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Glycemic traits are used to diagnose and monitor type 2 diabetes and cardiometabolic health. To date, most genetic studies of glycemic traits have focused on individuals of European ancestry. Here we aggregated genome-wide association studies comprising up to 281,416 individuals without diabetes (30% non-European ancestry) for whom fasting glucose, 2-h glucose after an oral glucose challenge, glycated hemoglobin and fasting insulin data were available. Trans-ancestry and single-ancestry meta-analyses identified 242 loci (99 novel; P < 5 × 10−8), 80% of which had no significant evidence of between-ancestry heterogeneity. Analyses restricted to individuals of European ancestry with equivalent sample size would have led to 24 fewer new loci. Compared with single-ancestry analyses, equivalent-sized trans-ancestry fine-mapping reduced the number of estimated variants in 99% credible sets by a median of 37.5%. Genomic-feature, gene-expression and gene-set analyses revealed distinct biological signatures for each trait, highlighting different underlying biological pathways. Our results increase our understanding of diabetes pathophysiology by using trans-ancestry studies for improved power and resolution.
Chen, J., Spracklen, C. N., Marenne, G., Varshney, A., Corbin, L. J., Luan, J., Willems, S. M., Wu, Y., Zhang, X., Horikoshi, M., Boutin, T. S., Magi, R., Waage, J., Li-Gao, R., Chan, K. H. K., Yao, J., Anasanti, M. D., Chu, A. Y., Claringbould, A., Heikkinen, J., Hong, J., Hottenga, J. -., Huo, S., Kaakinen, M. A., Louie, T., Marz, W., Moreno-Macias, H., Ndungu, A., Nelson, S. C., Nolte, I. M., North, K. E., Raulerson, C. K., Ray, D., Rohde, R., Rybin, D., Schurmann, C., Sim, X., Southam, L., Stewart, I. D., Wang, C. A., Wang, Y., Wu, P., Zhang, W., Ahluwalia, T. S., Appel, E. V. R., Bielak, L. F., Brody, J. A., Burtt, N. P., Cabrera, C. P., Cade, B. E., Chai, J. F., Chai, X., Chang, L. -., Chen, C. -., Chen, B. H., Chitrala, K. N., Chiu, Y. -., De Haan, H. G., Delgado, G. E., Demirkan, A., Duan, Q., Engmann, J., Fatumo, S. A., Gayan, J., Giulianini, F., Gong, J. H., Gustafsson, S., Hai, Y., Hartwig, F. P., He, J., Heianza, Y., Huang, T., Huerta-Chagoya, A., Hwang, M. Y., Jensen, R. A., Kawaguchi, T., Kentistou, K. A., Kim, Y. J., Kleber, M. E., Kooner, I. K., Lai, S., Lange, L. A., Langefeld, C. D., Lauzon, M., Li, M., Ligthart, S., Liu, J., Loh, M., Long, J., Lyssenko, V., Mangino, M., Marzi, C., Montasser, M. E., Nag, A., Nakatochi, M., Noce, D., Noordam, R., Pistis, G., Preuss, M., Raffield, L., Rasmussen-Torvik, L. J., Rich, S. S., Robertson, N. R., Rueedi, R., Ryan, K., Sanna, S., Saxena, R., Schraut, K. E., Sennblad, B., Setoh, K., Smith, A. V., Sparso, T., Strawbridge, R. J., Takeuchi, F., Tan, J., Trompet, S., Van Den Akker, E., Van Der