JM
Jonas Mengel‐From
Author with expertise in Epigenetic Modifications and Their Functional Implications
University of Southern Denmark, Odense University Hospital, Copenhagen Municipal Hospital
+ 11 more
Achievements
Open Access Advocate
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
4
(75% Open Access)
Cited by:
27
h-index:
21
/
i10-index:
38
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
48

Genome-wide association studies identify 137 loci for DNA methylation biomarkers of ageing

Daniel McCartney et al.Oct 24, 2023
+106
R
J
D
Abstract Biological ageing estimators derived from DNA methylation (DNAm) data are heritable and correlate with morbidity and mortality. Leveraging DNAm and SNP data from >41,000 individuals, we identify 137 genome-wide significant loci (113 novel) from meta-analyses of four epigenetic clocks and epigenetic surrogate markers for granulocyte proportions and plasminogen activator inhibitor 1 levels, respectively. We report strong genetic correlations with longevity and lifestyle factors such as smoking, education, and obesity. Significant associations are observed in polygenic risk score analysis and to a lesser extent in Mendelian randomization analyses. This study illuminates the genetic architecture underlying epigenetic ageing and its shared genetic contributions with lifestyle factors and longevity.
48
Citation13
0
Save
0

Integrative analysis of clinical and epigenetic biomarkers of mortality

Tianxiao Huan et al.Aug 1, 2024
+45
E
S
T
DNA methylation (DNAm) has been reported to be associated with many diseases and with mortality. We hypothesized that the integration of DNAm with clinical risk factors would improve mortality prediction. We performed an epigenome-wide association study of whole blood DNAm in relation to mortality in 15 cohorts (n = 15,013). During a mean follow-up of 10 years, there were 4314 deaths from all causes including 1235 cardiovascular disease (CVD) deaths and 868 cancer deaths. Ancestry-stratified meta-analysis of all-cause mortality identified 163 CpGs in European ancestry (EA) and 17 in African ancestry (AA) participants at p < 1 × 10-7 , of which 41 (EA) and 16 (AA) were also associated with CVD death, and 15 (EA) and 9 (AA) with cancer death. We built DNAm-based prediction models for all-cause mortality that predicted mortality risk after adjusting for clinical risk factors. The mortality prediction model trained by integrating DNAm with clinical risk factors showed an improvement in prediction of cancer death with 5% increase in the C-index in a replication cohort, compared with the model including clinical risk factors alone. Mendelian randomization identified 15 putatively causal CpGs in relation to longevity, CVD, or cancer risk. For example, cg06885782 (in KCNQ4) was positively associated with risk for prostate cancer (Beta = 1.2, PMR = 4.1 × 10-4 ) and negatively associated with longevity (Beta = -1.9, PMR = 0.02). Pathway analysis revealed that genes associated with mortality-related CpGs are enriched for immune- and cancer-related pathways. We identified replicable DNAm signatures of mortality and demonstrated the potential utility of CpGs as informative biomarkers for prediction of mortality risk.
0
Paper
Citation13
0
Save
1

Rare Genetic Variants Correlate with Better Processing Speed

Ze–Zhou Song et al.Oct 24, 2023
+11
M
A
Z
Abstract We conducted a genome-wide association study (GWAS) of Digit Symbol Substitution Test (DSST) scores administered in 4207 family members of the Long Life Family Study (LLFS). Genotype data were imputed to the HRC panel of 64,940 haplotypes resulting in ~15M genetic variants with quality score > 0.7. The results were replicated using genetic data imputed to the 1000 Genomes phase 3 reference panel from two Danish twin cohorts: the study of Middle Aged Danish Twins and the Longitudinal Study of Aging Danish Twins. The GWAS in LLFS discovered 20 rare genetic variants (minor allele frequency (MAF) < 1.0%) that reached genome-wide significance (p-value < 5×10 −8 ). Among these, 18 variants had large protective effects on the processing speed, including rs7623455, rs9821776, rs9821587, rs78704059 on chromosome 3, which were replicated in the combined Danish twin cohort. These SNPs are located in/near two genes, THRB and RARB , that belonged to thyroid hormone receptors family that may influence speed of metabolism and cognitive aging. The gene-level tests in LLFS confirmed that these two genes are associated with processing speed.
0

Age and mortality associated DNA methylation patterns on the X-chromosome in male and female samples

Shuxia Li et al.May 7, 2020
+8
J
J
S
Background: Multiple epigenetic association studies on human aging have been performed reporting large numbers of sites differentially methylated across ages on the autosomal chromosomes. The X-chromosome has been studied little, due to analytical difficulties in dealing with sex differences in X-chromosome content and X-inactivation in females. Based on large collections of genome-wide DNA methylation data on two Danish cohorts of identical twins (mean ages, 66 and 79 years) and the Lothian Birth Cohort 1921 (mean age 79 years), we conducted a chromosome-wide association analysis on male and female samples separately with equal sample sizes to discover age-dependent X-linked DNA methylation patterns using chromosome 20 with about same number of CpGs analysed as an autosomal reference, and compare the age-related changes in DNA methylation between the two sexes. In addition, age-related methylation sites were assessed for their associations with mortality. Results: We identified more age-related DNA methylation sites (FDR<0.05) in females than in males. Among them, predominantly more sites were hypermethylated in the older as compared with the younger cohorts, a pattern similar to that observed on chromosome 20. Among the age-related sites, 13 CpGs in males and 24 CpGs in females were found significant (FDR<0.05) in all cohorts. Survival analysis showed that there are more age-methylated CpGs that contribute to reduce mortality than those that increase mortality in male but not in female samples. Conclusion: The X-chromosome displays significant age- and sex-dependent methylation patterns which might be differentially associated with mortality in the two sexes.