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人类和大鼠 BMI 的全基因组关联研究集中于突触、表观基因组和激素信号网络
Cell Reports ( IF 7.5 ) Pub Date : 2023-07-31 , DOI: 10.1016/j.celrep.2023.112873 Sarah N Wright 1 , Brittany S Leger 2 , Sara Brin Rosenthal 3 , Sophie N Liu 4 , Tongqiu Jia 4 , Apurva S Chitre 5 , Oksana Polesskaya 5 , Katie Holl 6 , Jianjun Gao 5 , Riyan Cheng 5 , Angel Garcia Martinez 7 , Anthony George 8 , Alexander F Gileta 9 , Wenyan Han 7 , Alesa H Netzley 10 , Christopher P King 11 , Alexander Lamparelli 12 , Connor Martin 11 , Celine L St Pierre 13 , Tengfei Wang 7 , Hannah Bimschleger 5 , Jerry Richards 8 , Keita Ishiwari 14 , Hao Chen 7 , Shelly B Flagel 15 , Paul Meyer 12 , Terry E Robinson 16 , Leah C Solberg Woods 17 , Jason F Kreisberg 4 , Trey Ideker 18 , Abraham A Palmer 19
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全基因组关联研究(GWAS)中一个令人烦恼的观察是,不同物种的平行分析可能无法识别直系同源基因。在这里,我们证明通过分析分子网络内的共定位可以极大地改善 GWAS 的跨物种翻译。以体重指数 (BMI) 为例,我们发现与人类 BMI 相关的基因与在大鼠中发现的基因缺乏显着一致性。然而,连接这些基因的网络显示出大量重叠,突出了包括突触信号传导、表观遗传修饰和激素调节在内的共同机制。这些网络内的遗传扰动也会导致小鼠出现异常的体重指数表型,这支持了它们在哺乳动物中的广泛保护。其他机制似乎具有物种特异性,包括碳水化合物生物合成(人类)和甘油脂代谢(啮齿动物)。最后,网络共定位还可以识别高度/体长的跨物种收敛。这项研究提出了一个通用范例,用于确定模型物种中测量的表型是否以及如何重现人类生物学。
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