GWAS з 165 084 японських осіб виявили дев’ять локусів, пов’язаних з дієтичними звичками

Предмети

Анотація

Дієтичні звички є важливими факторами нашого способу життя і забезпечують сприйнятливість до різних захворювань людини та захист від них. Ми провели дослідження асоціацій по всьому геному для 13 дієтичних звичок, включаючи вживання алкоголю (ніколи і ніколи не споживаючих напоїв та напоїв на тиждень), напоїв (кава, зелений чай та молоко) та продуктів харчування (йогурт, сир, натто, тофу, риба, маленькі цілі риба, овочі та м'ясо) у японців (n = 58,610–165,084), зібраний BioBank Japan, загальнодержавною когортою геномів, що базується на лікарнях. Значні асоціації були виявлені в дев'яти генетичних локусах (MCL1-ENSA, GCKR, AGR3-AHR, ADH1B, ALDH1B1, ALDH1A1, ALDH2, CYP1A2-CSK і ADORA2A-AS1) для 13 дієтичних ознак (P −9). З них десять асоціацій між п’ятьма локусами та вісьмома ознаками були новими знахідками. Крім того, феноменальне дослідження асоціацій показало, що п’ять локусів, пов’язаних з дієтичними ознаками, мають плейотропний вплив на численні складні захворювання людини та клінічні виміри. Наші висновки дають нове розуміння генетики звичного споживання.

осіб

Параметри доступу

Підпишіться на журнал

Отримайте повний доступ до журналу протягом 1 року

всього 7,71 € за випуск

Усі ціни вказані у нетто-цінах.
ПДВ буде доданий пізніше під час оплати.

Оренда або купівля статті

Отримайте обмежений за часом або повний доступ до статей на ReadCube.

Усі ціни вказані у нетто-цінах.

Наявність даних

Зведена статистика GWAS щодо 13 досліджених харчових звичок є загальнодоступною в Національній базі даних біологічних наук (NBDC) База даних людини (Ідентифікатор дослідження: hum0014) як відкриті дані без обмежень доступу. Дані про генотип GWAS були депоновані в базі даних людини NBDC (Ідентифікатор дослідження: hum0014).

Список літератури

Джонсон, К. Е. та Войт, Б. Ф. Шаблони спільних підписів нещодавнього позитивного відбору серед людських груп. Нат. Екол. Евол. 2, 713–720 (2018).

Окада, Ю. та ін. Глибоке секвенування цілого геному виявляє останні підписи, пов’язані з еволюцією та ризиком захворювань японців. Нат. Комун. 9, 1631 (2018).

Окада, Ю. eLD: індекс нерівноваги зв'язків на основі ентропії між мультіалелевими сайтами. Гул. Геном Var. 5, 29 (2018).

Байк, І., Чо, Н. Х., Кім, С. Х., Хан, Б.-Г. & Shin, C. Дослідження асоціацій по всьому геному визначають генетичні локуси, пов’язані з вживанням алкоголю у корейських чоловіків. Am. J. Clin. Nutr. 93, 809–816 (2011).

Такеучі, Ф. та ін. Підтвердження ALDH2 як основний локус питної поведінки та її варіантів, що регулюють множинні метаболічні фенотипи в японській популяції. Коло J. 75, 911–918 (2011).

Шуман, Г. та ін. KLB асоціюється з вживанням алкоголю, а його генний продукт β-Klotho необхідний для регулювання переваги алкоголю FGF21. Proc. Natl Акад. Наук. США 113, 14372–14377 (2016).

Ян, X. та ін. Поширені варіанти в 12q24 пов'язані з поведінкою вживання алкоголю в китайській ханьській мові. Am. J. Clin. Nutr. 97, 545–551 (2013).

Йоргенсон, Е. та співавт. Генетичні фактори, що сприяють різниці в споживанні алкоголю, різняться залежно від раси/етнічної приналежності у великому багатоетнічному дослідженні асоціацій, пов’язаних з геномами. Мол. Психіатрія 22, 1359–1367 (2017).

