YF
Yu Fang
Author with expertise in Genomic Studies and Association Analyses
Shanghai University of Engineering Science, University of Michigan–Ann Arbor, Qingdao University of Technology
+ 9 more
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
3
(67% Open Access)
Cited by:
3
h-index:
36
/
i10-index:
80
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
1

Multi-ancestry GWAS of major depression aids locus discovery, fine-mapping, gene prioritisation, and causal inference

Xiangrui Meng et al.Oct 24, 2023
+71
O
G
X
Abstract Most genome-wide association studies (GWAS) of major depression (MD) have been conducted in samples of European ancestry. Here we report a multi-ancestry GWAS of MD, adding data from 21 studies with 88,316 MD cases and 902,757 controls to previously reported data from individuals of European ancestry. This includes samples of African (36% of effective sample size), East Asian (26%) and South Asian (6%) ancestry and Hispanic/Latinx participants (32%). The multi-ancestry GWAS identified 190 significantly associated loci, 53 of them novel. For previously reported loci from GWAS in European ancestry the power-adjusted transferability ratio was 0.6 in the Hispanic/Latinx group and 0.3 in each of the other groups. Fine-mapping benefited from additional sample diversity: the number of credible sets with ≤5 variants increased from 3 to 12. A transcriptome-wide association study identified 354 significantly associated genes, 205 of them novel. Mendelian Randomisation showed a bidirectional relationship with BMI exclusively in samples of European ancestry. This first multi-ancestry GWAS of MD demonstrates the importance of large diverse samples for the identification of target genes and putative mechanisms.
0

Genomic Prediction of Depression Risk and Resilience Under Stress

Yu Fang et al.May 7, 2020
+2
P
L
Y
Advancing our ability to predict who is likely to develop depression in response to stress holds great potential in reducing the burden of the disorder. Large-scale genome-wide association studies (GWAS) of depression have, for the first time, provided a basis for meaningful depression polygenic risk score construction (MDD-PRS). The Intern Health Study utilizes the predictable and large increase in depression with physician training stress to identify predictors of depression. Applying the MDD-PRS derived from the PGC2/23andMe GWAS to 5,227 training physicians, we found that MDD-PRS predicted depression under training stress (beta=0.082, p=2.1x10-12) and that MDD-PRS was significantly more strongly associated with depression under stress than at baseline (MDD-PRS x stress interaction - beta=0.029, p=0.02). While known risk factors accounted for 85.6% of the association between MDD-PRS and depression at baseline, they only accounted for 55.4% of the association between MDD-PRS and depression under stress, suggesting that MDD-PRS can add unique predictive power to existing models of depression under stress. Further, we found that low MDD-PRS may have particular utility in identifying individuals with high resilience. Together, these findings suggest that polygenic risk score holds promise in furthering our ability to predict vulnerability and resilience under stress.
18

Genomic heterogeneity affects the response to Daylight Saving Time

Jonathan Tyler et al.Oct 24, 2023
+3
C
Y
J
ABSTRACT Circadian rhythms drive the timing of many physiological events in the 24-hour day. When individuals undergo an abrupt external shift (e.g., change in work schedule or travel across multiple time zones), circadian rhythms become misaligned with the new time and may take several days to adjust. Chronic circadian misalignment, e.g., as a result of shift work, has been shown to lead to several physical and mental health problems. Despite the serious health implications of circadian misalignment, relatively little is known about how genetic variation affects an individual’s ability to shift to abrupt external changes. Accordingly, we use the one-hour advance from the onset of daylight saving time (DST) as a natural experiment to comprehensively study how individual heterogeneity affects the shift of sleep-wake rhythms in response to an abrupt external time change. We find that individuals genetically predisposed to a morning tendency adjust to the advance in a few days, while genetically predisposed evening-inclined individuals have not shifted. Observing differential effects by genetic disposition after a one-hour advance underscores the importance of heterogeneity in adaptation to external schedule shifts, and these genetic differences may affect how individuals adjust to jet lag or shift work as well.