Most, P. J., Verweij, N., Vogel, M., Wang, H., Wang, C., Wang, N., Warren, H. R., Wen, W., Wilsgaard, T., Wong, A., Wood, A. R., Xie, T., Zafarmand, M. H., Zhao, J. -., Zhao, W., Amin, N., Arzumanyan, Z., Astrup, A., Bakker, S. J. L., Baldassarre, D., Beekman, M., Bergman, R. N., Bertoni, A., Bluher, M., Bonnycastle, L. L., Bornstein, S. R., Bowden, D. W., Cai, Q., Campbell, A., Campbell, H., Chang, Y. C., De Geus, E. J. C., Dehghan, A., Du, S., Eiriksdottir, G., Farmaki, A. E., Franberg, M., Fuchsberger, C., Gao, Y., Gjesing, A. P., Goel, A., Han, S., Hartman, C. A., Herder, C., Hicks, A. A., Hsieh, C. -., Hsueh, W. A., Ichihara, S., Igase, M., Ikram, M. A., Johnson, W. C., Jorgensen, M. E., Joshi, P. K., Kalyani, R. R., Kandeel, F. R., Katsuya, T., Khor, C. C., Kiess, W., Kolcic, I., Kuulasmaa, T., Kuusisto, J., Lall, K., Lam, K., Lawlor, D. A., Lee, N. R., Lemaitre, R. N., Li, H., Lin, S. -., Lindstrom, J., Linneberg, A., Liu, J., Lorenzo, C., Matsubara, T., Matsuda, F., Mingrone, G., Mooijaart, S., Moon, S., Nabika, T., Nadkarni, G. N., Nadler, J. L., Nelis, M., Neville, M. J., Norris, J. M., Ohyagi, Y., Peters, A., Peyser, P. A., Polasek, O., Qi, Q., Raven, D., Reilly, D. F., Reiner, A., Rivideneira, F., Roll, K., Rudan, I., Sabanayagam, C., Sandow, K., Sattar, N., Schurmann, A., Shi, J., Stringham, H. M., Taylor, K. D., Teslovich, T. M., Thuesen, B., Timmers, P. R. H. J., Tremoli, E., Tsai, M. Y., Uitterlinden, A., Van Dam, R. M., Van Heemst, D., Van Hylckama Vlieg, A., Van Vliet-Ostaptchouk, J. V., Vangipurapu, J., Vestergaard, H., Wang, T., Willems Van Dijk, K., Zemunik, T., Abecasis, G. R., Adair, L. S., Aguilar-Salinas, C. A., Alarcon-Riquelme, M. E., An, P., Aviles-Santa, L., Becker, D. M., Beilin, L. J., Bergmann, S., Bisgaard, H., Black, C., Boehnke, M., Boerwinkle, E., Bohm, B. O., Bonnelykke, K., Boomsma, D. I., Bottinger, E. P., Buchanan, T. A., Canouil, M., Caulfield, M. J., Chambers, J. C., Chasman, D. I., Chen, Y. -. I., Cheng, C. -., Collins, F. S., Correa, A., Cucca, F., De Silva, H. J., Dedoussis, G., Elmstahl, S., Evans, M. K., Ferrannini, E., Ferrucci, L., Florez, J. C., Franks, P. W., Frayling, T. M., Froguel, P., Gigante, B., Goodarzi, M. O., Gordon-Larsen, P., Grallert, H., Grarup, N., Grimsgaard, S., Groop, L., Gudnason, V., Guo, X., Hamsten, A., Hansen, T., Hayward, C., Heckbert, S. R., Horta, B. L., Huang, W., Ingelsson, E., James, P. S., Jarvelin, M. -., Jonas, J. B., Jukema, J. W., Kaleebu, P., Kaplan, R., Kardia, S. L. R., Kato, N., Keinanen-Kiukaanniemi, S. M., Kim, B. -., Kivimaki, M., Koistinen, H. A., Kooner, J. S., Korner, A., Kovacs, P., Kuh, D., Kumari, M., Kutalik, Z., Laakso, M., Lakka, T. A., Launer, L. J., Leander, K., Li, H., Lin, X., Lind, L., Lindgren, C., Liu, S., Loos, R. J. F., Magnusson, P. K. E., Mahajan, A., Metspalu, A., Mook-Kanamori, D. O., Mori, T. A., Munroe, P. B., Njolstad, I., O'Connell, J. R., Oldehinkel, A. J., Ong, K. K., Padmanabhan, S., Palmer, C. N. A., Palmer, N. D., Pedersen, O., Pennell, C. E., Porteous, D. J., Pramstaller, P. P., Province, M. A., Psaty, B. M., Qi, L., Raffel, L. J., Rauramaa, R., Redline, S., Ridker, P. M., Rosendaal, F. R., Saaristo, T. E., Sandhu, M., Saramies, J., Schneiderman, N., Schwarz, P., Scott, L. J., Selvin, E., Sever, P., Shu, X. -., Slagboom, P. E., Small, K. S., Smith, B. H., Snieder, H., Sofer, T., Sorensen, T. I. A., Spector, T. D., Stanton, A., Steves, C. J., Stumvoll, M., Sun, L., Tabara, Y., Tai, E. S., Timpson, N. J., Tonjes, A., Tuomilehto, J., Tusie, T., Uusitupa, M., Van Der Harst, P., Van Duijn, C., Vitart, V., Vollenweider, P., Vrijkotte, T. G. M., Wagenknecht, L. E., Walker, M., Wang, Y. X., Wareham, N. J., Watanabe, R. M., Watkins, H., Wei, W. B., Wickremasinghe, A. R., Willemsen, G., Wilson, J. F., Wong, T. -., Wu, J. -., Xiang, A. H., Yanek, L. R., Yengo, L., Yokota, M., Zeggini, E., Zheng, W., Zonderman, A. B., Rotter, J. I., Gloyn, A. L., Mccarthy, M. I., Dupuis, J., Meigs, J. B., Scott, R. A., Prokopenko, I., Leong, A., Liu, C. -., Parker, S. C. J., Mohlke, K. L., Langenberg, C., Wheeler, E., Morris, A. P., Barroso, I., De Haan, H. G., Van Den Akker, E., Van Der Most, P. J., De Geus, E. J. C., Van Dam, R. M., Van Heemst, D., Van Hylckama Vlieg, A., Van Willems Van Dijk, K., De Silva, H. J., Van Der Harst, P., Van Duijn, C., The trans-ancestral genomic architecture of glycemic traits, <<NATURE GENETICS>>, 2021; 53 (6): 840-860. [doi:10.1038/s41588-021-00852-9] [http://hdl.handle.net/10807/200871]
The trans-ancestral genomic architecture of glycemic traits
Chen J.;Spracklen C. N.;Marenne G.;Varshney A.;Corbin L. J.;Luan J.;Willems S. M.;Wu Y.;Zhang X.;Horikoshi M.;Boutin T. S.;Magi R.;Waage J.;Li-Gao R.;Chan K. H. K.;Yao J.;Anasanti M. D.;Chu A. Y.;Claringbould A.;Heikkinen J.;Hong J.;Hottenga J. -J.;Huo S.;Kaakinen M. A.;Louie T.;Marz W.;Moreno-Macias H.;Ndungu A.;Nelson S. C.;Nolte I. M.;North K. E.;Raulerson C. K.;Ray D.;Rohde R.;Rybin D.;Schurmann C.;Sim X.;Southam L.;Stewart I. D.;Wang C. A.;Wang Y.;Wu P.;Zhang W.;Ahluwalia T. S.;Appel E. V. R.;Bielak L. F.;Brody J. A.;Burtt N. P.;Cabrera C. P.;Cade B. E.;Chai J. F.;Chai X.;Chang L. -C.;Chen C. -H.;Chen B. H.;Chitrala K. N.;Chiu Y. -F.;de Haan H. G.;Delgado G. E.;Demirkan A.;Duan Q.;Engmann J.;Fatumo S. A.;Gayan J.;Giulianini F.;Gong J. H.;Gustafsson S.;Hai Y.;Hartwig F. P.;He J.;Heianza Y.;Huang T.;Huerta-Chagoya A.;Hwang M. Y.;Jensen R. A.;Kawaguchi T.;Kentistou K. A.;Kim Y. J.;Kleber M. E.;Kooner I. K.;Lai S.;Lange L. A.;Langefeld C. D.;Lauzon M.;Li M.;Ligthart S.;Liu J.;Loh M.;Long J.;Lyssenko V.;Mangino M.;Marzi C.;Montasser M. E.;Nag A.;Nakatochi M.;Noce D.;Noordam R.;Pistis G.;Preuss M.;Raffield L.;Rasmussen-Torvik L. J.;Rich S. S.;Robertson N. R.;Rueedi R.;Ryan K.;Sanna S.;Saxena R.;Schraut K. E.;Sennblad B.;Setoh K.;Smith A. V.;Sparso