Кларк, Т. К. та співавт. Загальногеномне дослідження асоціації споживання алкоголю та генетичного перекриття з іншими ознаками здоров’я у Великобританії Біобанк (N = 112117). Мол. Психіатрія 22, 1376–1384 (2017).

Лю, М. та співавт. Дослідження асоціацій до 1,2 млн. Осіб дають нові уявлення про генетичну етіологію вживання тютюну та алкоголю. Нат. Genet. 51, 237–244 (2019).

Чжун, В. В. та ін. Загальногеномне дослідження асоціацій споживання гірких та солодких напоїв. Гул. Мол. Genet. 28, 2449–2457 (2019).

Сулем, П. та ін. Варіанти послідовності на CYP1A1-CYP1A2 і AHR асоціювати зі споживанням кави. Гул. Мол. Genet 20, 2071–2077 (2011).

Амін, Н. та ін. Аналіз асоціації алкоголю, що вживає каву, свідчить про асоціацію з CYP1A1/CYP1A2 і NRCAM. Мол. Психіатрія 17, 1116–1129 (2012).

Консорціум з генетики кави та кофеїну al. Метааналіз загального геному визначає шість нових локусів, пов’язаних із звичним споживанням кави. Мол. Психіатрія 20, 647–656 (2015).

Пірасту, Н. та співавт. Неадитивне сканування асоціацій по всьому геному виявляє новий ген, пов’язаний із звичним споживанням кави. Наук. Респ. 6, 31590 (2016).

Nakagawa-Senda, H. et al. Дослідження асоціації, проведене у цілому по геному серед японської популяції, визначає локус 12q24 для звичного споживання кави: дослідження J-MICC. Наук. Респ. 8, 1493 (2018).

Мозаффарян, Д. та ін. Метааналіз асоціацій споживання риби та EPA + DHA у 17 генетичних когортах США та Європи. PLoS Один 12, e0186456 (2017).

Jiang, L., Penney, K. L., Giovannucci, E., Kraft, P. & Wilson, K. M. Загальногеномне дослідження асоціації споживання та витрати енергії. PLoS Один 13, e0201555 (2018).

Нагай, А. та ін. Огляд проекту BioBank в Японії: дизайн та профіль дослідження. J. Епідеміол. 27, S2 – S8 (2017).

Nakachi, K., Matsuyama, S., Miyake, S., Suganuma, M. & Imai, K. Профілактичні ефекти вживання зеленого чаю на рак та серцево-судинні захворювання: епідеміологічні дані для множинної профілактики націлювання. Біофактори 13, 49–54 (2000).

Uemura, H. та співавт. Зворотна залежність між споживанням соєвої їжі, особливо споживанням ферментованих соєвих продуктів та ізофлавону сої, та жорсткістю артерій у японських чоловіків. Наук. Респ. 8, 9667 (2018).

Tsugane, S. & Sawada, N. Дослідження JPHC: дизайн та деякі висновки щодо типової японської дієти. Jpn. J. Clin. Онкол. 44, 777–782 (2014).

Акіяма, М. та ін. Загальногеномне дослідження асоціації визначає 112 нових локусів індексу маси тіла серед японської популяції. Нат. Genet. 49, 1458–1467 (2017).

Канай, М. та ін. Генетичний аналіз кількісних ознак у популяції Японії пов'язує типи клітин із складними захворюваннями людини. Нат. Genet. 50, 390–400 (2018).

Булік-Салліван, Б. та ін. Регресія за шкалою LD відрізняє плутанину від полігенності у дослідженнях асоціацій, що стосуються всього геному. Нат. Genet. 47, 291–295 (2015).

Корнеліс, М. С. та співавт. Загальногеномний мета-аналіз визначає регіони на 7p21 (AHR) та 15q24 (CYP1A2) як визначальні фактори звичного споживання кофеїну. PLoS Genet. 7, e1002033 (2011).

