RB
Robin Beaumont
Author with expertise in Genomic Studies and Association Analyses
Achievements
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
40
(43% Open Access)
Cited by:
2,806
h-index:
41
/
i10-index:
71
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Using human genetics to understand the disease impacts of testosterone in men and women

Katherine Ruth et al.Feb 1, 2020
Testosterone supplementation is commonly used for its effects on sexual function, bone health and body composition, yet its effects on disease outcomes are unknown. To better understand this, we identified genetic determinants of testosterone levels and related sex hormone traits in 425,097 UK Biobank study participants. Using 2,571 genome-wide significant associations, we demonstrate that the genetic determinants of testosterone levels are substantially different between sexes and that genetically higher testosterone is harmful for metabolic diseases in women but beneficial in men. For example, a genetically determined 1 s.d. higher testosterone increases the risks of type 2 diabetes (odds ratio (OR) = 1.37 (95% confidence interval (95% CI): 1.22–1.53)) and polycystic ovary syndrome (OR = 1.51 (95% CI: 1.33–1.72)) in women, but reduces type 2 diabetes risk in men (OR = 0.86 (95% CI: 0.76–0.98)). We also show adverse effects of higher testosterone on breast and endometrial cancers in women and prostate cancer in men. Our findings provide insights into the disease impacts of testosterone and highlight the importance of sex-specific genetic analyses. Genetic analysis of data from over 400,000 participants in the UK Biobank Study shows that circulating testosterone levels have sex-specific implications for cardiometabolic diseases and cancer outcomes.
0
Citation484
0
Save
0

Genome-wide association study identifies genetic loci for self-reported habitual sleep duration supported by accelerometer-derived estimates

Hassan Dashti et al.Mar 7, 2019
Abstract Sleep is an essential state of decreased activity and alertness but molecular factors regulating sleep duration remain unknown. Through genome-wide association analysis in 446,118 adults of European ancestry from the UK Biobank, we identify 78 loci for self-reported habitual sleep duration ( p < 5 × 10 −8 ; 43 loci at p < 6 × 10 −9 ). Replication is observed for PAX8 , VRK2 , and FBXL12/UBL5/PIN1 loci in the CHARGE study ( n = 47,180; p < 6.3 × 10 −4 ), and 55 signals show sign-concordant effects. The 78 loci further associate with accelerometer-derived sleep duration, daytime inactivity, sleep efficiency and number of sleep bouts in secondary analysis ( n = 85,499). Loci are enriched for pathways including striatum and subpallium development, mechanosensory response, dopamine binding, synaptic neurotransmission and plasticity, among others. Genetic correlation indicates shared links with anthropometric, cognitive, metabolic, and psychiatric traits and two-sample Mendelian randomization highlights a bidirectional causal link with schizophrenia. This work provides insights into the genetic basis for inter-individual variation in sleep duration implicating multiple biological pathways.
0
Citation442
0
Save
0

Height, body mass index, and socioeconomic status: mendelian randomisation study in UK Biobank

Jessica Tyrrell et al.Mar 8, 2016
Objective To determine whether height and body mass index (BMI) have a causal role in five measures of socioeconomic status. Design Mendelian randomisation study to test for causal effects of differences in stature and BMI on five measures of socioeconomic status. Mendelian randomisation exploits the fact that genotypes are randomly assigned at conception and thus not confounded by non-genetic factors. Setting UK Biobank. Participants 119 669 men and women of British ancestry, aged between 37 and 73 years. Main outcome measures Age completed full time education, degree level education, job class, annual household income, and Townsend deprivation index. Results In the UK Biobank study, shorter stature and higher BMI were observationally associated with several measures of lower socioeconomic status. The associations between shorter stature and lower socioeconomic status tended to be stronger in men, and the associations between higher BMI and lower socioeconomic status tended to be stronger in women. For example, a 1 standard deviation (SD) higher BMI was associated with a £210 (€276; $300; 95% confidence interval £84 to £420; P=6×10−3) lower annual household income in men and a £1890 (£1680 to £2100; P=6×10−15) lower annual household income in women. Genetic analysis provided evidence that these associations were partly causal. A genetically determined 1 SD (6.3 cm) taller stature caused a 0.06 (0.02 to 0.09) year older age of completing full time education (P=0.01), a 1.12 (1.07 to 1.18) times higher odds of working in a skilled profession (P=6×10−7), and a £1130 (£680 to £1580) higher annual household income (P=4×10−8). Associations were stronger in men. A genetically determined 1 SD higher BMI (4.6 kg/m2) caused a £2940 (£1680 to £4200; P=1×10−5) lower annual household income and a 0.10 (0.04 to 0.16) SD (P=0.001) higher level of deprivation in women only. Conclusions These data support evidence that height and BMI play an important partial role in determining several aspects of a person’s socioeconomic status, especially women’s BMI for income and deprivation and men’s height for education, income, and job class. These findings have important social and health implications, supporting evidence that overweight people, especially women, are at a disadvantage and that taller people, especially men, are at an advantage.
0
Citation311
0
Save
0

