Multivariate genetic analysis reveals three distinct pathological dimensions in musculoskeletal disorders

病态的 生物 全基因组关联研究 多元统计 遗传关联 多元分析 遗传变异 生物信息学 病理 遗传力 医学 遗传异质性 候选基因 遗传学 遗传分析 解释的变化 数量性状位点 退行性疾病 神经科学 遗传性疾病 遗传模型
作者
Weiming Gong,Yantong Guo,Xiubin Sun,S Wang,Fuzhong Xue,Wei Zhao,Xiang Zhou,L L Liu,Zhongshang Yuan
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:17 (1) 被引量:1
标识
DOI:10.1038/s41467-026-72164-7
摘要

The substantial overlap in symptoms and pathology across musculoskeletal disorders underscores the need to investigate their shared genetic mechanism. Using multivariate genetic modeling, we identify three distinct pathological factors, including a degenerative musculoskeletal disorder factor, a bone mass factor, and an autoimmune disorder factor, which collectively explain 48.27% of the total genetic variance in musculoskeletal disorders. Genome-wide association analyses of these factors identify 795 genomic risk loci, 136 of which are novel, along with 273 candidate genes, 20 of which interact with existing drugs. All three factors exhibit significant heritability and polygenic architecture, while showing low genetic correlations and little overlap in associated loci. Polygenic enrichment analyses demonstrate the potential roles of brain-joint neural axis underlying the degenerative musculoskeletal disorder factor, which is highly enriched in mouse embryonic brain tissue (P = 1.12 × 10−12) and neuronal cells annotated from a single-cell atlas of human embryonic skeletal development (P = 1.88 × 10−20), as well as the gut-joint immune axis underlying the autoimmune disorder factor, which is highly enriched in mesenteric lymph node (P = 1.99 × 10−8) and colonic epithelium (P = 4.36 × 10−7). The distinct pathological dimensions underlying three factors highlight the importance of genetic-guided stratification for optimizing the co-prevention and co-management of musculoskeletal disorders. The substantial overlap in symptoms and pathology between musculoskeletal disorders suggests the need to investigate their shared genetic mechanisms. Here the authors use multivariate genetic modelling to identify three distinct pathological factors across these diseases, providing insights into co-prevention and co-management strategies.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
往鉳发布了新的文献求助10
1秒前
陶醉尔琴完成签到,获得积分10
2秒前
科目三的应助被六六采纳,获得10
3秒前
Bruce完成签到,获得积分10
3秒前
ongkianwhww发布了新的文献求助10
4秒前
tang发布了新的文献求助10
5秒前
JCY123发布了新的文献求助10
5秒前
LYU发布了新的文献求助10
5秒前
大模型的应助被腈仙采纳,获得10
5秒前
6秒前
健康的如花完成签到 ,获得积分10
6秒前
无极微光的应助被顾高源采纳,获得20
6秒前
cyq完成签到,获得积分20
6秒前
jiaxiangyu完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
舒适的南烟完成签到,获得积分10
7秒前
KKK发布了新的文献求助10
7秒前
zzzz完成签到,获得积分10
7秒前
Tracer发布了新的文献求助10
7秒前
托托发布了新的文献求助10
7秒前
寻空完成签到,获得积分10
8秒前
学术雷锋的应助被兔头采纳,获得10
8秒前
科研通AI6.4的应助被Yy采纳,获得10
8秒前
隐形曼青的应助被哇哈哈哈采纳,获得10
9秒前
lll发布了新的文献求助10
9秒前
小阳光完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
无极微光的应助被董晴采纳,获得20
10秒前
伍思光发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
白薇发布了新的文献求助10
12秒前
科研通AI6.4的应助被飞行员采纳,获得10
13秒前
13秒前
科研通AI6.4的应助被飞行员采纳,获得10
13秒前
sanvva的应助被manaka1225采纳,获得80
13秒前
初(*^▽^*)心的应助被zxm采纳,获得10
13秒前
一见非流完成签到,获得积分10
13秒前
zzk完成签到,获得积分10
13秒前
Derrick发布了新的文献求助10
14秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Energie-Contracting 1500
Mathematical models in hydrology 1000
Klimaschutzrecht durch den Energiesektor im Mehrebenensystem – Ein Rechtsvergleich 1000
Oncology Clinical Trials: Successful Design, Conduct, and Analysis, Second Edition 800
Erzählte Gnade 500
Butadiene hydroxytelechelic oligomers PBHT 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8082237
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9497698
关于积分的说明 21402759
捐赠科研通 7650383
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3401777
关于科研通互助平台的介绍 2530949
邀请新用户注册赠送积分活动 2440452