Корнеліс, М. С. та співавт. Загальногеномне дослідження асоціацій метаболітів кофеїну дає нові уявлення про метаболізм кофеїну та дієтичну поведінку споживання кофеїну. Гул. Мол. Genet. 25, ddw334 (2016).

Інь, Г. та ін. ALDH2 Поліморфізм асоціюється з глюкозою в крові натще через споживання алкоголю у японських чоловіків. Nagoya J. Med. Наук. 78, 183–193 (2016).

Gelernter, J. та співавт. Загальногеномне дослідження асоціації алкогольної залежності: суттєві результати у афро- та європейських американців, включаючи нові локуси ризику. Мол. Психіатрія 19, 41–49 (2014).

Canela-Xandri, O., Rawlik, K. & Tenesa, A. Атлас генетичних асоціацій у Великобританії Biobank. Нат. Genet. 50, 1593–1599 (2018).

Лонсдейл, Дж. Та ін. Проект експресії генотипу-тканини (GTEx). Нат. Genet. 45, 580–585 (2013).

Кім, Ю. К. та ін. Оцінка плейотропних ефектів серед загальних генетичних локусів, виявлених для кардіо-метаболічних ознак у корейській популяції. Кардіоваск. Діабетол. 15, 20 (2016).

Сакауе, С. та ін. Функціональні варіанти в ADH1B і ALDH2 не пов'язані з адитивною смертністю від усіх причин серед японського населення. Євро. Дж. Хам. Genet. https://doi.org/10.1038/s41431-019-0518-y (2019).

Ініціатива генетики діабету Широкого інституту Гарварда та Массачусетського технологічного університету, Університету Лунда та Інституту біомедичних досліджень Новартіса, співавт. Аналіз асоційованості по всьому геному визначає локуси діабету 2 типу та рівня тригліцеридів. Наука 316, 1331–1336 (2007).

Булік-Салліван, Б. та ін. Атлас генетичних кореляцій між захворюваннями та ознаками людини. Нат. Genet. 47, 1236–1241 (2015).

Hirata, J. та співавт. Генетичний та фенотиповий ландшафт основного регіону комплексу гістосумісності в популяції Японії. Нат. Genet. 51, 470–480 (2019).

Лампартер, Д. та ін. Швидке та суворе обчислення показників генів та шляхів з підсумкової статистики на основі SNP. PLoS Comput. Біол. 12, e1004714 (2016).

Фінукан, Х. К. та співавт. Спадковість розподілу за допомогою функціональних анотацій з використанням загальної статистики асоціацій для всього геному. Нат. Genet. 47, 1228–1235 (2015).

Кеннеді, О. Дж. Та ін. Систематичний огляд з мета-аналізом: споживання кави та ризик цирозу. Аліменти. Фармакол. Тер. 47, 562–5 (2016).

Inoue, M., Yoshimi, I., Sobue, T. & Tsugane, S. Вплив вживання кави на подальший ризик гепатоцелюлярної карциноми: перспективне дослідження в Японії. J. Natl Cancer Inst. 97, 293–300 (2005).

Panahi, S., Fernandez, M. A., Marette, A. & Tremblay, A. Йогурт, якість дієти та фактори способу життя. Євро. J. Clin. Nutr. 71, 573–579 (2017).

D’Addezio, L., Mistura, L., Sette, S. & Turrini, A. Соціодемографічні та життєві характеристики споживачів йогурту в Італії: результати опитування INRAN-SCAI 2005-06. Мед. Дж. Нутр. Метаб. 8, 119–129 (2015).

Kot, M. & Daniel, W. A. ​​Вплив індукторів цитохрому P450 (CYP) на метаболізм кофеїну у щурів. Фармакол. Респ. 59, 296–305 (2007).

Zanger, U. M. & Schwab, M. Ферменти цитохрому P450 у метаболізмі лікарських засобів: регулювання експресії генів, активності ферментів та вплив генетичних варіацій. Фармакол. Тер. 138, 103–141 (2013).

