AM
Alisa Manning
Author with expertise in Genomic Studies and Association Analyses
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
45
(80% Open Access)
Cited by:
12,834
h-index:
48
/
i10-index:
96
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Novel genetic associations for blood pressure identified via gene-alcohol interaction in up to 570K individuals across multiple ancestries

Mary Feitosa et al.Jun 18, 2018
Heavy alcohol consumption is an established risk factor for hypertension; the mechanism by which alcohol consumption impact blood pressure (BP) regulation remains unknown. We hypothesized that a genome-wide association study accounting for gene-alcohol consumption interaction for BP might identify additional BP loci and contribute to the understanding of alcohol-related BP regulation. We conducted a large two-stage investigation incorporating joint testing of main genetic effects and single nucleotide variant (SNV)-alcohol consumption interactions. In Stage 1, genome-wide discovery meta-analyses in ≈131K individuals across several ancestry groups yielded 3,514 SNVs (245 loci) with suggestive evidence of association (P < 1.0 x 10−5). In Stage 2, these SNVs were tested for independent external replication in ≈440K individuals across multiple ancestries. We identified and replicated (at Bonferroni correction threshold) five novel BP loci (380 SNVs in 21 genes) and 49 previously reported BP loci (2,159 SNVs in 109 genes) in European ancestry, and in multi-ancestry meta-analyses (P < 5.0 x 10−8). For African ancestry samples, we detected 18 potentially novel BP loci (P < 5.0 x 10−8) in Stage 1 that warrant further replication. Additionally, correlated meta-analysis identified eight novel BP loci (11 genes). Several genes in these loci (e.g., PINX1, GATA4, BLK, FTO and GABBR2) have been previously reported to be associated with alcohol consumption. These findings provide insights into the role of alcohol consumption in the genetic architecture of hypertension.
0
Citation1,162
0
Save
0

Sequence variants in SLC16A11 are a common risk factor for type 2 diabetes in Mexico

A. Amy et al.Dec 24, 2013
A risk haplotype for type 2 diabetes is identified with four amino acid substitutions in SLC16A11, which is present at ∼50% frequency in Native American samples and ∼10% in east Asian samples, but is rare in European and African samples; SLC16A11 may alter hepatic lipid metabolism, causing an increase in triacylglycerol levels. Genome-wide association studies (GWASs) have discovered thousands of genetic variants associated with common disease. This study demonstrates the potential of a comparative approach, whereby analysis of genetic variation in diverse populations can identify disease risk alleles that are common in one population but rare in others, with the potential to illuminate pathophysiology, health disparities, and the population genetic origins of disease alleles. The SIGMA Type 2 Diabetes Genetics Consortium undertook a GWAS for propensity to type 2 diabetes in more than 8,000 samples in a Latin American population. They identified a risk haplotype, SLC16A11, with four amino acid substitutions in the solute carrier SLC16A11, which is present at about 50% frequency in Native American samples and 10% in East Asian, but rare in European and African samples. SLC16A11 appears to alter lipid metabolism, causing an increase in intracellular triacylglycerol levels. Intriguingly, the haplotype was introduced into the modern human population via admixture with Neanderthals. Performing genetic studies in multiple human populations can identify disease risk alleles that are common in one population but rare in others1, with the potential to illuminate pathophysiology, health disparities, and the population genetic origins of disease alleles. Here we analysed 9.2 million single nucleotide polymorphisms (SNPs) in each of 8,214 Mexicans and other Latin Americans: 3,848 with type 2 diabetes and 4,366 non-diabetic controls. In addition to replicating previous findings2,3,4, we identified a novel locus associated with type 2 diabetes at genome-wide significance spanning the solute carriers SLC16A11 and SLC16A13 (P = 3.9 × 10−13; odds ratio (OR) = 1.29). The association was stronger in younger, leaner people with type 2 diabetes, and replicated in independent samples (P = 1.1 × 10−4; OR = 1.20). The risk haplotype carries four amino acid substitutions, all in SLC16A11; it is present at ∼50% frequency in Native American samples and ∼10% in east Asian, but is rare in European and African samples. Analysis of an archaic genome sequence indicated that the risk haplotype introgressed into modern humans via admixture with Neanderthals. The SLC16A11 messenger RNA is expressed in liver, and V5-tagged SLC16A11 protein localizes to the endoplasmic reticulum. Expression of SLC16A11 in heterologous cells alters lipid metabolism, most notably causing an increase in intracellular triacylglycerol levels. Despite type 2 diabetes having been well studied by genome-wide association studies in other populations, analysis in Mexican and Latin American individuals identified SLC16A11 as a novel candidate gene for type 2 diabetes with a possible role in triacylglycerol metabolism.
0
Citation467
0
Save
0

Distribution and Medical Impact of Loss-of-Function Variants in the Finnish Founder Population

