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ArTS Archivio della ricerca di Trieste
Fasting glucose and insulin are intermediate traits for type 2 diabetes. Here we explore the role of coding variation on these traits by analysis of variants on the HumanExome BeadChip in 60,564 non-diabetic individuals and in 16,491 T2D cases and 81,877 controls. We identify a novel association of a low-frequency nonsynonymous SNV in GLP1R (A316T; rs10305492; MAF=1.4%) with lower FG (β=−0.09±0.01 mmol l−1, P=3.4 × 10−12), T2D risk (OR[95%CI]=0.86[0.76–0.96], P=0.010), early insulin secretion (β=−0.07±0.035 pmolinsulin mmolglucose−1, P=0.048), but higher 2-h glucose (β=0.16±0.05 mmol l−1, P=4.3 × 10−4). We identify a gene-based association with FG at G6PC2 (pSKAT=6.8 × 10−6) driven by four rare protein-coding SNVs (H177Y, Y207S, R283X and S324P). We identify rs651007 (MAF=20%) in the first intron of ABO at the putative promoter of an antisense lncRNA, associating with higher FG (β=0.02±0.004 mmol l−1, P=1.3 × 10−8). Our approach identifies novel coding variant associations and extends the allelic spectrum of variation underlying diabetes-related quantitative traits and T2D susceptibility.
Low-frequency and rare exome chip variants associate with fasting glucose and type 2 diabetes susceptibility
Jennifer Wessel, Audrey Y. Chu;Sara M. Willems, Shuai Wang;Hanieh Yaghootkar, Jennifer A. Brody;Marco Dauriz, Marie France Hivert;Sridharan Raghavan, Leonard Lipovich;Bertha Hidalgo, Keolu Fox;Jennifer E. Huffman, Ping An;Yingchang Lu, Laura J. Rasmussen Torvik;Niels Grarup, Margaret G. Ehm;Li Li, Abigail S. Baldridge;Alena Stančáková, Ravinder Abrol;Céline Besse, Anne Boland;Jette Bork Jensen, Myriam Fornage;Daniel F. Freitag, Melissa E. Garcia;Xiuqing Guo, Kazuo Hara;Aaron Isaacs, Johanna Jakobsdottir;Leslie A. Lange, Jill C. Layton;Man Li, Jing Hua Zhao;Karina Meidtner, Alanna C. Morrison;Mike A. Nalls, Marjolein J. Peters;Maria Sabater Lleal, Claudia Schurmann;Angela Silveira, Albert V. Smith;Lorraine Southam, Marcus H. Stoiber;Rona J. Strawbridge, Kent D. Taylor;Tibor V. Varga, Kristine H. Allin;Najaf Amin, Jennifer L. Aponte;Tin Aung;BARBIERI, CATERINA MARIA;Nathan A. Bihlmeyer, Michael Boehnke;Cristina Bombieri, Donald W. Bowden;Sean M. Burns, Yuning Chen;Yii DerI Chen, Ching Yu Cheng;Adolfo Correa, Jacek Czajkowski;Abbas Dehghan, Georg B. Ehret;Gudny Eiriksdottir, Stefan A. Escher;Aliki Eleni Farmaki, Mattias Frånberg;Giovanni Gambaro, Franco Giulianini;William A. Goddard, Anuj Goel;Omri Gottesman, Megan L. Grove;Stefan Gustafsson, Yang Hai;Göran Hallmans, Jiyoung Heo;Per Hoffmann, Mohammad K. Ikram;Richard A. Jensen, Marit E. Jørgensen;Torben Jørgensen, Maria Karaleftheri;Chiea C. Khor, Andrea Kirkpatrick;Aldi T. Kraja, Johanna Kuusisto;Ethan M. Lange, I. T. Lee;Wen Jane Lee, Aaron Leong;Jiemin Liao, Chunyu Liu;Yongmei Liu, Cecilia M. Lindgren;Allan Linneberg, Giovanni Malerba;Vasiliki Mamakou, Eirini