KW
Kaitlin Wade
Author with expertise in Genomic Studies and Association Analyses
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
23
(65% Open Access)
Cited by:
8,712
h-index:
32
/
i10-index:
57
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
1

Large-scale association analyses identify host factors influencing human gut microbiome composition

Alexander Kurilshikov et al.Jan 18, 2021
To study the effect of host genetics on gut microbiome composition, the MiBioGen consortium curated and analyzed genome-wide genotypes and 16S fecal microbiome data from 18,340 individuals (24 cohorts). Microbial composition showed high variability across cohorts: only 9 of 410 genera were detected in more than 95% of samples. A genome-wide association study of host genetic variation regarding microbial taxa identified 31 loci affecting the microbiome at a genome-wide significant (P < 5 × 10−8) threshold. One locus, the lactase (LCT) gene locus, reached study-wide significance (genome-wide association study signal: P = 1.28 × 10−20), and it showed an age-dependent association with Bifidobacterium abundance. Other associations were suggestive (1.95 × 10−10 < P < 5 × 10−8) but enriched for taxa showing high heritability and for genes expressed in the intestine and brain. A phenome-wide association study and Mendelian randomization identified enrichment of microbiome trait loci in the metabolic, nutrition and environment domains and suggested the microbiome might have causal effects in ulcerative colitis and rheumatoid arthritis. Analysis of human genotypes and 16S microbiome data of 18,473 individuals from 25 cohorts through a genome-wide association study, a phenome-wide association study and Mendelian randomization identifies host genetic and microbial trait associations.
1
Citation1,015
0
Save
0

Obesity, metabolic factors and risk of different histological types of lung cancer: A Mendelian randomization study

Robert Carreras‐Torres et al.Jun 8, 2017
Background Assessing the relationship between lung cancer and metabolic conditions is challenging because of the confounding effect of tobacco. Mendelian randomization (MR), or the use of genetic instrumental variables to assess causality, may help to identify the metabolic drivers of lung cancer. Methods and findings We identified genetic instruments for potential metabolic risk factors and evaluated these in relation to risk using 29,266 lung cancer cases (including 11,273 adenocarcinomas, 7,426 squamous cell and 2,664 small cell cases) and 56,450 controls. The MR risk analysis suggested a causal effect of body mass index (BMI) on lung cancer risk for two of the three major histological subtypes, with evidence of a risk increase for squamous cell carcinoma (odds ratio (OR) [95% confidence interval (CI)] = 1.20 [1.01–1.43] and for small cell lung cancer (OR [95%CI] = 1.52 [1.15–2.00]) for each standard deviation (SD) increase in BMI [4.6 kg/m2]), but not for adenocarcinoma (OR [95%CI] = 0.93 [0.79–1.08]) (Pheterogeneity = 4.3x10-3). Additional analysis using a genetic instrument for BMI showed that each SD increase in BMI increased cigarette consumption by 1.27 cigarettes per day (P = 2.1x10-3), providing novel evidence that a genetic susceptibility to obesity influences smoking patterns. There was also evidence that low-density lipoprotein cholesterol was inversely associated with lung cancer overall risk (OR [95%CI] = 0.90 [0.84–0.97] per SD of 38 mg/dl), while fasting insulin was positively associated (OR [95%CI] = 1.63 [1.25–2.13] per SD of 44.4 pmol/l). Sensitivity analyses including a weighted-median approach and MR-Egger test did not detect other pleiotropic effects biasing the main results. Conclusions Our results are consistent with a causal role of fasting insulin and low-density lipoprotein cholesterol in lung cancer etiology, as well as for BMI in squamous cell and small cell carcinoma. The latter relation may be mediated by a previously unrecognized effect of obesity on smoking behavior.
0
Citation637
0
Save
0

Best (but oft-forgotten) practices: the design, analysis, and interpretation of Mendelian randomization studies

Philip Haycock et al.Mar 10, 2016
Mendelian randomization (MR) is an increasingly important tool for appraising causality in observational epidemiology. The technique exploits the principle that genotypes are not generally susceptible to reverse causation bias and confounding, reflecting their fixed nature and Mendel’s first and second laws of inheritance. The approach is, however, subject to important limitations and assumptions that, if unaddressed or compounded by poor study design, can lead to erroneous conclusions. Nevertheless, the advent of 2-sample approaches (in which exposure and outcome are measured in separate samples) and the increasing availability of open-access data from large consortia of genome-wide association studies and population biobanks mean that the approach is likely to become routine practice in evidence synthesis and causal inference research. In this article we provide an overview of the design, analysis, and interpretation of MR studies, with a special emphasis on assumptions and limitations. We also consider different analytic strategies for strengthening causal inference. Although impossible to prove causality with any single approach, MR is a highly cost-effective strategy for prioritizing intervention targets for disease prevention and for strengthening the evidence base for public health policy.
0
Citation493
0
Save
0

Association Between Telomere Length and Risk of Cancer and Non-Neoplastic Diseases

Philip Haycock et al.Feb 27, 2017

Importance

 The causal direction and magnitude of the association between telomere length and incidence of cancer and non-neoplastic diseases is uncertain owing to the susceptibility of observational studies to confounding and reverse causation. 

Objective

 To conduct a Mendelian randomization study, using germline genetic variants as instrumental variables, to appraise the causal relevance of telomere length for risk of cancer and non-neoplastic diseases. 

