Genome-wide association (GWA) studies have found many important genetic variants that affect various traits. Since these studies are useful to investigate untyped but causal variants using linkage disequilibrium (LD), it would be useful to explore the haplotypes of single-nucleotide polymorphisms (SNPs) within the same LD block of significant associations based on high-density variants from population references. Here, we tried to make a haplotype catalog affecting body mass index (BMI) through an integrative analysis of previously published whole-genome next-generation sequencing (NGS) data of 7 representative Korean individuals and previously known Korean GWA signals. We selected 435 SNPs that were significantly associated with BMI from the GWA analysis and searched 53 LD ranges nearby those SNPs. With the NGS data, the haplotypes were phased within the LDs. A total of 44 possible haplotype blocks for Korean BMI were cataloged. Although the current result constitutes little data, this study provides new insights that may help to identify important haplotypes for traits and low variants nearby significant SNPs. Furthermore, we can build a more comprehensive catalog as a larger dataset becomes available.
Mild cognitive impairment (MCI) is a clinical syndrome characterized by the onset and evolution of cognitive impairments, often considered a transitional stage to Alzheimer's disease (AD). The genetic traits of MCI patients who experience a rapid progression to AD can enhance early diagnosis capabilities and facilitate drug discovery for AD. While a genome-wide association study (GWAS) is a standard tool for identifying single nucleotide polymorphisms (SNPs) related to a disease, it fails to detect SNPs with small effect sizes due to stringent control for multiple testing. Additionally, the method does not consider the group structures of SNPs, such as genes or linkage disequilibrium blocks, which can provide valuable insights into the genetic architecture. To address the limitations, we propose a Bayesian bi-level variable selection method that detects SNPs associated with time of conversion from MCI to AD. Our approach integrates group inclusion indicators into an accelerated failure time model to identify important SNP groups. Additionally, we employ data augmentation techniques to impute censored time values using a predictive posterior. We adapt Dirichlet-Laplace shrinkage priors to incorporate the group structure for SNP-level variable selection. In the simulation study, our method outperformed other competing methods regarding variable selection. The analysis of Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) data revealed several genes directly or indirectly related to AD, whereas a classical GWAS did not identify any significant SNPs.
Kim, Ji-Hong;Jung, Seung-Hyun;Hu, Hae-Jin;Yim, Seon-Hee;Chung, Yeun-Jun
Genomics & Informatics
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v.8
no.3
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pp.138-141
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2010
Together with single nucleotide polymorphism (SNP), copy number variations (CNV) are recognized to be the major component of human genetic diversity and used as a genetic marker in many disease association studies. Affymetrix Genome-wide SNP 5.0 is one of the commonly used SNP array platforms for SNP-GWAS as well as CNV analysis. However, there has been no report that validated the accuracy and reproducibility of CNVs identified by Affymetrix SNP array 5.0. In this study, we compared the characteristics of CNVs from the same set of genomic DNAs detected by three different array platforms; Affymetrix SNP array 5.0, Agilent 2X244K CNV array and NimbleGen 2.1M CNV array. In our analysis, Affymetrix SNP array 5.0 seems to detect CNVs in a reliable manner, which can be applied for association studies. However, for the purpose of defining CNVs in detail, Affymetrix Genome-wide SNP 5.0 might be relatively less ideal than NimbleGen 2.1M CNV array and Agilent 2X244K CNV array, which outperform Affymetrix array for defining the small-sized single copy variants. This result will help researchers to select a suitable array platform for CNV analysis.
Orthostatic hypotension (OH) is defined by a 20-mm Hg difference of systolic blood pressure (dtSBP) and/or a 10-mm Hg difference of diastolic blood pressure (dtDBP) between supine and standing, and OH is associated with a failure of the cardiovascular reflex to maintain blood pressure on standing from a supine position. To understand the underlying genetic factors for OH traits (OH, dtSBP, and dtDBP), genome-wide association studies (GWASs) using 333,651 single nucleotide polymorphisms (SNPs) were conducted separately for two population-based cohorts, Ansung (n = 3,173) and Ansan (n = 3,255). We identified 8 SNPs (5 SNPs for dtSBP and 3 SNPs for dtDBP) that were repeatedly associated in both the Ansung and Ansan cohorts and had p-values of < $1{\times}10^{-5}$ in the meta-analysis. Unfortunately, the SNPs of the OH case control GWAS did not pass our p-value criteria. Four of 8 SNPs were located in the intergenic region of chromosome 2, and the nearest gene (CTNNA2) was located at 1 Mb of distance. CTNNA2 is a linker between cadherin adhesion receptors and the actin cytoskeleton and is essential for stabilizing dendritic spines in rodent hippocampal neurons. Although there is no report about the function in blood pressure regulation, hippocampal neurons interact primarily with the autonomic nervous system and might be related to OH. The remaining SNPs, rs7098785 of dtSBP trait and rs6892553, rs16887217, and rs4959677 of dtDBP trait were located in the PIK3AP1 intron, ACTBL2-3' flanking, STAR intron, and intergenic region, respectively, but there was no clear functional link to blood pressure regulation.
Development of body hair is an important physiological and cellular process that leads to better adaption in tropical environments for dairy cattle. Various studies suggested a major gene and, more recently, associated genes for hairy locus in dairy cattle. Main aim of this study was to i) employ a variant of the discordant sib pair model, in which half sibs from the same sires are randomly sampled using their affection statues, ii) use various single marker regression approaches, and iii) use whole genome regression approaches to dissect genetic architecture of the hairy gene in the cattle. Whole and single genome regression approaches detected strong genomic signals from Chromosome 23. Although there is a major gene effect on hairy phenotype sourced from chromosome 23: whole genome regression approach also suggested polygenic component related with other parts of the genome. Such a result could not be obtained by any of the single marker approaches.
