A cross-population atlas of genetic associations for 220 human phenotypes

现象 生命银行 生物 遗传关联 多效性 关联映射 进化生物学 人口 基因座(遗传学) 遗传学 人类遗传学 表型 基因组 全基因组关联研究 计算生物学 单核苷酸多态性 基因型 基因 人口学 社会学
作者
Saori Sakaue,Masahiro Kanai,Yosuke Tanigawa,Juha Karjalainen,Mitja Kurki,S. Koshiba,Akira Narita,Takahiro Konuma,Kenichi Yamamoto,Masato Akiyama,Kazuyoshi Ishigaki,Akari Suzuki,Ken Suzuki,Wataru Obara,Ken Yamaji,Kazuhisa Takahashi,Satoshi Asai,Yasuo Takahashi,Takao Suzuki,Nobuaki Shinozaki
出处
期刊:Nature Genetics [Nature Portfolio]
卷期号:53 (10): 1415-1424 被引量:1477
标识
DOI:10.1038/s41588-021-00931-x
摘要

Current genome-wide association studies do not yet capture sufficient diversity in populations and scope of phenotypes. To expand an atlas of genetic associations in non-European populations, we conducted 220 deep-phenotype genome-wide association studies (diseases, biomarkers and medication usage) in BioBank Japan (n = 179,000), by incorporating past medical history and text-mining of electronic medical records. Meta-analyses with the UK Biobank and FinnGen (ntotal = 628,000) identified ~5,000 new loci, which improved the resolution of the genomic map of human traits. This atlas elucidated the landscape of pleiotropy as represented by the major histocompatibility complex locus, where we conducted HLA fine-mapping. Finally, we performed statistical decomposition of matrices of phenome-wide summary statistics, and identified latent genetic components, which pinpointed responsible variants and biological mechanisms underlying current disease classifications across populations. The decomposed components enabled genetically informed subtyping of similar diseases (for example, allergic diseases). Our study suggests a potential avenue for hypothesis-free re-investigation of human diseases through genetics. Genome-wide analyses in BioBank Japan, UK Biobank and FinnGen identify ~5,000 new loci associated with 220 human traits. Statistical decomposition of matrices of phenome-wide summary statistics further highlights variants underpinning diseases across populations.
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