SS
Sonia Shah
Author with expertise in Genomic Studies and Association Analyses
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
20
(80% Open Access)
Cited by:
8,365
h-index:
49
/
i10-index:
82
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

DNA methylation age of blood predicts all-cause mortality in later life

Riccardo Marioni et al.Jan 29, 2015
DNA methylation levels change with age. Recent studies have identified biomarkers of chronological age based on DNA methylation levels. It is not yet known whether DNA methylation age captures aspects of biological age. Here we test whether differences between people’s chronological ages and estimated ages, DNA methylation age, predict all-cause mortality in later life. The difference between DNA methylation age and chronological age (Δage) was calculated in four longitudinal cohorts of older people. Meta-analysis of proportional hazards models from the four cohorts was used to determine the association between Δage and mortality. A 5-year higher Δage is associated with a 21% higher mortality risk, adjusting for age and sex. After further adjustments for childhood IQ, education, social class, hypertension, diabetes, cardiovascular disease, and APOE e4 status, there is a 16% increased mortality risk for those with a 5-year higher Δage. A pedigree-based heritability analysis of Δage was conducted in a separate cohort. The heritability of Δage was 0.43. DNA methylation-derived measures of accelerated aging are heritable traits that predict mortality independently of health status, lifestyle factors, and known genetic factors.
0
Citation1,036
0
Save
0

Common variants associated with plasma triglycerides and risk for coronary artery disease

Ron Do et al.Oct 6, 2013
Sekar Kathiresan and colleagues examine 185 common variants using a modified mendelian randomization approach and provide evidence supporting a causal role of triglyceride-rich lipoproteins in the development of coronary artery disease. Triglycerides are transported in plasma by specific triglyceride-rich lipoproteins; in epidemiological studies, increased triglyceride levels correlate with higher risk for coronary artery disease (CAD). However, it is unclear whether this association reflects causal processes. We used 185 common variants recently mapped for plasma lipids (P < 5 × 10−8 for each) to examine the role of triglycerides in risk for CAD. First, we highlight loci associated with both low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) and triglyceride levels, and we show that the direction and magnitude of the associations with both traits are factors in determining CAD risk. Second, we consider loci with only a strong association with triglycerides and show that these loci are also associated with CAD. Finally, in a model accounting for effects on LDL-C and/or high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) levels, the strength of a polymorphism's effect on triglyceride levels is correlated with the magnitude of its effect on CAD risk. These results suggest that triglyceride-rich lipoproteins causally influence risk for CAD.
0
Citation808
0
Save
0

Use of low-density lipoprotein cholesterol gene score to distinguish patients with polygenic and monogenic familial hypercholesterolaemia: a case-control study

Philippa Talmud et al.Feb 22, 2013
BackgroundFamilial hypercholesterolaemia is a common autosomal-dominant disorder caused by mutations in three known genes. DNA-based cascade testing is recommended by UK guidelines to identify affected relatives; however, about 60% of patients are mutation-negative. We assessed the hypothesis that familial hypercholesterolaemia can also be caused by an accumulation of common small-effect LDL-C-raising alleles.MethodsIn November, 2011, we assembled a sample of patients with familial hypercholesterolaemia from three UK-based sources and compared them with a healthy control sample from the UK Whitehall II (WHII) study. We also studied patients from a Belgian lipid clinic (Hôpital de Jolimont, Haine St-Paul, Belgium) for validation analyses. We genotyped participants for 12 common LDL-C-raising alleles identified by the Global Lipid Genetics Consortium and constructed a weighted LDL-C-raising gene score. We compared the gene score distribution among patients with familial hypercholesterolaemia with no confirmed mutation, those with an identified mutation, and controls from WHII.FindingsWe recruited 321 mutation-negative UK patients (451 Belgian), 319 mutation-positive UK patients (273 Belgian), and 3020 controls from WHII. The mean weighted LDL-C gene score of the WHII participants (0·90 [SD 0·23]) was strongly associated with LDL-C concentration (p=1·4 × 10−77; R2=0·11). Mutation-negative UK patients had a significantly higher mean weighted LDL-C score (1·0 [SD 0·21]) than did WHII controls (p=4·5 × 10−16), as did the mutation-negative Belgian patients (0·99 [0·19]; p=5·2 × 10−20). The score was also higher in UK (0·95 [0·20]; p=1·6 × 10−5) and Belgian (0·92 [0·20]; p=0·04) mutation-positive patients than in WHII controls. 167 (52%) of 321 mutation-negative UK patients had a score within the top three deciles of the WHII weighted LDL-C gene score distribution, and only 35 (11%) fell within the lowest three deciles.InterpretationIn a substantial proportion of patients with familial hypercholesterolaemia without a known mutation, their raised LDL-C concentrations might have a polygenic cause, which could compromise the efficiency of cascade testing. In patients with a detected mutation, a substantial polygenic contribution might add to the variable penetrance of the disease.FundingBritish Heart Foundation, Pfizer, AstraZeneca, Schering-Plough, National Institute for Health Research, Medical Research Council, Health and Safety Executive, Department of Health, National Heart Lung and Blood Institute, National Institute on Aging, Agency for Health Care Policy Research, John D and Catherine T MacArthur Foundation Research Networks on Successful Midlife Development and Socio-economic Status and Health, Unilever, and Departments of Health and Trade and Industry.
0
Citation524
0
Save
0

