Lee, Cue Hyunkyu;Cook, Seungho;Lee, Ji Sung;Han, Buhm
Genomics & Informatics
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제14권4호
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pp.173-180
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2016
The meta-analysis has become a widely used tool for many applications in bioinformatics, including genome-wide association studies. A commonly used approach for meta-analysis is the fixed effects model approach, for which there are two popular methods: the inverse variance-weighted average method and weighted sum of z-scores method. Although previous studies have shown that the two methods perform similarly, their characteristics and their relationship have not been thoroughly investigated. In this paper, we investigate the optimal characteristics of the two methods and show the connection between the two methods. We demonstrate that the each method is optimized for a unique goal, which gives us insight into the optimal weights for the weighted sum of z-scores method. We examine the connection between the two methods both analytically and empirically and show that their resulting statistics become equivalent under certain assumptions. Finally, we apply both methods to the Wellcome Trust Case Control Consortium data and demonstrate that the two methods can give distinct results in certain study designs.
We sought the novel concept, transcript capacity (TC) and analyzed TC. Our approach to estimate TC was through an in silico method. TC refers to the capacity that a transcript exerts in a cell as enzyme or protein function after translation. We used the genome-wide association study (GWAS) beta effect and transcription level in RNA-sequencing to estimate TC. The trait was body fat percent and the transcript reads were obtained from the human protein atlas. The assumption was that the GWAS beta effect is the gene's effect and TC was related to the corresponding gene effect and transcript reads. Further, we surveyed gene ontology (GO) in the highest TC and the lowest TC genes. The most frequent GOs with the highest TC were neuronal-related and cell projection organization related. The most frequent GOs with the lowest TC were wound-healing related and embryo development related. We expect that our analysis contributes to estimating TC in the diverse species and playing a benevolent role to the new bioinformatic analysis.
Objective: The study investigated the origin of the Akhal-Teke horse using genome-wide single-nucleotide polymorphism (SNP) data and mitochondrial hypervariable region 1 (HVR-1) nucleotide sequences Methods: Genome-wide SNP data from 22 breeds (481 horses) and mitochondrial HVR-1 sequences from 24 breeds (544 sequences) worldwide to examine the origin of the Akhal-Teke horse. The data were analyzed using principal component analysis, linkage disequilibrium analysis, neighbor-joining dendrograms, and ancestry inference to determine the population relationships, ancestral source, genetic structure, and relationships with other varieties. Results: A close genetic relationship between the Akhal-Teke horse and horses from the Middle East was found. Analysis of mitochondrial HVR-1 sequences showed that there were no shared haplotypes between the Akhal-Teke and Tarpan horses, and the mitochondrial data indicated that the Akhal-Teke horse has not historically expanded its group. Ancestral inference suggested that Arabian and Caspian horses were the likely ancestors of the Akhal-Teke horse. Conclusion: The Akhal-Teke horse originated in the Middle East.
Significant SNPs associated with Warner-Bratzler (WB) shear force and sensory traits were confirmed for Hanwoo beef (Korean cattle). A Bonferroni-corrected genome-wide significant association (p< $1.3{\times}10^{-6}$) was detected with only one single nucleotide polymorphism (SNP) on chromosome 5 for WB shear force. A slightly higher number of SNPs was significantly (p<0.001) associated with WB shear force than with other sensory traits. Further, 50, 25, 29, and 34 SNPs were significantly associated with WB shear force, tenderness, juiciness, and flavor likeness, respectively. The SNPs between p = 0.001 and p = 0.0001 thresholds explained 3% to 9% of the phenotypic variance, while the most significant SNPs accounted for 7% to 12% of the phenotypic variance. In conclusion, because WB shear force and sensory evaluation were moderately affected by a few loci and minimally affected by other loci, further studies are required by using a large sample size and high marker density.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.1025-1038
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2014
가족 자료를 활용한 연속형 표현형의 전장유전체분석 (genome-wide association analysis)은 주로 선형혼합모형을 이용하며, 분산공분산행렬은 가족 구성원간의 유전적 거리를 고려하여 결정된다. 그러나 가족 구성원들의 표현형의 유사성은 유전적 요인과 환경적 요인에 의하여 발생함에도 불구하고, 표현형의 유사성은 단지 유전적 요인에 의해서 발생한다고 가정한다. 예를 들어 키의 경우 부부 사이에 양의 상관관계가 존재하나 유전적 요인만 고려하여 독립으로 가정한다. 선형혼합 모형에서 분산공분산 구조를 잘못 가정하는 경우, 검정통계량의 1종 혹은 2종의 오류를 적절히 관리할 수 없다. 본 논문에서는 다양한 유형의 분산공분산구조를 가정할 수 있는 선형혼합모형과 이를 기반으로 한 검정통계량을 제안하였다. 모의실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 모형보다 통계적 검정력이 우수함을 확인하였다. 또한 체질량지수 (body mass index; BMI)의 전장유전체 분석에 적용하여 기존에 알려지지 않은 새로운 원인 유전자를 규명하였다.