The horse is relatively earlier domesticated animal species. Domesticated horses have been selected for their ability of racing, robustness, and disease-resistance. As a result, the thoroughbred horse genome has been condensed many genotypes related to exercise ability. In recent years, with the advent of NGS technologies, many studies were concentrated on finding superior genetic species in the horse genome in terms of genomics. Consequently, GWAS (Genome-wide Association study) is applied to horse genome, then genetic marker is revealed for superior racing ability. In addition, RNA-Seq is utilized as a method for analyze of whole transcript profiling in specific samples. By using this approach, specific gene expression patterns and transcript sequences can be revealed in various samples such as each individual, before and after exercise state, and each tissue. DNA methylation, a strong factor that regulate gene expression without the change of DNA sequence, have got a lot of attention. In horse genome, exercise- or individual-specific DNA methylation patterns were detected, and could be useful to develop selective marker of superior horses. MicroRNAs inhibit gene expression, and transposable elements accounted for half of the mammalian genome. These two elements are the crucial factors in functional genomics, and could be applied to the selection of superior horses. As the functional genomics and epigenomics advance, then these technologies introduced in this paper were applied to select superior horses. In this paper, the studies for selection of superior horses through genetic technologies, and development possibilities of these studies were discussed.
Objective: The objective of the present study was to validate genes and genomic regions associated with carcass weight using a low-density single nucleotide polymorphism (SNP) Chip in Hanwoo cattle breed. Methods: Commercial Hanwoo steers (n = 220) were genotyped with 20K GeneSeek genomic profiler BeadChip. After applying the quality control of criteria of a call rate ${\geq}90%$ and minor allele frequency (MAF) ${\geq}0.01$, a total of 15,235 autosomal SNPs were left for genome-wide association (GWA) analysis. The GWA tests were performed using single-locus mixed linear model. Age at slaughter was fitted as fixed effect and sire included as a covariate. The level of genome-wide significance was set at $3.28{\times}10^{-6}$ (0.05/15,235), corresponding to Bonferroni correction for 15,235 multiple independent tests. Results: By employing EMMAX approach which is based on a mixed linear model and accounts for population stratification and relatedness, we identified 17 and 16 loci significantly (p<0.001) associated with carcass weight for the additive and dominant models, respectively. The second most significant (p = 0.000049) SNP (ARS-BFGL-NGS-28234) on bovine chromosome 4 (BTA4) at 21 Mb had an allele substitution effect of 43.45 kg. Some of the identified regions on BTA2, 6, 14, 22, and 24 were previously reported to be associated with quantitative trait loci for carcass weight in several beef cattle breeds. Conclusion: This is the first genome-wide association study using SNP chips on commercial Hanwoo steers, and some of the loci newly identified in this study may help to better DNA markers that determine increased beef production in commercial Hanwoo cattle. Further studies using a larger sample size will allow confirmation of the candidates identified in this study.
Park, Chi-Hyun;Ahn, Jae-Gyoon;Yoon, Young-Mi;Park, Sang-Hyun
The KIPS Transactions:PartD
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v.18D
no.2
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pp.89-100
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2011
The CNV (Copy Number Variation) which is one of the genetic structural variations in human genome is closely related with the function of gene. In particular, the genome-wide association studies for genetic diseased persons have been researched. However, there have been few studies which infer the genetic function of CNV with normal human. In this paper, we propose the analysis method to reveal the functional relationship between common CNV and genes without considering their genomic loci. To achieve that, we propose the data integration method for heterogeneity biological data and novel measurement which can calculate the correlation between common CNV and genes. To verify the significance of proposed method, we has experimented several verification tests with GO database. The result showed that the novel measurement had enough significance compared with random test and the proposed method could systematically produce the candidates of genetic function which have strong correlation with common CNV.
Aim: Little is known about the genetic associations with Basal cell carcinoma (BCC) risk in non-Caucasian populations, in which BCC is rare, as in Korea. We here conducted a pilot genome-wide association study (GWAS) in 12 patients and 48 standard controls. Method: A total of 263,511 SNPs were analyzed with the Illumina HumanOmni1 Quad v1.0 DNA Analysis BeadChip for cases and Korean HapMap 570K for controls. Results: SNP-based analyses, based on the allele genetic model with adjustment for sex and age showed suggestive associations with BCC risk for 6 SNPs with a P-value (P < 0.0005). However, these associations were not statistically significant after Bonferroni correction: rs1040503, rs2216491, rs13407683, rs4751072, rs9891263, and rs1368474. In addition, results from gene-based analyses showed suggestive associations with BCC risk for 33 candidate genes with a P-value (P <0.0005). Consistent with previous GWAS and replication studies in Caucasian populations, PADI6, RHOU and SLC45A2 were identified as having null associations with BCC (P > 0.05), likely due to the smaller sample size. Conclusions: Although this was a small-scale negative study, to our knowledge, we have conducted the first GWAS for BCC risk in an Asian population. Further large studies in non-Caucasian populations are required to achieve statistical significance and confirm these findings.
The widespread presence of large-scale genomic variations, termed copy number variation (CNVs), has been recently recognized in phenotypically normal individuals. Judging by the growing number of reports on CNVs, it is now evident that these variants contribute significantly to genetic diversity in the human genome. Like single nucleotide polymorphisms (SNPs), CNVs are expected to serve as potential biomarkers for disease susceptibility or drug responses. However, the technical and practical concerns still remain to be tackled. In this review, we examine the current status of CNV DBs and research, including the ongoing efforts of CNV screening in the human genome. We also discuss the characteristics of platforms that are available at the moment and suggest the potential of CNVs in clinical research and application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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