Gene set analysis is a powerful tool for interpreting a genome-wide association study result and is gaining popularity these days. Comparison of the gene sets obtained for a variety of traits measured from a single genetic epidemiology dataset may give insights into the biological mechanisms underlying these traits. Based on the previously published single nucleotide polymorphism (SNP) genotype data on 8,842 individuals enrolled in the Korea Association Resource project, we performed a series of systematic genome-wide association analyses for 49 quantitative traits of basic epidemiological, anthropometric, or blood chemistry parameters. Each analysis result was subjected to subsequent gene set analyses based on Gene Ontology (GO) terms using gene set analysis software, GSA-SNP, identifying a set of GO terms significantly associated to each trait ($p_{corr}$ < 0.05). Pairwise comparison of the traits in terms of the semantic similarity in their GO sets revealed surprising cases where phenotypically uncorrelated traits showed high similarity in terms of biological pathways. For example, the pH level was related to 7 other traits that showed low phenotypic correlations with it. A literature survey implies that these traits may be regulated partly by common pathways that involve neuronal or nerve systems.
In spite of variation in coat color, size, and production traits among indigenous Bangladeshi cattle populations, genetic differences among most of the populations have not been investigated or exploited. In this study, we used a high-density bovine single nucleotide polymorphism (SNP) 80K Bead Chip derived from Bos indicus breeds to assess genetic diversity and population structure of 2 Bangladeshi zebu cattle populations (red Chittagong, n = 28 and non-descript deshi, n = 28) and a semi-domesticated population (gayal, n = 17). Overall, 95% and 58% of the total SNPs (69,804) showed polymorphisms in the zebu and gayal populations, respectively. Similarly, the average minor allele frequency value was as high 0.29 in zebu and as low as 0.09 in gayal. The mean expected heterozygosity varied from $0.42{\pm}0.14$ in zebu to $0.148{\pm}0.14$ in gayal with significant heterozygosity deficiency of 0.06 ($F_{IS}$) in the latter. Coancestry estimations revealed that the two zebu populations are weakly differentiated, with over 99% of the total genetic variation retained within populations and less than 1% accounted for between populations. Conversely, strong genetic differentiation ($F_{ST}=0.33$) was observed between zebu and gayal populations. Results of population structure and principal component analyses suggest that gayal is distinct from Bos indicus and that the two zebu populations were weakly structured. This study provides basic information about the genetic diversity and structure of Bangladeshi cattle and the semi-domesticated gayal population that can be used for future appraisal of breed utilization and management strategies.
Objective: The objective of this study was to perform genome (genome wide association studies [GWAS]) and chromosome (CWAS) wide association analyses to identify single nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with growth traits in registered Simmental and Simbrah cattle. Methods: The phenotypes were deregressed BLUP EBVs for birth weight, weaning weight direct, weaning weight maternal, and yearling weight. The genotyping was performed with the GGP Bovine 150k chip. After the quality control analysis, 105,129 autosomal SNP from 967 animals (473 Simmental and 494 Simbrah) were used to carry out genotype association tests. The two association analyses were performed per breed and using combined information of the two breeds. The SNP associated with growth traits were mapped to their corresponding genes at 100 kb on either side. Results: A difference in magnitude of posterior probabilities was found across breeds between genome and chromosome wide association analyses. A total of 110, 143, and 302 SNP were associated with GWAS and CWAS for growth traits in the Simmental-, Simbrah- and joint -data analyses, respectively. It stands out from the enrichment analysis of the pathways for RNA polymerase (POLR2G, POLR3E) and GABAergic synapse (GABRR1, GABRR3) for Simmental cattle and p53 signaling pathway (BID, SERPINB5) for Simbrah cattle. Conclusion: Only 6,265% of the markers associated with growth traits were found using CWAS and GWAS. The associated markers using the CWAS analysis, which were not associated using the GWAS, represents information that due to the model and priors was not associated with the traits.
Gyungbu Kim;Yoonsuk Lee;Jeong Ho Park;Dongmin Kim;Wonseok Lee
Genomics & Informatics
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제20권4호
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pp.49.1-49.7
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2022
Many packages for a meta-analysis of genome-wide association studies (GWAS) have been developed to discover genetic variants. Although variations across studies must be considered, there are not many currently-accessible packages that estimate between-study heterogeneity. Thus, we propose a python based application called Beta-Meta which can easily process a meta-analysis by automatically selecting between a fixed effects and a random effects model based on heterogeneity. Beta-Meta implements flexible input data manipulation to allow multiple meta-analyses of different genotype-phenotype associations in a single process. It provides a step-by-step meta-analysis of GWAS for each association in the following order: heterogeneity test, two different calculations of an effect size and a p-value based on heterogeneity, and the Benjamini-Hochberg p-value adjustment. These methods enable users to validate the results of individual studies with greater statistical power and better estimation precision. We elaborate on these and illustrate them with examples from several studies of infertility-related disorders.