Берту, Ф. та ін. Докази участі кількох цитохромів Р-450 у перших етапах метаболізму кофеїну мікросомами печінки людини. Drug Metab. Диспозиції. 19, 561–567 (1991).

Wang, L.-X., Wen, S., Wang, C.-C., Zhou, B. & Li, H. Молекулярна адаптація метаболізму алкоголю до сільського господарства у Східній Азії. Кват. Міжнародний. 426, 187–194 (2016).

Way, M. J., Ali, M. A., McQuillin, A. & Morgan, M. Y. Генетичні варіанти у ALDH1B1 та ризик алкогольної залежності серед британського та ірландського населення: біоінформаційне та генетичне дослідження. PLoS Один 12, e0177009 (2017).

Ліннеберг, А. та ін. Генетичні детермінанти метаболізму етанолу та ацетальдегіду впливають на гіперчутливість до алкоголю та поведінку алкоголю серед скандинавів. Клін. Досвід. Алергія 40, 123–130 (2009).

Husemoen, L. L. N. та співавт. Асоціація ADH і ШЛЯХ генні варіанти із звичками до вживання алкоголю та факторами ризику серцево-судинних захворювань. Алкоголь. Клін. Досвід. Рез. 32, 1984–1991 (2008).

Cornelis, M. C., El-Sohemy, A. & Campos, H. Генетичний поліморфізм аденозинового рецептора А2А пов'язаний із звичним споживанням кофеїну. Am. J. Clin. Nutr. 86, 240–244 (2007).

Matoba, N. та співавт. GWAS поведінки куріння у 165 436 японців виявляє сім нових локусів та спільну генетичну архітектуру. Нат. Гул. Поводитись. 3, 471–477 (2019).

Подяка

Ми вдячні всім учасникам, які записалися до BBJ. Ми вдячні всім клініцистам та організаціям, які зробили внесок у збір зразків та клінічну інформацію. Це дослідження було підтримано Програмою лікування на замовлення (BBJ) Міністерства освіти, культури, спорту, науки і технологій та Японським агентством з медичних досліджень та розробок (AMED; грантові номери JP17km0305002, JP19km0405201 та JP19km045208), та Стратегічною програмою досліджень мозку AMED (№ JP19dm0107097). Ю.О. підтримано Японським товариством сприяння розвитку науки, KAKENHI (№ 15H05911 та 19H01021), AMED (№ JP19gm6010001, JP19ek0410041, JP19ek0109413 та JP19km0405211), Науковим фондом Takeda та Ініціативою з біоінформатики Медичної школи університету в Осаці. Університетський та університетський центр медичних наук з університету Осаки, дослідницький проект передового клінічного епідеміолога. Фінансисти не мали жодної ролі у розробці досліджень, зборі та аналізі даних, прийнятті рішення про публікацію чи підготовці рукопису.

Інформація про автора

Приналежності

Лабораторія статистичного аналізу, Центр інтегративних медичних наук RIKEN, Йокогама, Японія

Нана Матоба, Масато Акіяма, Кадзуосі Ісігакі, Масахіро Канай, Ацусі Такахасі та Йойтіро Каматані

Департамент генетики, Центр неврології UNC, Університет Північної Кароліни в Чапел-Гілл, Чапел-Гілл, Північна Кароліна, США

Кафедра офтальмології Вищої школи медичних наук Університету Кюсю, Фукуока, Японія

Кафедра біомедичної інформатики Гарвардської медичної школи, Бостон, Массачусетс, США

Кафедра геномної медицини, Науково-дослідний інститут, Національний церебральний та серцево-судинний центр, Суїта, Японія

Лабораторія розвитку генотипування, Центр інтегративних медичних наук RIKEN, Йокогама, Японія

Лабораторія хвороб кісток та суглобів, Центр інтегративних медичних наук RIKEN, Токіо, Японія