Elaine Lim et al.Jul 31, 2014
Exome sequencing studies in complex diseases are challenged by the allelic heterogeneity, large number and modest effect sizes of associated variants on disease risk and the presence of large numbers of neutral variants, even in phenotypically relevant genes. Isolated populations with recent bottlenecks offer advantages for studying rare variants in complex diseases as they have deleterious variants that are present at higher frequencies as well as a substantial reduction in rare neutral variation. To explore the potential of the Finnish founder population for studying low-frequency (0.5–5%) variants in complex diseases, we compared exome sequence data on 3,000 Finns to the same number of non-Finnish Europeans and discovered that, despite having fewer variable sites overall, the average Finn has more low-frequency loss-of-function variants and complete gene knockouts. We then used several well-characterized Finnish population cohorts to study the phenotypic effects of 83 enriched loss-of-function variants across 60 phenotypes in 36,262 Finns. Using a deep set of quantitative traits collected on these cohorts, we show 5 associations (p<5×10−8) including splice variants in LPA that lowered plasma lipoprotein(a) levels (P = 1.5×10−117). Through accessing the national medical records of these participants, we evaluate the LPA finding via Mendelian randomization and confirm that these splice variants confer protection from cardiovascular disease (OR = 0.84, P = 3×10−4), demonstrating for the first time the correlation between very low levels of LPA in humans with potential therapeutic implications for cardiovascular diseases. More generally, this study articulates substantial advantages for studying the role of rare variation in complex phenotypes in founder populations like the Finns and by combining a unique population genetic history with data from large population cohorts and centralized research access to National Health Registers.
0
Citation381
0
Save
0

A genome-wide association study for blood lipid phenotypes in the Framingham Heart Study

Sekar Kathiresan et al.Sep 1, 2007
Abstract Background Blood lipid levels including low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C), and triglycerides (TG) are highly heritable. Genome-wide association is a promising approach to map genetic loci related to these heritable phenotypes. Methods In 1087 Framingham Heart Study Offspring cohort participants (mean age 47 years, 52% women), we conducted genome-wide analyses (Affymetrix 100K GeneChip) for fasting blood lipid traits. Total cholesterol, HDL-C, and TG were measured by standard enzymatic methods and LDL-C was calculated using the Friedewald formula. The long-term averages of up to seven measurements of LDL-C, HDL-C, and TG over a ~30 year span were the primary phenotypes. We used generalized estimating equations (GEE), family-based association tests (FBAT) and variance components linkage to investigate the relationships between SNPs (on autosomes, with minor allele frequency ≥10%, genotypic call rate ≥80%, and Hardy-Weinberg equilibrium p ≥ 0.001) and multivariable-adjusted residuals. We pursued a three-stage replication strategy of the GEE association results with 287 SNPs (P < 0.001 in Stage I) tested in Stage II (n ~1450 individuals) and 40 SNPs (P < 0.001 in joint analysis of Stages I and II) tested in Stage III (n~6650 individuals). Results Long-term averages of LDL-C, HDL-C, and TG were highly heritable (h 2 = 0.66, 0.69, 0.58, respectively; each P < 0.0001). Of 70,987 tests for each of the phenotypes, two SNPs had p < 10 -5 in GEE results for LDL-C, four for HDL-C, and one for TG. For each multivariable-adjusted phenotype, the number of SNPs with association p < 10 -4 ranged from 13 to 18 and with p < 10 -3 , from 94 to 149. Some results confirmed previously reported associations with candidate genes including variation in the lipoprotein lipase gene ( LPL ) and HDL-C and TG (rs7007797; P = 0.0005 for HDL-C and 0.002 for TG). The full set of GEE, FBAT and linkage results are posted at the d ata b ase of G enotype a nd P henotype (dbGaP). After three stages of replication, there was no convincing statistical evidence for association (i.e., combined P < 10 -5 across all three stages) between any of the tested SNPs and lipid phenotypes. Conclusion Using a 100K genome-wide scan, we have generated a set of putative associations for common sequence variants and lipid phenotypes. Validation of selected hypotheses in additional samples did not identify any new loci underlying variability in blood lipids. Lack of replication may be due to inadequate statistical power to detect modest quantitative trait locus effects (i.e., <1% of trait variance explained) or reduced genomic coverage of the 100K array. GWAS in FHS using a denser genome-wide genotyping platform and a better-powered replication strategy may identify novel loci underlying blood lipids.
0
Citation332
0
Save
0

Protein-altering variants associated with body mass index implicate pathways that control energy intake and expenditure in obesity

Valérie Turcot et al.Dec 19, 2017
Genome-wide association studies (GWAS) have identified >250 loci for body mass index (BMI), implicating pathways related to neuronal biology. Most GWAS loci represent clusters of common, noncoding variants from which pinpointing causal genes remains challenging. Here we combined data from 718,734 individuals to discover rare and low-frequency (minor allele frequency (MAF) < 5%) coding variants associated with BMI. We identified 14 coding variants in 13 genes, of which 8 variants were in genes (ZBTB7B, ACHE, RAPGEF3, RAB21, ZFHX3, ENTPD6, ZFR2 and ZNF169) newly implicated in human obesity, 2 variants were in genes (MC4R and KSR2) previously observed to be mutated in extreme obesity and 2 variants were in GIPR. The effect sizes of rare variants are ~10 times larger than those of common variants, with the largest effect observed in carriers of an MC4R mutation introducing a stop codon (p.Tyr35Ter, MAF = 0.01%), who weighed ~7 kg more than non-carriers. Pathway analyses based on the variants associated with BMI confirm enrichment of neuronal genes and provide new evidence for adipocyte and energy expenditure biology, widening the potential of genetically supported therapeutic targets in obesity. Exome-wide analysis identifies rare and low-frequency coding variants associated with body mass index. Gene-based meta-analysis and functional studies implicate 13 genes, eight of which are novel, and neuronal pathways as factors in human obesity.
0
Citation327
0
Save
Load More