相对小的风险增量,并只解释一小部分家庭聚类,导致许多人质疑剩余“缺失”可解释性betway亚洲并提议研究策略, 包括并扩展超出当前全基因组关联法, 以说明复杂疾病的遗传学并增强它有效预防或处理疾病的潜力

抽象性 :编译组成员Emelia J本杰明、MD、SCM、FAHA MichaelJBlaha,MD,MPHStephanieE丘夫ScD Mary CushmanMDMSCFHASDEPRDas、MD、MPH、FAHA Rajt Deo、MDD、MDSAARDferranti,MD,MPHJMSFloyd,MDMMMMM MyriamFornage博士,FAHACathleen GillespieIsasiMD博士FAHAMONICCJiménez ScD SMloriChaffin Jordan,MD博士Suzanne E贾德博士丹尼尔·拉克兰博士、FAHAJudithHLichtman博士、MPH、FAHA Lynda Lisabeth博士、MPH、FAHA Simin Liu、MD、ScD、FAHAChris TLongenecker,MDRETERHMackey、PhP、FAHAunihiroMatsushia、MD、PHA、Dariush Mozaffarian、MD、DHP、FAHA MichaelE墨索里诺博士、FAHA Khurram Nasir、MD、MPH、FAHA RobertWNeumar、MD博士、FAHA Latha Palaniappan、MD、MS、FAHADlippkPandey,MBS,MS博士FAHAraviRThiagarajan/MD/MPH MathewJ里夫斯博士Matthew RitcheyPTPRodriguezMDMPHFHAGregory罗斯,MD,MPHWayneDRosamond博士、FAHA Comilla Sasson博士、FAHA Amytis Towfigi博士曹市MDMPHMLELEANB特纳MPH SalimsVirani博士FAHAJenifer HVoeks博士约书亚Z威利MDMSJohnT威尔金斯MDJasonHY微信理工博士FAHA HeatherMAlger博士SallySWong博士/RD/CDN、FAHAPaulMuntner博士/MHSC代表美国心脏协会统计委员会和Stroke统计小组委员会心脏病和Stroke统计-2017更新

抽象性 :分裂症是一种高度遗传性失序遗传风险由多异灵产生,包括全基因组关联研究可能检测到的微效常见异灵多级精神分裂症全基因组研究 多达36989例和113 075控件128个独立协会分布于108个保守定义地段,切合全基因组意义,其中83个协会以前未曾报告过协会丰富脑中表达的基因,为发现提供生物可信性多项发现有可能提供全新对生态学的洞察力,但DRD2和数个基因关联与浮质神经传输聚焦分子相关联,这些分子已知并潜在对精神分裂症具有治疗意义,并符合主要病理假设独立于脑部表达的基因外,关联丰富组织表达的基因中在豁免中起重要作用,支持免疫系统与精神分裂之间的假设联系