Marouli;Nisa M. Maruthur, Angela Matchan;Roberta McKean Cowdin, Olga McLeod;Ginger A. Metcalf, Karen L. Mohlke;Donna M. Muzny, Ioanna Ntalla;Nicholette D. Palmer, Dorota Pasko;Andreas Peter, Nigel W. Rayner;Frida Renström, Ken Rice;Cinzia F. Sala, Bengt Sennblad;Ioannis Serafetinidis, Jennifer A. Smith;Nicole Soranzo, Elizabeth K. Speliotes;Eli A. Stahl, Kathleen Stirrups;Nikos Tentolouris, Anastasia Thanopoulou;Mina Torres, Michela Traglia;Emmanouil Tsafantakis, Sundas Javad;Lisa R. Yanek, Eleni Zengini;Diane M. Becker, Joshua C. Bis;James B. Brown, L. Adrienne Cupples;Torben Hansen, Erik Ingelsson;Andrew J. Karter, Carlos Lorenzo;Rasika A. Mathias, Jill M. Norris;Gina M. Peloso, Wayne H. H. Sheu;Daniela Toniolo, Dhananjay Vaidya;Rohit Varma, Lynne E. Wagenknecht;Heiner Boeing, Erwin P. Bottinger;George Dedoussis, Panos Deloukas;Ele Ferrannini, Oscar H. Franco;Paul W. Franks, Richard A. Gibbs;Vilmundur Gudnason, Anders Hamsten;Tamara B. Harris, Andrew T. Hattersley;Caroline Hayward, Albert Hofman;Jan Håkan Jansson, Claudia Langenberg;Lenore J. Launer, Daniel Levy;Ben A. Oostra, Christopher J. O’Donnell;Stephen O’Rahilly, Sandosh Padmanabhan;James S. Pankow, Ozren Polasek;Michael A. Province, Stephen S. Rich;Paul M. Ridker, Igor Rudan;Matthias B. Schulze, Blair H. Smith;André G. Uitterlinden, Mark Walker;Hugh Watkins, Tien Y. Wong;Eleftheria Zeggini, The EPIC InterAct Consortium;Markku Laakso, Ingrid B. Borecki;Daniel I. Chasman, Oluf Pedersen;Bruce M. Psaty, E. Shyong Tai;Cornelia M. van Duijn, Nicholas J. Wareham;Dawn M. Waterworth, Eric Boerwinkle;W. H. Linda Kao, Jose C. Florez;Ruth J. F. Loos, James G. Wilson;Timothy M. Frayling, David S. Siscovick;Josée Dupuis, Jerome I. Rotter;James B. Meigs, Robert A. Scott;Mark O. Goodarzi
2015-01-01
Abstract
Fasting glucose and insulin are intermediate traits for type 2 diabetes. Here we explore the role of coding variation on these traits by analysis of variants on the HumanExome BeadChip in 60,564 non-diabetic individuals and in 16,491 T2D cases and 81,877 controls. We identify a novel association of a low-frequency nonsynonymous SNV in GLP1R (A316T; rs10305492; MAF=1.4%) with lower FG (β=−0.09±0.01 mmol l−1, P=3.4 × 10−12), T2D risk (OR[95%CI]=0.86[0.76–0.96], P=0.010), early insulin secretion (β=−0.07±0.035 pmolinsulin mmolglucose−1, P=0.048), but higher 2-h glucose (β=0.16±0.05 mmol l−1, P=4.3 × 10−4). We identify a gene-based association with FG at G6PC2 (pSKAT=6.8 × 10−6) driven by four rare protein-coding SNVs (H177Y, Y207S, R283X and S324P). We identify rs651007 (MAF=20%) in the first intron of ABO at the putative promoter of an antisense lncRNA, associating with higher FG (β=0.02±0.004 mmol l−1, P=1.3 × 10−8). Our approach identifies novel coding variant associations and extends the allelic spectrum of variation underlying diabetes-related quantitative traits and T2D susceptibility.
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.