JW
Jemma Wilk
Author with expertise in Asthma
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
7
(86% Open Access)
Cited by:
2,392
h-index:
45
/
i10-index:
80
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Genomewide association study for susceptibility genes contributing to familial Parkinson disease

Nathan Pankratz et al.Nov 4, 2008
Five genes have been identified that contribute to Mendelian forms of Parkinson disease (PD); however, mutations have been found in fewer than 5% of patients, suggesting that additional genes contribute to disease risk. Unlike previous studies that focused primarily on sporadic PD, we have performed the first genomewide association study (GWAS) in familial PD. Genotyping was performed with the Illumina HumanCNV370Duo array in 857 familial PD cases and 867 controls. A logistic model was employed to test for association under additive and recessive modes of inheritance after adjusting for gender and age. No result met genomewide significance based on a conservative Bonferroni correction. The strongest association result was with SNPs in the GAK/DGKQ region on chromosome 4 (additive model: p = 3.4 × 10−6; OR = 1.69). Consistent evidence of association was also observed to the chromosomal regions containing SNCA (additive model: p = 5.5 × 10−5; OR = 1.35) and MAPT (recessive model: p = 2.0 × 10−5; OR = 0.56). Both of these genes have been implicated previously in PD susceptibility; however, neither was identified in previous GWAS studies of PD. Meta-analysis was performed using data from a previous case–control GWAS, and yielded improved p values for several regions, including GAK/DGKQ (additive model: p = 2.5 × 10−7) and the MAPT region (recessive model: p = 9.8 × 10−6; additive model: p = 4.8 × 10−5). These data suggest the identification of new susceptibility alleles for PD in the GAK/DGKQ region, and also provide further support for the role of SNCA and MAPT in PD susceptibility.
0
Citation425
0
Save
0

Genetic Signatures of Exceptional Longevity in Humans

Paola Sebastiani et al.Jan 18, 2012
Like most complex phenotypes, exceptional longevity is thought to reflect a combined influence of environmental (e.g., lifestyle choices, where we live) and genetic factors. To explore the genetic contribution, we undertook a genome-wide association study of exceptional longevity in 801 centenarians (median age at death 104 years) and 914 genetically matched healthy controls. Using these data, we built a genetic model that includes 281 single nucleotide polymorphisms (SNPs) and discriminated between cases and controls of the discovery set with 89% sensitivity and specificity, and with 58% specificity and 60% sensitivity in an independent cohort of 341 controls and 253 genetically matched nonagenarians and centenarians (median age 100 years). Consistent with the hypothesis that the genetic contribution is largest with the oldest ages, the sensitivity of the model increased in the independent cohort with older and older ages (71% to classify subjects with an age at death>102 and 85% to classify subjects with an age at death>105). For further validation, we applied the model to an additional, unmatched 60 centenarians (median age 107 years) resulting in 78% sensitivity, and 2863 unmatched controls with 61% specificity. The 281 SNPs include the SNP rs2075650 in TOMM40/APOE that reached irrefutable genome wide significance (posterior probability of association = 1) and replicated in the independent cohort. Removal of this SNP from the model reduced the accuracy by only 1%. Further in-silico analysis suggests that 90% of centenarians can be grouped into clusters characterized by different “genetic signatures” of varying predictive values for exceptional longevity. The correlation between 3 signatures and 3 different life spans was replicated in the combined replication sets. The different signatures may help dissect this complex phenotype into sub-phenotypes of exceptional longevity.
0
Citation383
0
Save
0

A Genome-Wide Association Study of Pulmonary Function Measures in the Framingham Heart Study

