TF
Teresa Ferreira
Author with expertise in Genomic Studies and Association Analyses
Achievements
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
11
(18% Open Access)
Cited by:
16
h-index:
47
/
i10-index:
88
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
3

A Saturated Map of Common Genetic Variants Associated with Human Height from 5.4 Million Individuals of Diverse Ancestries

Loïc Yengo et al.Jan 10, 2022
ABSTRACT Common SNPs are predicted to collectively explain 40-50% of phenotypic variation in human height, but identifying the specific variants and associated regions requires huge sample sizes. Here we show, using GWAS data from 5.4 million individuals of diverse ancestries, that 12,111 independent SNPs that are significantly associated with height account for nearly all of the common SNP-based heritability. These SNPs are clustered within 7,209 non-overlapping genomic segments with a median size of ~90 kb, covering ~21% of the genome. The density of independent associations varies across the genome and the regions of elevated density are enriched for biologically relevant genes. In out-of-sample estimation and prediction, the 12,111 SNPs account for 40% of phenotypic variance in European ancestry populations but only ~10%-20% in other ancestries. Effect sizes, associated regions, and gene prioritization are similar across ancestries, indicating that reduced prediction accuracy is likely explained by linkage disequilibrium and allele frequency differences within associated regions. Finally, we show that the relevant biological pathways are detectable with smaller sample sizes than needed to implicate causal genes and variants. Overall, this study, the largest GWAS to date, provides an unprecedented saturated map of specific genomic regions containing the vast majority of common height-associated variants.
3
Citation16
0
Save
0

GWAS identifies 10 loci for objectively-measured physical activity and sleep with causal roles in cardiometabolic disease.

Aiden Doherty et al.Feb 8, 2018
Physical activity and sleep disorders are established risk factors for many diseases, but their etiology is poorly understood, partly due to a reliance on self-reported evidence. Here we report a genome-wide association study (GWAS) of wearable-defined and machine-learned physical activity and sleep phenotypes in 91,112 UK Biobank participants, and self-reported physical activity in 351,154 UK Biobank participants. While the self-reported activity analysis resulted in no significant (p<5x10-9) loci, the analysis of objectively-measured traits identified 10 loci, 6 of which are novel. These 10 loci account for 0.05% of activity and 0.33% of sleep phenotype variation, but genome-wide estimates suggest that common variation accounts for ~12% of phenotypic variation, indicating high polygenicity. Heritability was higher in women than in men for overall activity (Δh2 = 4%, p=6.3x10-5), moderate intensity activity (6%, p=6.7x10-8), and walking (5%, p=2.6x10-6). Heritability partitioning, enrichment and pathway analyses all indicate the central nervous system plays a role in activity behaviours. Mendelian randomization in publicly available GWAS data and in 278,367 UK Biobank participants, who were not included in our discovery analyses, suggest that overall activity might be causally related to lowering body fat percentage (beta per SD higher overall activity: -0.44, SE=0.047, p=2.70x10-21) and systolic blood pressure (beta per SD: -0.71, SE=0.125, p=1.38x10-8). Our current results advocate the value of physical activity for the reduction of adiposity and blood pressure.
0

Genome-wide association analysis identifies 27 novel loci associated with uterine leiomyomata revealing common genetic origins with endometriosis

C. Gallagher et al.May 18, 2018
Uterine leiomyomata (UL), also known as uterine fibroids, are the most common neoplasms of the reproductive tract and the primary cause for hysterectomy, leading to considerable impact on women's lives as well as high economic burden. Genetic epidemiologic studies indicate that heritable risk factors contribute to UL pathogenesis. Previous genome-wide association studies (GWAS) identified five loci associated with UL at genome-wide significance (P < 5 x 10-8). We conducted GWAS meta-analysis in 20,406 cases and 223,918 female controls of white European ancestry, identifying 24 genome-wide significant independent loci; 17 replicated in an unrelated cohort of 15,068 additional cases and 43,587 female controls. Aggregation of discovery and replication studies (35,474 cases and 267,505 female controls) revealed six additional significant loci. Interestingly, four of the 17 loci identified and replicated in these analyses have also been associated with risk for endometriosis, another common gynecologic disorder. These findings increase our understanding of the biological mechanisms underlying UL development, and suggest overlapping genetic origins with endometriosis.
0

Lifelong genetically lowered sclerostin and risk of cardiovascular disease.

Jonas Bovijn et al.Feb 1, 2019
Background: Inhibition of sclerostin is a novel therapeutic approach to lowering fracture risk. However, phase III randomised controlled trials (RCTs) of romosozumab, a monoclonal antibody that inhibits sclerostin, suggest an imbalance of serious cardiovascular events. Methods: We used two independent genetic variants (rs7209826 and rs188810925) in SOST (encoding sclerostin) associated with bone mineral density (BMD) as proxies for therapeutic inhibition of sclerostin. We estimated the effects on risk of osteoporosis, fracture, coronary heart disease (CHD) and a further 22 cardiometabolic risk factors and diseases, by combining data from up to 478,967 participants of European ancestry from three prospective cohorts and up to 1,030,836 participants from nine GWAS consortia. In addition, we performed meta-analyses of cardiovascular outcome data from phase III RCTs of romosozumab. Results: Meta-analysis of RCTs identified a higher risk of cardiac ischemic events in patients randomised to romosozumab (25 events among 4,298 individuals; odds ratio [OR] 2.98; 95% confidence interval [CI], 1.18 to 7.55; P=0.017). Scaled to the equivalent dose of romosozumab (210mg/month; 0.09 g/cm2 higher BMD), the SOST variants associated with lower risk of fracture (OR, 0.59; 95% CI, 0.54-0.66; P= 1.4x10-24), and osteoporosis (OR, 0.43; 95% CI, 0.36-0.52; P=2.4x10-18). The SOST variants associated with higher risk of myocardial infarction and/or coronary revascularisation (69,649 cases; OR, 1.18; 95% CI, 1.06-1.32; P=0.003) and type 2 diabetes (OR 1.15; 95% CI, 1.05-1.27; P=0.003), higher systolic blood pressure (1.3mmHg; 95% CI 0.8-1.9; P=5.9x10-6) and waist-to-hip-ratio adjusted for BMI (0.05 SDs; 95% CI, 0.02 to 0.08; P=8.5x10-4). Conclusion: Genetically and therapeutically lowered sclerostin leads to higher risk of cardiovascular events. Rigorous evaluation of the cardiovascular safety of romosozumab and other sclerostin inhibitors is warranted.
0

