敏感性基因识别和风险评估模型的构建,通过对血压盐敏感性的全转录组关联分析来构建风险评估模型
Han Qi1,2, Yun-Yi Xie1, Xiao-Jun Yang1
1Department of Epidemiology and Health Statistics, School of Public Health, Beijing Municipal Key Laboratory of Clinical Epidemiology, Capital Medical University, No.10 Youanmenwai, Beijing, 100069, China.
研究人员使用多组织转录组范围的关联研究确定了与血压盐敏感性 (SSBP) 相关的新型基因. 基于多基因风险评分 (PRS) 的风险评估模型在识别高风险SSBP的个体方面表现出卓越的诊断性能.
科学领域:
- 遗传学 是一个遗传学.
- 心血管疾病研究研究
- 系统生物学 系统生物学
背景情况:
- 血压的盐敏感性 (SSBP) 是高血压的关键因素,也是心血管事件的预测因素.
- 了解SSBP的遗传基础对于准确的诊断和风险分层至关重要.
- 目前在人群中诊断SSBP的方法有限.
研究的目的:
- 为了确定与SSBP敏感性相关的基因.
- 为SSBP构建一个预测风险评估模型.
- 探索已识别的SSBP相关基因的功能性作用.
主要方法:
- 在SSBP的EpiSS队列上进行了全基因组关联研究 (GWAS).
- 使用FUSION软件在12个组织中进行了全转录组协会研究 (TWAS).
- 通过mRNA微阵列分析验证了候选基因,并探索了它们的功能.
- 使用多基因风险评分 (PRS),多基因转录组风险评分 (PTRS) 和它们的组合构建的风险评估模型.
主要成果:
- TWAS确定了2605个与SSBP有显著关联的基因.
- 微阵列分析证实了这些基因中的69个基因的差异表达.
- 功能性丰富分析显示,它与代谢途径有关.
- 一个PRS模型 (P<0.05) 显示了SSBP的最佳预测能力,优于PTRS和组合模型.
结论:
- 通过多组织TWAS识别了几种已知和新型基因,这些基因通过多组织TWAS促进SSBP易感性.
- 开发了一种基于PRS的风险评估模型,比转录水平提高了诊断性能.
- PRS模型可用于对SSBP高风险个体进行有效查.
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