Data Sources

 Genomewide association studies (GWAS) published up to January 15, 2015. 

Study Selection

 GWAS of noncommunicable diseases that assayed germline genetic variation and did not select cohort or control participants on the basis of preexisting diseases. Of 163 GWAS of noncommunicable diseases identified, summary data from 103 were available. 

Data Extraction and Synthesis

 Summary association statistics for single nucleotide polymorphisms (SNPs) that are strongly associated with telomere length in the general population. 

Main Outcomes and Measures

 Odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) for disease per standard deviation (SD) higher telomere length due to germline genetic variation. 

Results

 Summary data were available for 35 cancers and 48 non-neoplastic diseases, corresponding to 420 081 cases (median cases, 2526 per disease) and 1 093 105 controls (median, 6789 per disease). Increased telomere length due to germline genetic variation was generally associated with increased risk for site-specific cancers. The strongest associations (ORs [95% CIs] per 1-SD change in genetically increased telomere length) were observed for glioma, 5.27 (3.15-8.81); serous low-malignant-potential ovarian cancer, 4.35 (2.39-7.94); lung adenocarcinoma, 3.19 (2.40-4.22); neuroblastoma, 2.98 (1.92-4.62); bladder cancer, 2.19 (1.32-3.66); melanoma, 1.87 (1.55-2.26); testicular cancer, 1.76 (1.02-3.04); kidney cancer, 1.55 (1.08-2.23); and endometrial cancer, 1.31 (1.07-1.61). Associations were stronger for rarer cancers and at tissue sites with lower rates of stem cell division. There was generally little evidence of association between genetically increased telomere length and risk of psychiatric, autoimmune, inflammatory, diabetic, and other non-neoplastic diseases, except for coronary heart disease (OR, 0.78 [95% CI, 0.67-0.90]), abdominal aortic aneurysm (OR, 0.63 [95% CI, 0.49-0.81]), celiac disease (OR, 0.42 [95% CI, 0.28-0.61]) and interstitial lung disease (OR, 0.09 [95% CI, 0.05-0.15]). 

Conclusions and Relevance

 It is likely that longer telomeres increase risk for several cancers but reduce risk for some non-neoplastic diseases, including cardiovascular diseases.
0
Citation433
0
Save
1

Genomic analysis of diet composition finds novel loci and associations with health and lifestyle

S. Meddens et al.May 11, 2020
Abstract We conducted genome-wide association studies (GWAS) of relative intake from the macronutrients fat, protein, carbohydrates, and sugar in over 235,000 individuals of European ancestries. We identified 21 unique, approximately independent lead SNPs. Fourteen lead SNPs are uniquely associated with one macronutrient at genome-wide significance ( P < 5 × 10 −8 ), while five of the 21 lead SNPs reach suggestive significance ( P < 1 × 10 −5 ) for at least one other macronutrient. While the phenotypes are genetically correlated, each phenotype carries a partially unique genetic architecture. Relative protein intake exhibits the strongest relationships with poor health, including positive genetic associations with obesity, type 2 diabetes, and heart disease ( r g ≈ 0.15–0.5). In contrast, relative carbohydrate and sugar intake have negative genetic correlations with waist circumference, waist-hip ratio, and neighborhood deprivation (| r g | ≈ 0.1–0.3) and positive genetic correlations with physical activity ( r g ≈ 0.1 and 0.2). Relative fat intake has no consistent pattern of genetic correlations with poor health but has a negative genetic correlation with educational attainment ( r g ≈−0.1). Although our analyses do not allow us to draw causal conclusions, we find no evidence of negative health consequences associated with relative carbohydrate, sugar, or fat intake. However, our results are consistent with the hypothesis that relative protein intake plays a role in the etiology of metabolic dysfunction.
1
Citation102
0
Save
0

Education, intelligence and Alzheimer’s disease: Evidence from a multivariable two-sample Mendelian randomization study

E. Anderson et al.Aug 27, 2018
Abstract Objectives To examine whether educational attainment and intelligence have causal effects on risk of Alzheimer’s disease (AD), independently of each other. Design Two-sample univariable and multivariable Mendelian Randomization (MR) to estimate the causal effects of education on intelligence and vice versa, and the total and independent causal effects of both education and intelligence on risk of AD. Participants 17,008 AD cases and 37,154 controls from the International Genomics of Alzheimer’s Project (IGAP) consortium Main outcome measure Odds ratio of AD per standardised deviation increase in years of schooling and intelligence Results There was strong evidence of a causal, bidirectional relationship between intelligence and educational attainment, with the magnitude of effect being similar in both directions. Similar overall effects were observed for both educational attainment and intelligence on AD risk in the univariable MR analysis; with each SD increase in years of schooling and intelligence, odds of AD were, on average, 37% (95% CI: 23% to 49%) and 35% (95% CI: 25% to 43%) lower, respectively. There was little evidence from the multivariable MR analysis that educational attainment affected AD risk once intelligence was taken into account, but intelligence affected AD risk independently of educational attainment to a similar magnitude observed in the univariate analysis. Conclusions There is robust evidence for an independent, causal effect of intelligence in lowering AD risk, potentially supporting a role for cognitive training interventions to improve aspects of intelligence. However, given the observed causal effect of educational attainment on intelligence, there may also be support for policies aimed at increasing length of schooling to lower incidence of AD.
0
Citation20
0
Save
Load More