HG
Héléna Gaspar
Author with expertise in Genomic Studies and Association Analyses
Achievements
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
19
(37% Open Access)
Cited by:
2,183
h-index:
35
/
i10-index:
55
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Genome-wide association study identifies eight risk loci and implicates metabo-psychiatric origins for anorexia nervosa

Hunna Watson et al.Jul 15, 2019
Characterized primarily by a low body-mass index, anorexia nervosa is a complex and serious illness1, affecting 0.9–4% of women and 0.3% of men2–4, with twin-based heritability estimates of 50–60%5. Mortality rates are higher than those in other psychiatric disorders6, and outcomes are unacceptably poor7. Here we combine data from the Anorexia Nervosa Genetics Initiative (ANGI)8,9 and the Eating Disorders Working Group of the Psychiatric Genomics Consortium (PGC-ED) and conduct a genome-wide association study of 16,992 cases of anorexia nervosa and 55,525 controls, identifying eight significant loci. The genetic architecture of anorexia nervosa mirrors its clinical presentation, showing significant genetic correlations with psychiatric disorders, physical activity, and metabolic (including glycemic), lipid and anthropometric traits, independent of the effects of common variants associated with body-mass index. These results further encourage a reconceptualization of anorexia nervosa as a metabo-psychiatric disorder. Elucidating the metabolic component is a critical direction for future research, and paying attention to both psychiatric and metabolic components may be key to improving outcomes. Genome-wide analyses identify eight independent loci associated with anorexia nervosa. Genetic correlations implicate both psychiatric and metabolic components in the etiology of this disorder, even after adjusting for the effects of common variants associated with body mass index.
0
Citation766
0
Save
1

Genetic identification of brain cell types underlying schizophrenia

Nathan Skene et al.May 20, 2018
With few exceptions, the marked advances in knowledge about the genetic basis of schizophrenia have not converged on findings that can be confidently used for precise experimental modeling. By applying knowledge of the cellular taxonomy of the brain from single-cell RNA sequencing, we evaluated whether the genomic loci implicated in schizophrenia map onto specific brain cell types. We found that the common-variant genomic results consistently mapped to pyramidal cells, medium spiny neurons (MSNs) and certain interneurons, but far less consistently to embryonic, progenitor or glial cells. These enrichments were due to sets of genes that were specifically expressed in each of these cell types. We also found that many of the diverse gene sets previously associated with schizophrenia (genes involved in synaptic function, those encoding mRNAs that interact with FMRP, antipsychotic targets, etc.) generally implicated the same brain cell types. Our results suggest a parsimonious explanation: the common-variant genetic results for schizophrenia point at a limited set of neurons, and the gene sets point to the same cells. The genetic risk associated with MSNs did not overlap with that of glutamatergic pyramidal cells and interneurons, suggesting that different cell types have biologically distinct roles in schizophrenia. Integration of single-cell RNA sequencing with genome-wide association data implicates specific brain cell types in schizophrenia. Gene sets previously associated with schizophrenia implicate the same cell types, which include pyramidal cells and medium spiny neurons.
1
Citation545
0
Save
0

Comparative genetic architectures of schizophrenia in East Asian and European populations

Max Lam et al.Oct 17, 2018
Author summary Schizophrenia is a severe psychiatric disorder with a lifetime risk of about 1% world-wide. Most large schizophrenia genetic studies have studied people of primarily European ancestry, potentially missing important biological insights. Here we present a study of East Asian participants (22,778 schizophrenia cases and 35,362 controls), identifying 21 genome-wide significant schizophrenia associations in 19 genetic loci. Over the genome, the common genetic variants that confer risk for schizophrenia have highly similar effects in those of East Asian and European ancestry (r g =0.98), indicating for the first time that the genetic basis of schizophrenia and its biology are broadly shared across these world populations. A fixed-effect meta-analysis including individuals from East Asian and European ancestries revealed 208 genome-wide significant schizophrenia associations in 176 genetic loci (53 novel). Trans-ancestry fine-mapping more precisely isolated schizophrenia causal alleles in 70% of these loci. Despite consistent genetic effects across populations, polygenic risk models trained in one population have reduced performance in the other, highlighting the importance of including all major ancestral groups with sufficient sample size to ensure the findings have maximum relevance for all populations.
0
Citation12
0
Save
75

