Multi-organ network of cardiometabolic disease-depression multimorbidity revealed by phenotypic and genetic analyses of MR images

表型 遗传建筑学 生命银行 生物 遗传学 计算生物学 全基因组关联研究 基因 进化生物学 多发病率 遗传异质性 性状 影像遗传学 神经影像学 生物信息学 鉴定(生物学) 基因组 白质 高强度 基因组学 候选基因 遗传关联 基因定位 基因检测 基因调控网络
作者
Jingxuan Wang,Mianxin Liu,F. H. Liu,Guangrui Yang,Zhongshang Yuan,Hao Huang,Zheng Zhang,Lilong Wang,Ye Wu,Wenliang Fan,Shuxiao Shi,M. L. Chen,Xuanwei Jiang,Qiaoling Yan,Jun Lan,Xiaoming Liu,Shuang Rong,Nannan Feng,Victor W Zhong
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:17 (1): 1333-1333 被引量:1
标识
DOI:10.1038/s41467-025-68092-7
摘要

The development and progression of cardiometabolic diseases and depression multimorbidity involves pathophysiological processes across multiple organs. Using multi-organ imaging data from 31,246 UK Biobank participants, we investigate the multi-organ manifestations and their phenotypic connections and shared genetic architecture underlying the multimorbidity. Phenotypic analyses identify seven abdominal, 16 cardiac, and 107 brain traits forming 1418 abdomen-heart-brain cliques, with liver volume, myocardial wall thickness, and white matter hyperintensity volume as central nodes. Genetic analyses reveal 43 distinct genomic loci (21 novel) shared by these cliques, with the most widely shared loci mapped to genes NUDC, ARID1A, and CRHR1. The 224 protein-coding genes mapped by these loci are enriched in 39 biological processes related to cardiometabolic and neuropsychiatric functions, with 15 genes expressed across liver-heart-brain axis tissues. Combining biochemical and multi-organ imaging indicators significantly improves multimorbidity prediction. These findings uncover multi-organ network underlying physical-mental multimorbidity and highlight the necessity of holistic management. Cardiometabolic disease and depression often co-occur, but their multi-organ basis was unclear. Here, the authors analyse UK Biobank imaging and genetics, identifying abdomen-heart-brain networks and 43 shared loci, improving multimorbidity prediction
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
刚刚
汉堡包应助圆圆采纳,获得10
1秒前
英姑应助林朗采纳,获得10
1秒前
zzzzz完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
恶棍玉米完成签到,获得积分10
3秒前
桐桐应助腼腆的沛文采纳,获得10
3秒前
思思发布了新的文献求助10
3秒前
Caline发布了新的文献求助10
3秒前
rayce完成签到 ,获得积分10
3秒前
ft4发布了新的文献求助10
4秒前
上官若男应助鸿途采纳,获得10
4秒前
4秒前
5秒前
Akim应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
molihuakai应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
烟花应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
5秒前
Ava应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
小蘑菇应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
乐乐应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
顾矜应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
6秒前
再找找完成签到,获得积分20
6秒前
molihuakai应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
ausug发布了新的文献求助10
7秒前
CodeCraft应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
十二应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
Xun发布了新的文献求助30
7秒前
7秒前
aajhajkahna应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
科研通AI2S应助諵来北往采纳,获得10
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
史萌发布了新的文献求助30
9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
The anomeric effect 1000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
1 Peter and Christ's Descent to the Dead in Its Early Christian Reception 700
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7731386
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9282527
关于积分的说明 20152166
捐赠科研通 7308731
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3303672
关于科研通互助平台的介绍 2456490
邀请新用户注册赠送积分活动 2312365