NJ
Nielsen Jb
Author with expertise in Genomic Studies and Association Analyses
Achievements
This user has not unlocked any achievements yet.
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
5
(20% Open Access)
Cited by:
9
h-index:
17
/
i10-index:
26
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Biological and clinical insights from genetics of insomnia symptoms

Jacqueline Lane et al.Feb 2, 2018
+39
Y
H
J
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
0

Genome-wide association study of 1 million people identifies 111 loci for atrial fibrillation

Jonas Nielsen et al.Jan 4, 2018
+50
W
N
J
To understand the genetic variation underlying atrial fibrillation (AF), the most common cardiac arrhythmia, we performed a genome-wide association study (GWAS) of > 1 million people, including 60,620 AF cases and 970,216 controls. We identified 163 independent risk variants at 111 loci and prioritized 165 candidate genes likely to be involved in AF. Many of the identified risk variants fall near genes where more deleterious mutations have been reported to cause serious heart defects in humans or mice (MYH6, NKX2-5, PITX2, TBC1D32, TBX5), or near genes important for striated muscle function and integrity (e.g. MYH7, PKP2, SSPN, SGCA). Experiments in rabbits with heart failure and left atrial dilation identified a heterogeneous distributed molecular switch from MYH6 to MYH7 in the left atrium, which resulted in contractile and functional heterogeneity and may predispose to initiation and maintenance of atrial arrhythmia.
0

Efficiently controlling for case-control imbalance and sample relatedness in large-scale genetic association studies

Wei Zhou et al.Nov 1, 2017
+18
M
L
W
In genome-wide association studies (GWAS) for thousands of phenotypes in large biobanks, most binary traits have substantially fewer cases than controls. Both of the widely used approaches, linear mixed model and the recently proposed logistic mixed model, perform poorly -- producing large type I error rates -- in the analysis of phenotypes with unbalanced case-control ratios. Here we propose a scalable and accurate generalized mixed model association test that uses the saddlepoint approximation (SPA) to calibrate the distribution of score test statistics. This method, SAIGE, provides accurate p-values even when case-control ratios are extremely unbalanced. It utilizes state-of-art optimization strategies to reduce computational time and memory cost of generalized mixed model. The computation cost linearly depends on sample size, and hence can be applicable to GWAS for thousands of phenotypes by large biobanks. Through the analysis of UK-Biobank data of 408,961 white British European-ancestry samples, we show that SAIGE can efficiently analyze large sample data, controlling for unbalanced case-control ratios and sample relatedness.
0

Genome-wide association analysis of excessive daytime sleepiness identifies 42 loci that suggest phenotypic subgroups

Heming Wang et al.Oct 26, 2018
+42
K
Y
H
Excessive daytime sleepiness (EDS) affects 10-20% of the population and is associated with substantial functional deficits. We identified 42 loci for self-reported EDS in GWAS of 452,071 individuals from the UK Biobank, with enrichment for genes expressed in brain tissues and in neuronal transmission pathways. We confirmed the aggregate effect of a genetic risk score of 42 SNPs on EDS in independent Scandinavian cohorts and on other sleep disorders (restless leg syndrome, insomnia) and sleep traits (duration, chronotype, accelerometer-derived sleep efficiency and daytime naps or inactivity). Strong genetic correlations were also seen with obesity, coronary heart disease, psychiatric diseases, cognitive traits and reproductive ageing. EDS variants clustered into two predominant composite phenotypes - sleep propensity and sleep fragmentation - with the former showing stronger evidence for enriched expression in central nervous system tissues, suggesting two unique mechanistic pathways. Mendelian randomization analysis indicated that higher BMI is causally associated with EDS risk, but EDS does not appear to causally influence BMI.
0

Loss-of-function genomic variants with impact on liver-related blood traits highlight potential therapeutic targets for cardiovascular disease

Jonas Nielsen et al.Apr 2, 2019
+106
K
N
J
Cardiovascular diseases (CVD), and in particular cerebrovascular and ischemic heart diseases, are leading causes of death globally. Lowering circulating lipids is an important treatment strategy to reduce risk. However, some pharmaceutical mechanisms of reducing CVD may increase risk of fatty liver disease or other metabolic disorders. To identify potential novel therapeutic targets, which may reduce risk of CVD without increasing risk of metabolic disease, we focused on the simultaneous evaluation of quantitative traits related to liver function and CVD. Using a combination of low-coverage (5x) whole-genome sequencing and targeted genotyping, deep genotype imputation based on the TOPMed reference pane, and genome-wide association study (GWAS) meta-analysis, we analyzed 12 liver-related blood traits (including liver enzymes, blood lipids, and markers of iron metabolism) in up to 203,476 people from three population-based cohorts of different ancestries. We identified 88 likely causal protein-altering variants that were associated with one or more liver-related blood traits. We identified several loss-of-function (LoF) variants reducing low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) or risk of CVD without increased risk of liver disease or diabetes, including variants in known lipid genes (e.g. APOB, LPL). A novel LoF variant, ZNF529:p.K405X, was associated with decreased levels of LDL-C (P=1.3x10-8) but demonstrated no association with liver enzymes or non-fasting blood glucose levels. Silencing of ZNF529 in human hepatocytes resulted in upregulation of LDL receptor (LDLR) and increased LDL-C uptake in the cells, suggesting that inhibition of ZNF529 or its gene product could be used for treating hypercholesterolemia and hence reduce the risk of CVD. Taken together, we demonstrate that simultaneous consideration of multiple phenotypes and a focus on rare protein-altering variants may identify promising therapeutic targets.