The genetic architecture of sporadic and recurrent miscarriage

Triin Laisk et al.Mar 12, 2019
Miscarriage is a common complex trait that affects 10-25% of clinically confirmed pregnancies. Here we present the first large-scale genetic association analyses with 69,118 cases from five different ancestries for sporadic miscarriage and 750 cases of European ancestry for recurrent miscarriage, and up to 359,469 female controls. We identify one genome-wide significant association on chromosome 13 (rs146350366, minor allele frequency (MAF) 1.2%, Pmeta=3.2×10-8, odds ratio (OR) 1.4 (95% confidence interval (CI) 1.2-1.6) for sporadic miscarriage in our European ancestry meta-analysis (50,060 cases and 174,109 controls), located near FGF9 involved in pregnancy maintenance and progesterone production. Additionally, we identified three genome-wide significant associations for recurrent miscarriage, including a signal on chromosome 9 (rs7859844, MAF=6.4%, Pmeta=1.3×10-8, OR=1.7 (1.4-2.0)) physically interacting with TLE1/TLE4 involved in controlling extravillous trophoblast motility. We further investigate the genetic architecture of miscarriage with biobank-scale Mendelian randomization, heritability and, genetic correlation analyses. Our results implicate that miscarriage etiopathogenesis is partly driven by genetic variation related to gonadotropin regulation, placental biology and progesterone production.
0

Causal relationships between obesity and the leading causes of death in women and men

Jenny Censin et al.Jan 26, 2019
Obesity traits are causally implicated with risk of cardiometabolic diseases. It remains unclear whether there are similar causal effects of obesity traits on other non-communicable diseases. Also, it is largely unexplored whether there are any sex-specific differences in the causal effects of obesity traits on cardiometabolic diseases and other leading causes of death.We constructed sex-specific genetic risk scores (GRS) for three obesity traits; body mass index (BMI), waist-hip ratio (WHR), and WHR adjusted for BMI, including 565, 324, and 337 genetic variants, respectively. These GRSs were then used as instrumental variables to assess associations between the obesity traits and leading causes of mortality in the UK Biobank using Mendelian randomization. We also investigated associations with potential mediators, including smoking, glycemic and blood pressure traits. Sex-differences were subsequently assessed by Cochran’s Q-test (Phet).A Mendelian randomization analysis of 228,466 women and 195,041 men showed that obesity causes coronary artery disease, stroke (particularly ischemic), chronic obstructive pulmonary disease, lung cancer, type 2 and 1 diabetes mellitus, non-alcoholic fatty liver disease, chronic liver disease, and acute and chronic renal failure. Higher BMI led to higher risk of type 2 diabetes in women than in men (Phet=1.4×10-5). Waist-hip-ratio led to a higher risk of chronic obstructive pulmonary disease (Phet=3.7×10-6) and higher risk of chronic renal failure (Phet=1.0×10-4) in men than women.Obesity traits have an etiological role in the majority of the leading global causes of death. Sex differences exist in the effects of obesity traits on risk of type 2 diabetes, chronic obstructive pulmonary disease, and renal failure, which may have downstream implications for public health.Author summary Obesity is increasing globally and has been linked to major causes of death, such as diabetes and heart disease. Still, the causal effects of obesity on other leading causes of death is relatively unexplored. It is also unclear if any such effects differ between men and women.Mendelian randomization is a method that explores causal relationships between traits using genetic data. Using Mendelian randomization, we investigated the effects of obesity traits on leading causes of death and assessed if any such effects differ between men and women.We found that obesity increases the risks of heart disease, stroke, chronic obstructive pulmonary disease, lung cancer, diabetes, kidney disease, non-alcoholic fatty liver disease and chronic liver disease. Higher body mass index led to a higher risk of type 2 diabetes in women than in men, whereas a higher waist-hip ratio increased risks of chronic obstructive pulmonary disease and chronic kidney disease more in men than in women.In summary, obesity traits are causally involved in the majority of the leading causes of death, and some obesity traits affect disease risk differently in men and women. This has potential implications for public health strategies and indicates that sex-specific preventative measure may be needed.Abbreviations BMI, Body mass index; CAD: coronary artery disease; CLD, chronic liver disease; COPD, chronic obstructive pulmonary disease; DBP, diastolic blood pressure; FG, fasting glucose; FI, fasting insulin; GIANT, Genetic Investigation of ANthropometric Traits; GRS, genetic risk score; GWAS, genomewide association study; MAGIC, the Meta-Analyses of Glucose and Insulin-related traits Consortium; MR, Mendelian randomization; NAFLD, non-alcoholic fatty liver disease; OR, odds ratio; T1D, type 1 diabetes; T2D, type 2 diabetes; SBP, systolic blood pressure; SD, standard deviation; SNP, single nucleotide polymorphism; WHO, the World Health Organization; WHR, waist-hip-ratio; WHRadjBMI, waist-hip-ratio adjusted for body mass index.
Load More