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使用基于基因的多基因风险评分识别与阿尔茨海默病相关的基因
增加 AD GWAS 样本量将识别出更多的 AD 基因。然而，这需要广泛而有策略性的数据收集，而这在近期无法实现。此外，正如最近的一项研究表明，当样本量达到一定水平时，进一步增加样本量会导致基因识别的回报微乎其微，但成本却大幅增加 [16]。事实上，正如最近一项超过 100 万个样本的研究所示，迄今为止最大的 AD GWAS 仅识别出 7 个新基因位点 [15, 17]。虽然我们应该继续努力增加样本量，但迫切需要使用亚阈值 p 值检测 AD 基因的新方法。多基因风险评分 (PRS) 是疾病风险等位基因的加权和，用于预测疾病风险。它需要发现数据集来选择 SNP 并获得其权重；然后将 PRS 应用于独立于发现数据集的目标数据集以预测疾病风险。如果 PRS 具有较高的可预测性（即解释了目标数据集中的大部分变异），并且用于计算 PRS 的 SNP 解释了大部分 SNP 遗传性（h 2 snp ），那么这些 SNP 很可能是与疾病相关的 SNP。此外，如果我们还知道计算 PRS 时包含的 SNP 所影响的基因（即基于基因的 PRS），那么这些基因很可能是与疾病相关的基因。因此，基于基因的 PRS 提供了另一种识别具有亚阈值 p 值的疾病基因的方法。
双样本孟德尔随机化研究的结果
简介：2 型糖尿病是世界范围内的主要健康问题，具有多种风险因素。观察性研究表明，奶酪消费与 2 型糖尿病有关，但目前尚不清楚这种关系是否是因果关系。为了评估这种关系，我们进行了一项双样本孟德尔随机化 (MR) 研究。材料和方法：奶酪摄入量统计数据来自英国生物样本库，2 型糖尿病的公开全基因组关联研究 (GWAS) 来自 IEU OpenGWAS、FinnGen 生物样本库、EBI GWAS 和日本生物样本库。主要方法是采用逆方差加权法的汇总荟萃分析。敏感性分析包括 MR-Egger 回归、加权中位数、加权众数和留一法。因果关系的 MR 估计值报告为比值比 (OR) 和 95% 置信区间 (CI)。结果：在固定和随机效应模型的汇总荟萃分析中，奶酪摄入量每增加一个标准差，2 型糖尿病的综合 OR 分别为 0.58（95% CI：0.50–0.68，p < 0.001）和 0.50（95% CI：0.32–0.78，p = 0.003）。敏感性分析表明，没有水平多效性（所有 p > 0.05），但存在异质性（所有 p < 0.05）。结论：我们发现适量食用有益的奶酪可以降低 2 型糖尿病的风险。这些发现表明，增加适合人类的奶酪摄入量可能有助于预防和控制 2 型糖尿病。
使用大数据和机器学习算法来提取神经发育障碍中可能的治疗目标
神经发育障碍（NDDS）影响个人功能的多个方面，包括社交互动，沟通和行为。NDD的潜在生物学机制尚未完全尚未完全遗忘，并且药理学的有效性受到限制，部分原因是这些疾病的复杂性质以及各个个体症状的异质性。识别与NDD相关的遗传基因座可以帮助理解生物学机制，并可能导致新疗法的发展。然而，这些复杂疾病的多基因性质使范围全基因组关联研究（GWAS）具有挑战性的新治疗目标。大数据和高通量工具领域的最新进展为NDD的基本生物学机制提供了根本的新见解。本文回顾了各种大数据方法，包括经典和最新的技术，例如深度学习，可以从GWAS和其他OMIC数据中识别潜在的治疗目标，并特别强调NDD。我们还强调了解释和因果机学习（ML）方法的越来越重要，这些方法可以帮助识别基因，分子途径以及更复杂的生物学过程，这些过程可能是这些疾病中干预的未来目标。我们得出的结论是，这些遗传学和ML方面的新发展有望促进我们对NDD的理解和确定新颖的治疗靶标。©2023作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。
基因组学和生物信息学的研究科学家（博士后）
•生物学，农业科学，森林科学或相关学科的博士学位•高度动机和热情•能够熟练•具有GWAS和GWAS和基因组选择方法的生物信息和经验的经验，合理的知识和理解分子繁殖方法•对统计学和数据的良好培训•良好的交流•良好的遗传和数据分析•良好的遗传和数据阶段•具有良好的遗传和数据分析） •能够在团队中工作的能力哥廷根大学是雇主平等的机会，并特别强调促进女性的职业机会。合格的妇女在其代表性不足的领域中申请。该大学致力于成为家庭友好的机构，并支持其员工平衡工作和家庭生活。大学的任务是雇用更多严重残疾人。来自具有同等资格的严重残障人士的申请将被偏爱。请通过电子邮件发送您的申请书（课程和科学背景，证书，大学老师的参考文献）（最好以电子形式为单一的PDF文件），通过电子邮件在发表职位描述后的三周内通过电子邮件发送。Georg-august-Universitätgöttingen，Abt。fürforstgenetik undforstpflanzenzüchtung，Büsgenweg2，37077Göttingen，forstgen@gwdg.de。联系人：Oliver Gailing教授，电话：0551 39 23536，电子邮件：ogailin@gwdg
'SGLT2抑制剂减轻了狼疮中的足细胞损伤...