T.;Strawbridge R. J.;Takeuchi F.;Tan J.;Trompet S.;van den Akker E.;van der Most P. J.;Verweij N.;Vogel M.;Wang H.;Wang C.;Wang N.;Warren H. R.;Wen W.;Wilsgaard T.;Wong A.;Wood A. R.;Xie T.;Zafarmand M. H.;Zhao J. -H.;Zhao W.;Amin N.;Arzumanyan Z.;Astrup A.;Bakker S. J. L.;Baldassarre D.;Beekman M.;Bergman R. N.;Bertoni A.;Bluher M.;Bonnycastle L. L.;Bornstein S. R.;Bowden D. W.;Cai Q.;Campbell A.;Campbell H.;Chang Y. C.;de Geus E. J. C.;Dehghan A.;Du S.;Eiriksdottir G.;Farmaki A. E.;Franberg M.;Fuchsberger C.;Gao Y.;Gjesing A. P.;Goel A.;Han S.;Hartman C. A.;Herder C.;Hicks A. A.;Hsieh C. -H.;Hsueh W. A.;Ichihara S.;Igase M.;Ikram M. A.;Johnson W. C.;Jorgensen M. E.;Joshi P. K.;Kalyani R. R.;Kandeel F. R.;Katsuya T.;Khor C. C.;Kiess W.;Kolcic I.;Kuulasmaa T.;Kuusisto J.;Lall K.;Lam K.;Lawlor D. A.;Lee N. R.;Lemaitre R. N.;Li H.;Lin S. -Y.;Lindstrom J.;Linneberg A.;Liu J.;Lorenzo C.;Matsubara T.;Matsuda F.;Mingrone, Geltrude;Mooijaart S.;Moon S.;Nabika T.;Nadkarni G. N.;Nadler J. L.;Nelis M.;Neville M. J.;Norris J. M.;Ohyagi Y.;Peters A.;Peyser P. A.;Polasek O.;Qi Q.;Raven D.;Reilly D. F.;Reiner A.;Rivideneira F.;Roll K.;Rudan I.;Sabanayagam C.;Sandow K.;Sattar N.;Schurmann A.;Shi J.;Stringham H. M.;Taylor K. D.;Teslovich T. M.;Thuesen B.;Timmers P. R. H. J.;Tremoli, Elena;Tsai M. Y.;Uitterlinden A.;van Dam R. M.;van Heemst D.;van Hylckama Vlieg A.;van Vliet-Ostaptchouk J. V.;Vangipurapu J.;Vestergaard H.;Wang T.;Willems van Dijk K.;Zemunik T.;Abecasis G. R.;Adair L. S.;Aguilar-Salinas C. A.;Alarcon-Riquelme M. E.;An P.;Aviles-Santa L.;Becker D. M.;Beilin L. J.;Bergmann S.;Bisgaard H.;Black C.;Boehnke M.;Boerwinkle E.;Bohm B. O.;Bonnelykke K.;Boomsma D. I.;Bottinger E. P.;Buchanan T. A.;Canouil M.;Caulfield M. J.;Chambers J. C.;Chasman D. I.;Chen Y. -D. I.;Cheng C. -Y.;Collins F. S.;Correa A.;Cucca F.;de Silva H. J.;Dedoussis G.;Elmstahl S.;Evans M. K.;Ferrannini E.;Ferrucci L.;Florez J. C.;Franks P. W.;Frayling T. M.;Froguel P.;Gigante B.;Goodarzi M. O.;Gordon-Larsen P.;Grallert H.;Grarup N.;Grimsgaard S.;Groop L.;Gudnason V.;Guo X.;Hamsten A.;Hansen T.;Hayward C.;Heckbert S. R.;Horta B. L.;Huang W.;Ingelsson E.;James P. S.;Jarvelin M. -R.;Jonas J. B.;Jukema J. W.;Kaleebu P.;Kaplan R.;Kardia S. L. R.;Kato N.;Keinanen-Kiukaanniemi S. M.;Kim B. -J.;Kivimaki M.;Koistinen H. A.;Kooner J. S.;Korner A.;Kovacs P.;Kuh D.;Kumari M.;Kutalik Z.;Laakso M.;Lakka T. A.;Launer L. J.;Leander K.;Li H.;Lin X.;Lind L.;Lindgren C.;Liu S.;Loos R. J. F.;Magnusson P. K. E.;Mahajan A.;Metspalu A.;Mook-Kanamori D. O.;Mori T. A.;Munroe P. B.;Njolstad I.;O'Connell J. R.;Oldehinkel A. J.;Ong K. K.;Padmanabhan S.;Palmer C. N. A.;Palmer N. 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G.;van den Akker E.;van der Most P. J.;de Geus E. J. C.;van Dam R. M.;van Heemst D.;van Hylckama Vlieg A.;van Willems van Dijk K.;de Silva H. J.;van der Harst P.;van Duijn C.