Seok-Ho Cho;Seon-Ah Kim;Hyun-Seok Jin;Hong Sung Kim
대한의생명과학회지
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제30권2호
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pp.86-95
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2024
Sleep varies from individual to individual and is essential for maintaining good health, making it important for the health of individuals and societies. Sleep duration is influenced by both genetic and environmental factors, and sleep duration has been reported to be associated with obesity, metabolic syndrome, diabetes, and cardiovascular disease. In this study, we identified SNPs associated with sleep duration from the genome-wide association study (GWAS) catalog and compared them with the Korean Association Resource (KARE) cohort to find SNPs associated with sleep duration in Koreans and to identify the genes involved. The results showed that rs1553132, a SNP in the GRM5 gene, was identified as an SNP associated with sleep duration in both the GWAS catalog and the KARE cohort, and rs1504096 was the first SNP found to be associated with sleep duration in Koreans. It was found that having a minor allele tended to increase sleep duration. These results confirm the reproducibility of the association between sleep duration and the GRM5 gene in Koreans and provide a basis for using the associated SNPs as genetic determinants of sleep duration.
Kim, Nam-Hee;Kim, Young-Jin;Oh, Ji-Hee;Cho, Yoon-Shin
Genomics & Informatics
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제10권2호
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pp.106-109
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2012
Pulse rate is known to be related to diverse phenotypes, such as cardiovascular diseases, lifespan, arrhythmia, hypertension, lipids, diabetes, and menopause. We have reported two genomewide significant genetic loci responsible for the variation in pulse rate as a part of the Korea Association Resource (KARE) project, the genomewide association study (GWAS) that was conducted with 352,228 single nucleoride polymorphisms typed in 8,842 subjects in the Korean population. GJA1 was implied as a functionally causal gene for pulse rate from the KARE study, but lacked evidence of replication. To re-evaluate the association of a locus near GJA1 with pulse rate, we looked up this signal in another GWAS conducted in a Health Examinee-shared cohort of 3,703 samples. Not only we were able to confirm two pulse rate loci (1q32.2a near CD46 and 6q22.13c near LOCL644502) identified in the KARE GWAS, we also replicated a locus (6q22.31c) near GJA1 by the lookup in the Health Examinee GWAS. Considering that the GJA1-encoded protein is a major component of cardiac gap junctions, a functional study might be necessary to validate its genuine molecular biological role in the synchronized contraction of the heart.
Kim, Ji-Young;Namkung, Jung-Hyun;Lee, Seung-Mook;Park, Tae-Sung
Genomics & Informatics
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제8권3호
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pp.150-158
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2010
Genome-wise association studies (GWASs) have become popular approaches to identify genetic variants associated with human biological traits. In this study, we applied Structural Equation Models (SEMs) in order to model complex relationships between genetic networks and traits as risk factors. SEMs allow us to achieve a better understanding of biological mechanisms through identifying greater numbers of genes and pathways that are associated with a set of traits and the relationship among them. For efficient SEM analysis for GWASs, we developed a procedure, comprised of four stages. In the first stage, we conducted single-SNP analysis using regression models, where age, sex, and recruited area were included as adjusting covariates. In the second stage, Fisher's combination test was conducted for each gene to detect significant genes using p-values obtained from the single-SNP analysis. In the third stage, Fisher's exact test was adopted to determine which biological pathways were enriched with significant SNPs. Finally, based on a pathway that was associated with the four traits in common, a SEM was fit to model a causal relationship among the genetic factors and traits. We applied our SEM model to GWAS data with four central obesity related traits: suprailiac and subscapular measures for upper body fat, BMI, and hypertension. Study subjects were collected from two Korean cohort regions. After quality control, 327,872 SNPs for 8842 individuals were included in the analysis. After comparing two SEMs, we concluded that suprailiac and subscapular measures may indirectly affect hypertension susceptibility by influencing BMI. In conclusion, our analysis demonstrates that SEMs provide a better understanding of biological mechanisms by identifying greater numbers of genes and pathways.
The genetic regulation of glucose and insulin levels might be modified by adiposity. With regard to the genetic factors that are altered by adiposity, a large meta-analysis on the interactions between genetic variants and body mass index with regard to fasting glucose and insulin levels was reported by the Meta-Analyses of Glucose- and Insulin-related trait Consortium (MAGIC), based on European ancestry. Because no replication study has been performed in other ethnic groups, we first examined the link between reported single-nucleotide polymorphisms (SNPs) and fasting glucose and insulin levels in a large Korean cohort (Korean Genome and Epidemiology Study cohort [KoGES], n = 5,814). The MAGIC study reported 7 novel SNPs for fasting glucose levels and 6 novel SNPs for fasting insulin levels. In this study, we attempted to replicate the association of 5 SNPs with fasting glucose levels and 5 SNPs with fasting insulin levels. One SNP (rs2293941) in PDX1 was identified as a significant obesity-modifiable factor in Koreans. Our results indicate that the novel loci that were identified by MAGIC are poorly replicated in other ethnic groups, although we do not know why.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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