基于综合系统方法，通过代谢组因果网络识别从基因组到甘油三酯的途径
摘要：通过理解遗传作用对风险因子/疾病的通路，如代谢组学，将功能性和临床相关性转化为系统生物学的理解是非常重要的。系统方法将多组学信息集成起来，寻找通路到疾病终点并做出最佳推断决策。在这里，我们介绍了一种多阶段方法，用于整合观察性研究和GWAS中的因果网络，以便通过代谢组学从基因组到风险因子/疾病的通路来促进机制理解。因果网络中的通路揭示了观察结果背后的潜在关系，这在更传统的相关性分析中并不起重要作用，传统相关性分析中一次考虑一个变量。我们使用基因导向的无环图（G-DAG）在代谢组水平上确定了一个因果网络，以系统评估基因组中的变异是否导致三酰甘油水平变异，三酰甘油是心血管疾病的一个风险因子。我们发现LRRC46和LRRC69携带有功能丧失突变对两种对三酰甘油水平具有直接影响的代谢物有显著影响。我们还发现了通过间接通路从代谢物到三酰甘油的FAM198B和C6orf25的通路。与一次考虑一个变量的方法相比，整合因果网络与GWAS有助于机制理解，因为它考虑了中间分子水平上组分之间的关系。这种方法与实验研究相辅相成，可用于在大数据时代中识别有效的靶点。
作者：Azam Yazdani, Akram Yazdani, Philip L. Lorenzi, Ahmad Samiei
论文ID：1809.05024
分类：Genomics
分类简称：q-bio.GN
提交时间：2018-09-14