Abstract
Transcriptomic imputation approaches combine eQTL reference panels with large-scale genotype data in order to test associations between disease and gene expression. These genic associations could elucidate signals in complex genome-wide association study (GWAS) loci and may disentangle the role of different tissues in disease development. We used the largest eQTL reference panel for the dorso-lateral prefrontal cortex (DLPFC) to create a set of gene expression predictors and demonstrate their utility. We applied DLPFC and 12 GTEx-brain predictors to 40,299 schizophrenia cases and 65,264 matched controls for a large transcriptomic imputation study of schizophrenia. We identified 413 genic associations across 13 brain regions. Stepwise conditioning identified 67 non-MHC genes, of which 14 did not fall within previous GWAS loci. We identified 36 significantly enriched pathways, including hexosaminidase-A deficiency, and multiple porphyric disorder pathways. We investigated developmental expression patterns among the 67 non-MHC genes and identified specific groups of pre- and postnatal expression.
Original language | English |
---|---|
Pages (from-to) | 659–674 |
Number of pages | 16 |
Journal | Nature Genetics |
Volume | 51 |
Issue number | 4 |
DOIs | |
Publication status | Published - 25 Mar 2019 |
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- Gene expression imputation across multiple brain regions provides insights into schizophrenia riskFinal published version, 2.78 MBLicence: Article 25fa Dutch Copyright Act
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Gene expression imputation across multiple brain regions provides insights into schizophrenia risk. / iPSYCH-GEMS Schizophrenia Working Group; CommonMind Consortium; The Schizophrenia Working Group of the PsyUniversity of Copenhagenchiatric Genomics Consortium.
In: Nature Genetics, Vol. 51, No. 4, 25.03.2019, p. 659–674.Research output: Contribution to Journal › Article › Academic › peer-review
TY - JOUR
T1 - Gene expression imputation across multiple brain regions provides insights into schizophrenia risk
AU - Huckins, Laura M.
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AU - Hoffman, Gabriel
AU - Wang, Weiqing
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AU - Rajagopal, Veera M.
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AU - Demontis, Ditte
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AU - Sullivan, Patrick
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AU - Stahl, Eli A.
AU - iPSYCH-GEMS Schizophrenia Working Group
AU - CommonMind Consortium
AU - The Schizophrenia Working Group of the PsyUniversity of Copenhagenchiatric Genomics Consortium
PY - 2019/3/25
Y1 - 2019/3/25
N2 - Transcriptomic imputation approaches combine eQTL reference panels with large-scale genotype data in order to test associations between disease and gene expression. These genic associations could elucidate signals in complex genome-wide association study (GWAS) loci and may disentangle the role of different tissues in disease development. We used the largest eQTL reference panel for the dorso-lateral prefrontal cortex (DLPFC) to create a set of gene expression predictors and demonstrate their utility. We applied DLPFC and 12 GTEx-brain predictors to 40,299 schizophrenia cases and 65,264 matched controls for a large transcriptomic imputation study of schizophrenia. We identified 413 genic associations across 13 brain regions. Stepwise conditioning identified 67 non-MHC genes, of which 14 did not fall within previous GWAS loci. We identified 36 significantly enriched pathways, including hexosaminidase-A deficiency, and multiple porphyric disorder pathways. We investigated developmental expression patterns among the 67 non-MHC genes and identified specific groups of pre- and postnatal expression.
AB - Transcriptomic imputation approaches combine eQTL reference panels with large-scale genotype data in order to test associations between disease and gene expression. These genic associations could elucidate signals in complex genome-wide association study (GWAS) loci and may disentangle the role of different tissues in disease development. We used the largest eQTL reference panel for the dorso-lateral prefrontal cortex (DLPFC) to create a set of gene expression predictors and demonstrate their utility. We applied DLPFC and 12 GTEx-brain predictors to 40,299 schizophrenia cases and 65,264 matched controls for a large transcriptomic imputation study of schizophrenia. We identified 413 genic associations across 13 brain regions. Stepwise conditioning identified 67 non-MHC genes, of which 14 did not fall within previous GWAS loci. We identified 36 significantly enriched pathways, including hexosaminidase-A deficiency, and multiple porphyric disorder pathways. We investigated developmental expression patterns among the 67 non-MHC genes and identified specific groups of pre- and postnatal expression.
UR - http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=85063585118&partnerID=8YFLogxK
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U2 - 10.1038/s41588-019-0364-4
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JO - Nature Genetics
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