Objective: The objective is to identify genomic regions and candidate genes associated with age to 105 kg (AGE), average daily gain (ADG), backfat thickness (BF), and eye muscle area (EMA) in Yorkshire pig. Methods: This study used a total of 104,380 records and 11,854 single nucleotide polymorphism (SNP) data obtained from Illumina porcine 60K chip. The estimated genomic breeding values (GEBVs) and SNP effects were estimated by single-step genomic best linear unbiased prediction (ssGBLUP). Results: The heritabilities of AGE, ADG, BF, and EMA were 0.50, 0.49, 0.49, and 0.23, respectively. We identified significant SNP markers surpassing the Bonferroni correction threshold (1.68×10-6), with a total of 9 markers associated with both AGE and ADG, and 4 markers associated with BF and EMA. Genome-wide association study (GWAS) analyses revealed notable chromosomal regions linked to AGE and ADG on Sus scrofa chromosome (SSC) 1, 6, 8, and 16; BF on SSC 2, 5, and 8; and EMA on SSC 1. Additionally, we observed strong linkage disequilibrium on SSC 1. Finally, we performed enrichment analyses using gene ontology and Kyoto encyclopedia of genes and genomes (KEGG), which revealed significant enrichments in eight biological processes, one cellular component, one molecular function, and one KEGG pathway. Conclusion: The identified SNP markers for productive traits are expected to provide valuable information for genetic improvement as an understanding of their expression.
There has been no genome-wide association study (GWAS) for macronutrient intake as a quantitative trait. To explore genetic loci associated with total calorie and macronutrient intake, genome-wide association data of autosomal single nucleotide polymorphisms (SNPs) from Korean adults were analyzed. We conducted a GWAS in 3,690 men and women aged 40 to 60 years from an urban population-based cohort. At the baseline examination (June 18, 2001 through January 29, 2003), DNA samples of the study subjects were collected and analyzed for genotyping. The information of average daily consumption of total calorie, carbohydrate, protein, and fat was obtained from a semi-quantitative food frequency questionnaire and transformed by natural logarithm for analyses after adjustment of calorie intake. Using multivariate linear regression analysis adjusted for age, sex, and height, we tested for 352,021 SNPs and found weak associations, which do not reach genome-wide association significance, with calorie and macronutrient intake. However, a number of SNPs were found to have potential associations with macronutrient intake; in particular, signals in SORBS1 and those in PRKCB1 were likely associated with carbohydrate and fat intake, respectively. We observed an inverse association between the minor allele of the SNPs in these genes and the amount of consumption of carbohydrate or fat. Our GWAS identified loci and minor alleles weakly associated with macronutrient intake. Because SORBS1 and PRKCB1 are reportedly associated with the metabolism of glucose and lipid as well as with obesity-related diseases, further investigations on biological and functional roles of polymorphism of these genes in the relation to macronutrient intake are warranted.
Moyamoya disease (MMD) is a chronic, progressive, cerebrovascular occlusive disorder that displays various clinical features and results in cerebral infarct or hemorrhagic stroke. Specific genes associated with the disease have not yet been identified, making identification of at-risk patients difficult before clinical manifestation. Familial MMD is not uncommon, with as many as 15% of MMD patients having a family history of the disease, suggesting a genetic etiology. Studies of single nucleotide polymorphisms (SNPs) in MMD have mostly focused on mechanical stress on vessels, endothelium, and the relationship to atherosclerosis. In this review, we discuss SNPs studies targeting the genetic etiology of MMD. Genetic analyses in familial MMD and genome-wide association studies represent promising strategies for elucidating the pathophysiology of this condition. This review also discusses future research directions, not only to offer new insights into the origin of MMD, but also to enhance our understanding of the genetic aspects of MMD. There have been several SNP studies of MMD. Current SNP studies suggest a genetic contribution to MMD, but further reliable and replicable data are needed. A large cohort or family-based design would be important. Modern SNP studies of MMD depend on novel genetic, experimental, and database methods that will hopefully hasten the arrival of a consensus conclusion.