Association of Body Mass Index with DNA Methylation and Gene Expression in Blood Cells and Relations to Cardiometabolic Disease: A Mendelian Randomization Approach

Michael Mendelson et al.Jan 17, 2017
The link between DNA methylation, obesity, and adiposity-related diseases in the general population remains uncertain.We conducted an association study of body mass index (BMI) and differential methylation for over 400,000 CpGs assayed by microarray in whole-blood-derived DNA from 3,743 participants in the Framingham Heart Study and the Lothian Birth Cohorts, with independent replication in three external cohorts of 4,055 participants. We examined variations in whole blood gene expression and conducted Mendelian randomization analyses to investigate the functional and clinical relevance of the findings. We identified novel and previously reported BMI-related differential methylation at 83 CpGs that replicated across cohorts; BMI-related differential methylation was associated with concurrent changes in the expression of genes in lipid metabolism pathways. Genetic instrumental variable analysis of alterations in methylation at one of the 83 replicated CpGs, cg11024682 (intronic to sterol regulatory element binding transcription factor 1 [SREBF1]), demonstrated links to BMI, adiposity-related traits, and coronary artery disease. Independent genetic instruments for expression of SREBF1 supported the findings linking methylation to adiposity and cardiometabolic disease. Methylation at a substantial proportion (16 of 83) of the identified loci was found to be secondary to differences in BMI. However, the cross-sectional nature of the data limits definitive causal determination.We present robust associations of BMI with differential DNA methylation at numerous loci in blood cells. BMI-related DNA methylation and gene expression provide mechanistic insights into the relationship between DNA methylation, obesity, and adiposity-related diseases.
0
Citation305
0
Save
0

Contribution of genetic variation to transgenerational inheritance of DNA methylation

Allan McRae et al.May 29, 2014
Abstract Background Despite the important role DNA methylation plays in transcriptional regulation, the transgenerational inheritance of DNA methylation is not well understood. The genetic heritability of DNA methylation has been estimated using twin pairs, although concern has been expressed whether the underlying assumption of equal common environmental effects are applicable due to intrauterine differences between monozygotic and dizygotic twins. We estimate the heritability of DNA methylation on peripheral blood leukocytes using Illumina HumanMethylation450 array using a family based sample of 614 people from 117 families, allowing comparison both within and across generations. Results The correlations from the various available relative pairs indicate that on average the similarity in DNA methylation between relatives is predominantly due to genetic effects with any common environmental or zygotic effects being limited. The average heritability of DNA methylation measured at probes with no known SNPs is estimated as 0.187. The ten most heritable methylation probes were investigated with a genome-wide association study, all showing highly statistically significant cis mQTLs. Further investigation of one of these cis mQTL, found in the MHC region of chromosome 6, showed the most significantly associated SNP was also associated with over 200 other DNA methylation probes in this region and the gene expression level of 9 genes. Conclusions The majority of transgenerational similarity in DNA methylation is attributable to genetic effects, and approximately 20% of individual differences in DNA methylation in the population are caused by DNA sequence variation that is not located within CpG sites.
0
Citation257
0
Save
Load More