Genetic analysis of dietary intake identifies new loci and functional links with metabolic traits

生物 遗传学 数量性状位点 计算生物学 进化生物学 基因
作者
Jordi Merino,Hassan S. Dashti,Chloé Sarnowski,Jacqueline M. Lane,Petar V. Todorov,Miriam S. Udler,Yanwei Song,Heming Wang,Jaegil Kim,Chandler Tucker,John N. Campbell,Toshiko Tanaka,Audrey Y. Chu,Linus Tsai,Tune H. Pers,Daniel I. Chasman,Martin K. Rutter,Josée Dupuis,José C. Florez,Richa Saxena
出处
期刊:Nature Human Behaviour [Nature Portfolio]
卷期号:6 (1): 155-163 被引量:34
标识
DOI:10.1038/s41562-021-01182-w
摘要

Dietary intake is a major contributor to the global obesity epidemic and represents a complex behavioural phenotype that is partially affected by innate biological differences. Here, we present a multivariate genome-wide association analysis of overall variation in dietary intake to account for the correlation between dietary carbohydrate, fat and protein in 282,271 participants of European ancestry from the UK Biobank (n = 191,157) and Cohorts for Heart and Aging Research in Genomic Epidemiology Consortium (n = 91,114), and identify 26 distinct genome-wide significant loci. Dietary intake signals map exclusively to specific brain regions and are enriched for genes expressed in specialized subtypes of GABAergic, dopaminergic and glutamatergic neurons. We identified two main clusters of genetic variants for overall variation in dietary intake that were differently associated with obesity and coronary artery disease. These results enhance the biological understanding of interindividual differences in dietary intake by highlighting neural mechanisms, supporting functional follow-up experiments and possibly providing new avenues for the prevention and treatment of prevalent complex metabolic diseases.
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