Evaluation of Polygenic Prediction Methodology within a Reference-Standardized Framework

Oliver Pain et al.Jul 29, 2020
Abstract Background The predictive utility of polygenic scores is increasing, and many polygenic scoring methods are available, but it is unclear which method performs best. This study evaluates the predictive utility of polygenic scoring methods within a reference-standardized framework, which uses a common set of variants and reference-based estimates of linkage disequilibrium and allele frequencies to construct scores. Methods Eight polygenic score methods were tested: p-value thresholding and clumping (pT+clump), SBLUP, lassosum, LDPred1, LDPred2, PRScs, DBSLMM and SBayesR, evaluating their performance to predict outcomes in UK Biobank and the Twins Early Development Study (TEDS). Strategies to identify optimal p-value threshold and shrinkage parameters were compared, including 10-fold cross validation, pseudovalidation and infinitesimal models (with no validation sample), and multi-polygenic score elastic net models. Results LDPred2, lassosum and PRScs performed strongly using 10-fold cross-validation to identify the most predictive p-value threshold or shrinkage parameter, giving a relative improvement of 16-18% over pT+clump in the correlation between observed and predicted outcome values. Using pseudovalidation, the best methods were PRScs and DBSLMM, with a relative improvement of >10% over other pseudovalidation and infinitesimal methods (lassosum, SBLUP, SBayesR, LDPred1, LDPred2). PRScs pseudovalidation was only 3% worse than the best polygenic score identified by 10-fold cross validation. Elastic net models containing polygenic scores based on a range of parameters consistently improved prediction over any single polygenic score. Conclusion Within a reference-standardized framework, the best polygenic prediction was achieved using LDPred2, lassosum and PRScs, modeling multiple polygenic scores derived using multiple parameters. This study will help researchers performing polygenic score studies to select the most powerful and predictive analysis methods.
75
Citation9
0
Save
0

Navigome: Navigating the Human Phenome

Héléna Gaspar et al.Oct 22, 2018
Abstract We now have access to a sufficient number of genome-wide association studies (GWAS) to cluster phenotypes into genetic-informed categories and to navigate the “phenome” space of human traits. Using a collection of 465 GWAS, we generated genetic correlations, pathways, gene-wise and tissue-wise associations using MAGMA and S-PrediXcan for 465 human traits. Testing 7267 biological pathways, we found that only 898 were significantly associated with any trait. Similarly, out of ~20,000 tested protein-coding genes, 12,311 genes exhibited an association. Based on the genetic correlations between all traits, we constructed a phenome map using t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE), where each of the 465 traits can be visualized as an individual point. This map reveals well-defined clusters of traits such as education/high longevity, lower longevity, height, body composition, and depression/anxiety/neuroticism. These clusters are enriched in specific groups of pathways, such as lipid pathways in the lower longevity cluster, and neuronal pathways for body composition or education clusters. The map and all other analyses are available in the Navigome web interface ( https://phenviz.navigome.com ).
0
Citation5
0
Save
0

Using genetic drug-target networks to develop new drug hypotheses for major depressive disorder

Héléna Gaspar et al.Apr 18, 2018
The major depressive disorder (MDD) working group of the Psychiatric Genomics Consortium (PGC) has published a genome-wide association study (GWAS) for MDD in 130,664 cases, identifying 44 risk variants. We used these results to investigate potential drug targets and repurposing opportunities. We built easily interpretable bipartite drug-target networks integrating interactions between drugs and their targets, genome-wide association statistics and genetically predicted expression levels in different tissues, using our online tool Drug Targetor (drugtargetor.com). We also investigated drug-target relationships and drug effects on gene expression that could be impacting MDD. MAGMA was used to perform pathway analyses and S-PrediXcan to investigate the directionality of tissue-specific expression levels in patients vs. controls. Outside the major histocompatibility complex (MHC) region, 25 druggable genes were significantly associated with MDD after multiple testing correction, and 19 were suggestively significant. Several drug classes were significantly enriched, including monoamine reuptake inhibitors, sex hormones, antipsychotics and antihistamines, indicating an effect on MDD and potential repurposing opportunities. These findings require validation in model systems and clinical examination, but also show that GWAS may become a rich source of new therapeutic hypotheses for MDD and other psychiatric disorders that need new - and better - treatment options.
Load More