抽象目标骨关节炎是一种复杂的疾病，具有巨大的公共卫生负担。全基因组关联研究（GWAS）已经鉴定出数百个与骨关节炎相关的序列变体，但是支撑这些信号的效应基因在很大程度上仍然难以捉摸。了解三维（3D）空间中的染色体组织对于以组织特异性方式（例如，基因和调节元件之间的远处基因组特征（例如，基因和调节元件之间）之间的长距离接触至关重要。在这里，我们生成了原发性骨关节炎软骨细胞的第一个整个基因组染色体构象分析（HI-C）图，并确定了该疾病的新型候选效应基因。方法从8例膝关节骨关节炎患者收集的原发软骨细胞进行了HI-C分析，以将染色体结构与基因组序列联系起来。然后将鉴定的环与骨关节炎GWAS结果和来自原发性膝关节关节炎软骨细胞的表观基因组数据结合在一起，以通过增强子促进剂相互作用来鉴定参与基因调节的变体。结果，我们确定了与77个骨关节炎GWAS信号相关的染色质环锚固中的345种遗传变异。例如，PAPPA与胰岛素样生长因子1（IGF-1）蛋白的周转直接相关，而IGF-1是修复受损软骨细胞的重要因素。结论我们已经构建了第一张原代人软骨细胞的HI-C地图，并将其作为科学界的资源提供。这些变体中的十个直接存在于10个新描述的新描述的活跃增强子促进圈的增强区域中，并通过对公共可用的染色质免疫沉淀测序（CHIP-SEQ）进行多组学分析（CHIP-SEQ）和分析酶 - 可访问型染色体的分析（CHIP-SEQ），并使用测序对基因seeq for Generq for Negeq for Necter（ATAC-SEEQ）数据序列（ATAC-SEEQ）chornee chondeq forter（ATAC-SEEQ）序列（ch） SPRY4和PAPPA（与妊娠相关的血浆蛋白A）以及对已知参与骨关节炎的基因SLC44A2的进一步支持。通过将3D基因组学与大规模的遗传关联和表观遗传学数据整合在一起，我们确定了骨关节炎的新型候选效应基因，从而增强了我们对疾病的理解，并可以作为假定的高价值新型药物靶标。
事件议程
Exploring cross-trait genetic architectures: the BIGA platform 1:30 PM - 3:15 PM Speaker: Bingxin Zhao Genetic imputation models from single-cell and bulk-tissue transcriptomics for investigating the genetic architecture of complex traits 1:30 PM - 3:15 PM Speaker: Eric Gamazon Mapping Enhancer Networks to Human Disease Genetics 1:30 PM - 3:15 PM Speaker: Xiang Zhu大规模特质的某些应用与基因分型个体和GWAS摘要数据的某些应用1:30 pm -3：15 PM扬声器：WEI PAN
单基因座和多基因座全基因组关联研究揭示了普通小麦十三个产量相关性状的基因组区域
对产量相关性状进行遗传解析可用于通过分子设计育种提高小麦产量。本研究对 245 个小麦品种进行了基因分型，在 7 种环境下测定了 13 个与产量相关的株高、粒重和穗相关性状，利用单基因座和多基因座模型，通过全基因组关联研究 (GWAS) 鉴定了 778 个与这些性状相关的基因座。其中 9 个为主效基因座，还有 7 个为新发现的基因座，包括：Qph/lph.ahau- 7A（株高 (PH) 和叶枕高度 (LPH)）、Qngps/sps.ahau-1A（穗粒数 (NGPS) 和穗小穗数 (SPS)）、Qsd.ahau-2B.1 和 Qsd.ahau-5A.2（小穗密度 (SD)）、Qlph.ahau-7B.2（LPH）、Qgl.ahau-7B.3（粒长 (GL)）和 Qsl.ahau-3A.3（穗长 (SL)）。