2021
Abstract
Glycemic traits are used to diagnose and monitor type 2 diabetes and cardiometabolic health. To date, most genetic studies of glycemic traits have focused on individuals of European ancestry. Here we aggregated genome-wide association studies comprising up to 281,416 individuals without diabetes (30% non-European ancestry) for whom fasting glucose, 2-h glucose after an oral glucose challenge, glycated hemoglobin and fasting insulin data were available. Trans-ancestry and single-ancestry meta-analyses identified 242 loci (99 novel; P < 5 × 10−8), 80% of which had no significant evidence of between-ancestry heterogeneity. Analyses restricted to individuals of European ancestry with equivalent sample size would have led to 24 fewer new loci. Compared with single-ancestry analyses, equivalent-sized trans-ancestry fine-mapping reduced the number of estimated variants in 99% credible sets by a median of 37.5%. Genomic-feature, gene-expression and gene-set analyses revealed distinct biological signatures for each trait, highlighting different underlying biological pathways. Our results increase our understanding of diabetes pathophysiology by using trans-ancestry studies for improved power and resolution.
Chen, J., Spracklen, C. N., Marenne, G., Varshney, A., Corbin, L. J., Luan, J., Willems, S. M., Wu, Y., Zhang, X., Horikoshi, M., Boutin, T. S., Magi, R., Waage, J., Li-Gao, R., Chan, K. H. K., Yao, J., Anasanti, M. D., Chu, A. Y., Claringbould, A., Heikkinen, J., Hong, J., Hottenga, J. -., Huo, S., Kaakinen, M. A., Louie, T., Marz, W., Moreno-Macias, H., Ndungu, A., Nelson, S. C., Nolte, I. M., North, K. E., Raulerson, C. K., Ray, D., Rohde, R., Rybin, D., Schurmann, C., Sim, X., Southam, L., Stewart, I. D., Wang, C. A., Wang, Y., Wu, P., Zhang, W., Ahluwalia, T. S., Appel, E. V. R., Bielak, L. F., Brody, J. A., Burtt, N. P., Cabrera, C. P., Cade, B. E., Chai, J. F., Chai, X., Chang, L. -., Chen, C. -., Chen, B. H., Chitrala, K. N., Chiu, Y. -., De Haan, H. G., Delgado, G. E., Demirkan, A., Duan, Q., Engmann, J., Fatumo, S. A., Gayan, J., Giulianini, F., Gong, J. H., Gustafsson, S., Hai, Y., Hartwig, F. P., He, J., Heianza, Y., Huang, T., Huerta-Chagoya, A., Hwang, M. Y., Jensen, R. A., Kawaguchi, T., Kentistou, K. A., Kim, Y. J., Kleber, M. E., Kooner, I. K., Lai, S., Lange, L. A., Langefeld, C. D., Lauzon, M., Li, M., Ligthart, S., Liu, J., Loh, M., Long, J., Lyssenko, V., Mangino, M., Marzi, C., Montasser, M. E., Nag, A., Nakatochi, M., Noce, D., Noordam, R., Pistis, G., Preuss, M., Raffield, L., Rasmussen-Torvik, L. J., Rich, S. S., Robertson, N. R., Rueedi, R., Ryan, K., Sanna, S., Saxena, R., Schraut, K. E., Sennblad, B., Setoh, K., Smith, A. V., Sparso, T., Strawbridge, R. J., Takeuchi, F., Tan, J., Trompet, S., Van Den Akker, E., Van Der Most, P. J., Verweij, N., Vogel, M., Wang, H., Wang, C., Wang, N., Warren, H. R., Wen, W., Wilsgaard, T., Wong, A., Wood, A. R., Xie, T., Zafarmand, M. H., Zhao, J. -., Zhao, W., Amin, N., Arzumanyan, Z., Astrup, A., Bakker, S. J. L., Baldassarre, D., Beekman, M., Bergman, R. N., Bertoni, A., Bluher, M., Bonnycastle, L. L., Bornstein, S. R., Bowden, D. W., Cai, Q., Campbell, A., Campbell, H., Chang, Y. C., De Geus, E. J. 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J., Van Der Harst, P., Van Duijn, C., The trans-ancestral genomic architecture of glycemic traits, <<NATURE GENETICS>>, 2021; 53 (6): 840-860. [doi:10.1038/s41588-021-00852-9] [http://hdl.handle.net/10807/200871]
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.