Anton, Istvan;Huth, Balazs;Fuller, Imre;Rozsa, Laszlo;Hollo, Gabriella;Zsolnai, Attila
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제31권9호
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pp.1415-1419
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2018
Objective: To estimate effect of single nucleotide polymorphisms on the intramuscular fat content (IMF) of Hungarian Simmental bulls. Methods: Genotypes were determined on high-density Illumina Bovine DNA Chip. After slaughtering of animals, chemical percentage of intramuscular fat was determined from longissimus dorsi muscle. A multi-locus mixed-model was applied for statistical analyses. Results: Analyses revealed four loci (rs43284251, rs109210955, rs41630030, and rs41642251) to be highly associated ($-{\log}_{10}P$>12) with IMF located on chromosome 1, 6, 13, and 17, respectively. The frequency of their minor alleles was 0.426, 0.221, 0.162, and 0.106. Conclusion: The loci above can be useful in selection programs and gives the possibility to assist selection by molecular tools.
Kim, Hyun Ah;Heo, Seong Gu;Park, Ji Wan;Jung, Young Ok
Journal of Korean Neurosurgical Society
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제61권1호
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pp.66-74
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2018
Objective : The aim of this study was to identify the susceptibility genes responsible for lumbar spondylosis (LS) in Korean patients. Methods : Data from 1427 subjects were made available for radiographic grading and genome wide association studies (GWAS) analysis. Lateral lumbar spine radiographs were obtained and the various degrees of degenerative change were semi-quantitatively scored. A pilot GWAS was performed using the AffymetrixGenome-Wide Human single-nucleotide polymorphisms (SNPs), 500K array. A total of 352228 SNPs were analyzed and the association between the SNPs and case-control status was analyzed by stepwise logistic regression analyses. Results : The top 100 SNPs with a cutoff p-value of less than $3.7{\times}10^{-4}$ were selected for joint space narrowing, while a cutoff p-value of $6.0{\times}10^{-4}$ was applied to osteophytes and the Kellgren-Lawrence (K-L) osteoarthritis grade. The SNPs with the strongest effect on disc space narrowing, osteophytes, and K-L grade were serine incorporator 1 (rs155467, odds ratio [OR]=17.58, $p=1.6{\times}10^{-4}$), stromal interaction molecule 2 (STIM1, rs210781, OR=5.53, $p=5{\times}10^{-4}$), and transient receptor potential cation channel, subfamily C (rs11224760, OR=3.99, $p=4.8{\times}10^{-4}$), respectively. Leucine-rich repeat-containing G protein-coupled receptor 4 was significantly associated with both disc space narrowing and osteophytes (rs1979400, OR=2.01, $p=1.1{\times}10^{-4}$ for disc space narrowing, OR=1.79, $p=3{\times}10^{-4}$ for osteophytes), while zinc finger and BTB domain containing 7C was significantly and negatively associated with both osteophytes and a K-L grade >2 (rs12457004,OR=0.25, $p=5.8{\times}10^{-4}$ and OR=0.27, $p=5.3{\times}10^{-4}$, respectively). Conclusion : We identified SNPs that potentially contribute to the pathogenesis of LS. This is the first report of a GWAS in an Asian population.
Background: Loss of heterozygosity (LOH) on chromosomal regions is crucial in tumor progression and this study aimed to identify genome-wide LOH in pancreatic cancer. Materials and Methods: Single-nucleotide polymorphism (SNP) profiling data GSE32682 of human pancreatic samples snap-frozen during surgery were downloaded from Gene Expression Omnibus database. Genotype console software was used to perform data processing. Candidate genes with LOH were screened based on the genotype calls, SNP loci of LOH and dbSNP database. Gene annotation was performed to identify the functions of candidate genes using NCBI (the National Center for Biotechnology Information) database, followed by Gene Ontology, INTERPRO, PFAM and SMART annotation and UCSC Genome Browser track to the unannotated genes using DAVID (the Database for Annotation, Visualization and Integration Discovery). Results: The candidate genes with LOH identified in this study were MCU, MICU1 and OIT3 on chromosome 10. MCU was found to encode a calcium transporter and MICU1 could encode an essential regulator of mitochondrial $Ca^{2+}$ uptake. OIT3 possibly correlated with calcium binding revealed by the annotation analyses and was regulated by a large number of transcription factors including STAT, SOX9, CREB, NF-kB, PPARG and p53. Conclusions: Global genomic analysis of SNPs identified MICU1, MCU and OIT3 with LOH on chromosome 10, implying involvement of these genes in progression of pancreatic cancer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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