通过标记开发、重新 GWAS、基因注释和克隆以及序列变异、单倍型和表达分析，我们确认了两个新的主要基因座，并确定了潜在候选基因 TraesCS7A02G118000（命名为 TaF-box-7A）和 TraesCS1A02G190200（命名为 TaBSK2-1A），它们分别与 PH 相关性状的 Qph/lph.ahau-7A 和穗相关性状的 Qngps/sps.ahau-1A 相关。此外，我们报道了两种有利的单倍型，包括与低 PH 和 LPH 相关的 TaF-box-Hap1 以及与高 NGPS 和 SPS 相关的 TaBSK2-Hap3。总之，这些发现对于提高小麦产量和丰富我们对产量相关性状复杂遗传机制的理解很有价值。
全基因组对定量性状基因座的检测和候选基因对早期大豆中种子糖组成的预测
摘要：种子糖成分，主要包括果糖，葡萄糖，蔗糖，raf鼻和stachyose，是大豆[甘氨酸Max（L.）Merr。]种子质量。但是，对大豆糖成分的研究是有限的。为了更好地了解大豆种子中糖成分的遗传结构，我们使用了323个大豆种质添加剂的种群进行了全基因组关联研究（GWAS），这些研究在三种不同的环境下进行了生长和评估。在GWAS中选择并使用了总计31,245个单核苷酸多态性（SNP）≥5％（MAFS）≥5％，缺少数据≤10％。与单个糖相关的分析72定量性状基因座（QTL），与总糖相关的14个。在六个染色体的铅SNP的100 kb旋转区域内的十个候选基因与糖含量显着相关。根据GO和KEGG分类，大豆中的糖代谢涉及八个基因，并在拟南芥中显示出相似的功能。另外两个位于与糖相关的已知QTL区域中，可能在大豆的糖代谢中发挥作用。这项研究促进了我们对大豆糖组成的遗传基础的理解，并促进了控制这种特征的基因的鉴定。认同的候选基因将有助于改善大豆中的种子糖成分。
基因编辑和阿尔茨海默病：隧道的尽头是否有光明？
阿尔茨海默病 (AD) 是最常见的与年龄有关的痴呆症。尽管付出了大量的努力，但对 AD 发病机制的理解仍然难以捉摸。此外，对可能的治疗靶点的搜索大多未获成功，几家制药巨头为治疗 AD 而开发的产品在临床试验中失败。多年来，唯一可用于治疗 AD 的方法就是使用药物，主要是乙酰胆碱酯酶 (AChE) 抑制剂，旨在促进患者大脑中的胆碱能传递。众所周知，AD 的早期症状与认知障碍有关，这可能是由于胆碱能功能障碍所致。年龄相关性记忆障碍的胆碱能假说于 20 世纪 80 年代提出（Bartus 等人，1982 年），现在该假说已被该领域的大多数研究人员充分认可。基底前脑胆碱能神经元 (BFCN) 的退化改变是记忆障碍的基础，特别是在 AD 发展的早期阶段。然而，导致 AD 胆碱能缺陷的因素尚不清楚。编码直接参与胆碱能传递的蛋白质的基因中没有任何特定的突变。全基因组关联研究 (GWAS) 揭示了与 AD 病因相关的非常复杂的基因修饰，但观察到的关联均与早期胆碱能不足无关。相反，从 GWAS 数据中挖掘具有生物学意义的信息，以了解晚发型 AD GWAS 数据集，结果显示，在与胆固醇代谢和免疫反应相关的通路中，关联信号显著过度表达 (Jones 等人，2010)。研究中检测到的唯一非免疫和非脂质相关过程是胆碱能突触传递。我们必须提到的是，在 AD 早期阶段，不仅 BFCN（主要位于 Meynert 基底核 (NbM)）会退化。神经退化也见于内嗅皮质 (EC)、海马和蓝斑 (LC)。在这三个区域中，神经元丢失在临床前阶段就已经可检测到，并且在前驱期 AD/轻度认知障碍 (MCI) 时清晰可见。在更晚期的 AD 中，细胞丢失在 NbM > LC > 层 II EC 中最为明显。然而，在早期 AD 期间，细胞丢失的程度在这三个区域中相当平衡，没有明显迹象表明哪个区域更受青睐 (Arendt et al., 2015)。此外，新皮质中的谷氨酸能失衡与 AD 严重程度相关 (Francis et al., 1993)。在散发性 AD 中，