Jemma Wilk et al.Mar 19, 2009
The ratio of forced expiratory volume in one second to forced vital capacity (FEV1/FVC) is a measure used to diagnose airflow obstruction and is highly heritable. We performed a genome-wide association study in 7,691 Framingham Heart Study participants to identify single-nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with the FEV1/FVC ratio, analyzed as a percent of the predicted value. Identified SNPs were examined in an independent set of 835 Family Heart Study participants enriched for airflow obstruction. Four SNPs in tight linkage disequilibrium on chromosome 4q31 were associated with the percent predicted FEV1/FVC ratio with p-values of genome-wide significance in the Framingham sample (best p-value = 3.6e-09). One of the four chromosome 4q31 SNPs (rs13147758; p-value 2.3e-08 in Framingham) was genotyped in the Family Heart Study and produced evidence of association with the same phenotype, percent predicted FEV1/FVC (p-value = 2.0e-04). The effect estimates for association in the Framingham and Family Heart studies were in the same direction, with the minor allele (G) associated with higher FEV1/FVC ratio levels. Results from the Family Heart Study demonstrated that the association extended to FEV1 and dichotomous airflow obstruction phenotypes, particularly among smokers. The SNP rs13147758 was associated with the percent predicted FEV1/FVC ratio in independent samples from the Framingham and Family Heart Studies producing a combined p-value of 8.3e-11, and this region of chromosome 4 around 145.68 megabases was associated with COPD in three additional populations reported in the accompanying manuscript. The associated SNPs do not lie within a gene transcript but are near the hedgehog-interacting protein (HHIP) gene and several expressed sequence tags cloned from fetal lung. Though it is unclear what gene or regulatory effect explains the association, the region warrants further investigation.
0
Citation341
0
Save
0

Genetic loci associated with chronic obstructive pulmonary disease overlap with loci for lung function and pulmonary fibrosis

Brian Hobbs et al.Feb 6, 2017
Michael Cho and colleagues report a genome-wide association study of risk for chronic obstructive pulmonary disease (COPD) in a large, multi-ancestry cohort. They identify 22 genome-wide significant loci, including 13 not previously associated with COPD and 4 not previously associated with any lung function trait. Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a leading cause of mortality worldwide1. We performed a genetic association study in 15,256 cases and 47,936 controls, with replication of select top results (P < 5 × 10−6) in 9,498 cases and 9,748 controls. In the combined meta-analysis, we identified 22 loci associated at genome-wide significance, including 13 new associations with COPD. Nine of these 13 loci have been associated with lung function in general population samples2,3,4,5,6,7, while 4 (EEFSEC, DSP, MTCL1, and SFTPD) are new. We noted two loci shared with pulmonary fibrosis8,9 (FAM13A and DSP) but that had opposite risk alleles for COPD. None of our loci overlapped with genome-wide associations for asthma, although one locus has been implicated in joint susceptibility to asthma and obesity10. We also identified genetic correlation between COPD and asthma. Our findings highlight new loci associated with COPD, demonstrate the importance of specific loci associated with lung function to COPD, and identify potential regions of genetic overlap between COPD and other respiratory diseases.
0
Citation333
0
Save
0

Genome-wide association study provides new insights into the genetic architecture and pathogenesis of heart failure

Sonia Shah et al.Jul 10, 2019
Heart failure (HF) is a leading cause of morbidity and mortality worldwide. A small proportion of HF cases are attributable to monogenic cardiomyopathies and existing genome-wide association studies (GWAS) have yielded only limited insights, leaving the observed heritability of HF largely unexplained. We report the largest GWAS meta-analysis of HF to-date, comprising 47,309 cases and 930,014 controls. We identify 12 independent associations with HF at 11 genomic loci, all of which demonstrate one or more associations with coronary artery disease (CAD), atrial fibrillation, or reduced left ventricular function suggesting shared genetic aetiology. Expression quantitative trait analysis of non-CAD-associated loci implicate genes involved in cardiac development (MYOZ1, SYNPO2L), protein homeostasis (BAG3), and cellular senescence (CDKN1A). Using Mendelian randomisation analysis we provide new evidence supporting previously equivocal causal roles for several HF risk factors identified in observational studies, and demonstrate CAD-independent effects for atrial fibrillation, body mass index, hypertension and triglycerides. These findings extend our knowledge of the genes and pathways underlying HF and may inform the development of new therapeutic approaches.