Multiomic profiling of the liver across diets and age in a diverse mouse population

生物 转录组 代谢组 基因 长寿 遗传学 人口 蛋白质组 表型 特质 基因表达谱 蛋白质组学 计算生物学
作者
Evan G. Williams,Niklas Pfister,Suheeta Roy,Cyril Statzer,Jack Haverty,Jesse Ingels,Casey E. Bohl,Moaraj Hasan,Jelena Čuklina,Peter Bühlmann,Nicola Zamboni,Lu Lu,Collin Y. Ewald,Robert W. Williams,Ruedi Aebersold
出处
期刊:Cell systems [Elsevier]
卷期号:13 (1): 43-57.e6 被引量:4
标识
DOI:10.1016/j.cels.2021.09.005
摘要

We profiled the liver transcriptome, proteome, and metabolome in 347 individuals from 58 isogenic strains of the BXD mouse population across age (7 to 24 months) and diet (low or high fat) to link molecular variations to metabolic traits. Several hundred genes are affected by diet and/or age at the transcript and protein levels. Orthologs of two aging-associated genes, St7 and Ctsd, were knocked down in C. elegans, reducing longevity in wild-type and mutant long-lived strains. The multiomics data were analyzed as segregating gene networks according to each independent variable, providing causal insight into dietary and aging effects. Candidates were cross-examined in an independent diversity outbred mouse liver dataset segregating for similar diets, with ∼80%-90% of diet-related candidate genes found in common across datasets. Together, we have developed a large multiomics resource for multivariate analysis of complex traits and demonstrate a methodology for moving from observational associations to causal connections.
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