Кафедра психіатрії, Медичний факультет Університету здоров'я Фудзіта, Тойотаке, Японія

Масасі Ікеда та Накао Івата

Інститут медичних наук Токійського університету, Токіо, Японія

Вища школа прикордонних наук, Токійський університет, Токіо, Японія

Відділ молекулярної патології, Інститут медичних наук, Токійський університет, Токіо, Японія

Центр інтегративних медичних наук RIKEN, Йокогама, Японія

Лабораторія складної геноміки ознак, Відділ обчислювальної біології та медичних наук, Вища школа прикордонних наук, Токійський університет, Токіо, Японія

Кафедра статистичної генетики, Медична школа університету Осаки, Суїта, Японія

Лабораторія статистичної імунології, Іммунологічний прикордонний дослідницький центр, Університет Осаки, Суїта, Японія

Інтегровані прикордонні дослідження для відділу медичних наук, Інститут відкритих та міждисциплінарних дослідницьких ініціатив, Університет Осаки, Суїта, Японія

Ви також можете шукати цього автора в PubMed Google Scholar

Ви також можете шукати цього автора в PubMed Google Scholar

Ви також можете шукати цього автора в PubMed Google Scholar

Ви також можете шукати цього автора в PubMed Google Scholar

Ви також можете шукати цього автора в PubMed Google Scholar

Ви також можете шукати цього автора в PubMed Google Scholar

Ви також можете шукати цього автора в PubMed Google Scholar

Ви також можете шукати цього автора в PubMed Google Scholar

Ви також можете шукати цього автора в PubMed Google Scholar

Ви також можете шукати цього автора в PubMed Google Scholar

Ви також можете шукати цього автора в PubMed Google Scholar

Ви також можете шукати цього автора в PubMed Google Scholar

Ви також можете шукати цього автора в PubMed Google Scholar

Ви також можете шукати цього автора в PubMed Google Scholar

Ви також можете шукати цього автора в PubMed Google Scholar

Внески

Н.М., М.А., Й.К. та Ю.О. сприяв вивченню концепції та дизайну. М.Х., К.М., Ю.Муракамі та М.Кубо збирали та керували зразками BBJ. Ю. Момодзава та М. Кубо проводили генотипування. Н.М., М.А., К.І., М.Канай та А.Т. проведений статистичний аналіз. С.І., М.І. та Н.І. сприяли збору даних. Н.М., Я.К. та Ю.О. написав рукопис. Усі автори розглянули та затвердили остаточну версію рукопису.

Автори-кореспонденти

Декларації про етику

Конкуруючі інтереси

Автори декларують відсутність конкуруючих інтересів.

Додаткова інформація

Заява про визнання редактора Редактор первинної обробки: Ставрула Куста

Примітка видавця Springer Nature залишається нейтральним щодо юрисдикційних вимог в опублікованих картах та інституційних приналежностей.

Додаткова інформація

Додаткова інформація

Додаткові рис. 1–13 та додаткові таблиці 1, 5, 8 та 9.

Підсумок звітності

Додаткова таблиця

Додаткова таблиця 2. Короткий зміст сучасних досліджень.

Додаткова таблиця 3. Коваріати, що використовуються в кожному тесті на асоціацію.

Додаткова таблиця 4. Асоціації раніше повідомлених локусів.

Додаткова таблиця 6. Результати пошуку в UK BioBank.

Додаткова таблиця 7. Вплив SNP, пов’язаних зі смаковою чутливістю.

Додаткова таблиця 10. Повні результати аналізу перехресних ознак LDSC за харчовими звичками.

Додаткова таблиця 11. Опис складних захворювань та лабораторних вимірювань, що застосовуються в PheWAS.

Додаткова таблиця 12. Результати PheWAS.

Додаткова таблиця 13. Повні результати збагачення спадковості в десяти групах клітинного типу.

Додаткова таблиця 14. Повні результати аналізу збагачення шляхів.