Biological and clinical insights from genetics of insomnia symptoms

Jacqueline Lane et al.Feb 25, 2019
Insomnia is a common disorder linked with adverse long-term medical and psychiatric outcomes. The underlying pathophysiological processes and causal relationships of insomnia with disease are poorly understood. Here we identified 57 loci for self-reported insomnia symptoms in the UK Biobank (n = 453,379) and confirmed their effects on self-reported insomnia symptoms in the HUNT Study (n = 14,923 cases and 47,610 controls), physician-diagnosed insomnia in the Partners Biobank (n = 2,217 cases and 14,240 controls), and accelerometer-derived measures of sleep efficiency and sleep duration in the UK Biobank (n = 83,726). Our results suggest enrichment of genes involved in ubiquitin-mediated proteolysis and of genes expressed in multiple brain regions, skeletal muscle, and adrenal glands. Evidence of shared genetic factors was found between frequent insomnia symptoms and restless legs syndrome, aging, and cardiometabolic, behavioral, psychiatric, and reproductive traits. Evidence was found for a possible causal link between insomnia symptoms and coronary artery disease, depressive symptoms, and subjective well-being. Genome-wide association analyses identify 57 loci associated with insomnia symptoms and provide evidence of shared genetic architecture between insomnia and cardiometabolic, behavioral, psychiatric and reproductive traits.
0
Citation286
0
Save
0

Development and Standardization of an Improved Type 1 Diabetes Genetic Risk Score for Use in Newborn Screening and Incident Diagnosis

Seth Sharp et al.Jan 11, 2019
OBJECTIVE Previously generated genetic risk scores (GRSs) for type 1 diabetes (T1D) have not captured all known information at non-HLA loci or, particularly, at HLA risk loci. We aimed to more completely incorporate HLA alleles, their interactions, and recently discovered non-HLA loci into an improved T1D GRS (termed the “T1D GRS2”) to better discriminate diabetes subtypes and to predict T1D in newborn screening studies. RESEARCH DESIGN AND METHODS In 6,481 case and 9,247 control subjects from the Type 1 Diabetes Genetics Consortium, we analyzed variants associated with T1D both in the HLA region and across the genome. We modeled interactions between variants marking strongly associated HLA haplotypes and generated odds ratios to create the improved GRS, the T1D GRS2. We validated our findings in UK Biobank. We assessed the impact of the T1D GRS2 in newborn screening and diabetes classification and sought to provide a framework for comparison with previous scores. RESULTS The T1D GRS2 used 67 single nucleotide polymorphisms (SNPs) and accounted for interactions between 18 HLA DR-DQ haplotype combinations. The T1D GRS2 was highly discriminative for all T1D (area under the curve [AUC] 0.92; P &lt; 0.0001 vs. older scores) and even more discriminative for early-onset T1D (AUC 0.96). In simulated newborn screening, the T1D GRS2 was nearly twice as efficient as HLA genotyping alone and 50% better than current genetic scores in general population T1D prediction. CONCLUSIONS An improved T1D GRS, the T1D GRS2, is highly useful for classifying adult incident diabetes type and improving newborn screening. Given the cost-effectiveness of SNP genotyping, this approach has great clinical and research potential in T1D.
0
Citation238
0
Save
0

GWAS in 446,118 European adults identifies 78 genetic loci for self-reported habitual sleep duration supported by accelerometer-derived estimates

Hassan Dashti et al.Apr 19, 2018
Abstract Sleep is an essential homeostatically-regulated state of decreased activity and alertness conserved across animal species, and both short and long sleep duration associate with chronic disease and all-cause mortality 1,2 . Defining genetic contributions to sleep duration could point to regulatory mechanisms and clarify causal disease relationships. Through genome-wide association analyses in 446,118 participants of European ancestry from the UK Biobank, we discover 78 loci for self-reported sleep duration that further impact accelerometer-derived measures of sleep duration, daytime inactivity duration, sleep efficiency and number of sleep bouts in a subgroup ( n =85,499) with up to 7-day accelerometry. Associations are enriched for genes expressed in several brain regions, and for pathways including striatum and subpallium development, mechanosensory response, dopamine binding, synaptic neurotransmission, catecholamine production, synaptic plasticity, and unsaturated fatty acid metabolism. Genetic correlation analysis indicates shared biological links between sleep duration and psychiatric, cognitive, anthropometric and metabolic traits and Mendelian randomization highlights a causal link of longer sleep with schizophrenia.
0
Citation20
0
Save
0

Biological and clinical insights from genetics of insomnia symptoms

Jacqueline Lane et al.Feb 2, 2018
ABSTRACT Insomnia is a common disorder linked with adverse long-term medical and psychiatric outcomes, but underlying pathophysiological processes and causal relationships with disease are poorly understood. Here we identify 57 loci for self-reported insomnia symptoms in the UK Biobank (n=453,379) and confirm their impact on self-reported insomnia symptoms in the HUNT study (n=14,923 cases, 47,610 controls), physician diagnosed insomnia in Partners Biobank (n=2,217 cases, 14,240 controls), and accelerometer-derived measures of sleep efficiency and sleep duration in the UK Biobank (n=83,726). Our results suggest enrichment of genes involved in ubiquitin-mediated proteolysis, phototransduction and muscle development pathways and of genes expressed in multiple brain regions, skeletal muscle and adrenal gland. Evidence of shared genetic factors is found between frequent insomnia symptoms and restless legs syndrome, aging, cardio-metabolic, behavioral, psychiatric and reproductive traits. Evidence is found for a possible causal link between insomnia symptoms and coronary heart disease, depressive symptoms and subjective well-being. One Sentence Summary We identify 57 genomic regions associated with insomnia pointing to the involvement of phototransduction and ubiquitination and potential causal links to CAD and depression.
0
Citation9
0
Save
Load More