Modeling the genomic architecture of adiposity and anthropometrics across the lifespan

遗传建筑学 生物 肥胖 全基因组关联研究 脂肪组织 基因组 遗传学 计算生物学 进化生物学 生物信息学 数量性状位点 基因 基因型 内分泌学 单核苷酸多态性
作者
Christopher H. Arehart,Meng Lin,Raine A. Gibson,Sridharan Raghavan,Christopher R. Gignoux,Maggie A. Stanislawski,Andrew D. Grotzinger,Luke M. Evans
出处
期刊:Nature Communications [Springer Nature]
卷期号:16 (1)
标识
DOI:10.1038/s41467-025-62730-w
摘要

Obesity-related conditions are among the leading causes of preventable death and are increasing in prevalence worldwide. Body size and composition are complex traits that are challenging to characterize due to environmental and genetic influences, longitudinal variation, heterogeneity between sexes, and differing health risks based on adipose distribution. Here, we construct a 4-factor genomic structural equation model using 18 measures, unveiling shared and distinct genetic architectures underlying birth size, abdominal size, adipose distribution, and adiposity. Multivariate genome-wide associations reveal the adiposity factor is enriched specifically in neural tissues and pathways, while adipose distribution is enriched more broadly across physiological systems. In addition, polygenic scores for the adiposity factor predict many adverse health outcomes, while those for body size and composition predict a more limited subset. Finally, we characterize the factors' genetic correlations with obesity-related traits and examine the druggable genome by constructing a bipartite drug-gene network to identify potential therapeutic targets.
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