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Concentrations of liver enzymes in plasma are widely used as indicators of liver disease. We carried out a genome-wide association study in 61,089 individuals, identifying 42 loci associated with concentrations of liver enzymes in plasma, of which 32 are new associations (P = 10-8 to P = 10-190). We used functional genomic approaches including metabonomic profiling and gene expression analyses to identify probable candidate genes at these regions. We identified 69 candidate genes, including genes involved in biliary transport (ATP8B1 and ABCB11), glucose, carbohydrate and lipid metabolism (FADS1, FADS2, GCKR, JMJD1C, HNF1A, MLXIPL, PNPLA3, PPP1R3B, SLC2A2 and TRIB1), glycoprotein biosynthesis and cell surface glycobiology (ABO, ASGR1, FUT2, GPLD1 and ST3GAL4), inflammation and immunity (CD276, CDH6, GCKR, HNF1A, HPR, ITGA1, RORA and STAT4) and glutathione metabolism (GSTT1, GSTT2 and GGT), as well as several genes of uncertain or unknown function (including ABHD12, EFHD1, EFNA1, EPHA2, MICAL3 and ZNF827). Our results provide new insight into genetic mechanisms and pathways influencing markers of liver function.
Genome-wide association study identifies loci influencing concentrations of liver enzymes in plasma.
John C Chambers 1;Weihua Zhang;Joban Sehmi;Xinzhong Li;Mark N Wass;Pim Van der Harst;Hilma Holm;Serena Sanna;Maryam Kavousi;Sebastian E Baumeister;Lachlan J Coin;Guohong Deng;Christian Gieger;Nancy L Heard-Costa;Jouke-Jan Hottenga;Brigitte Kühnel;Vinod Kumar;Vasiliki Lagou;Liming Liang;Jian'an Luan;Pedro Marques Vidal;Irene Mateo Leach;Paul F O'Reilly;John F Peden;Nilufer Rahmioglu;Pasi Soininen;Elizabeth K Speliotes;Xin Yuan;Gudmar Thorleifsson;Behrooz Z Alizadeh;Larry D Atwood;Ingrid B Borecki;Morris J Brown;Pimphen Charoen;Francesco Cucca;Debashish Das;Eco J C de Geus;Anna L Dixon;Angela Döring;Georg Ehret;Gudmundur I Eyjolfsson;Martin Farrall;Nita G Forouhi;Nele Friedrich;Wolfram Goessling;Daniel F Gudbjartsson;Tamara B Harris;Anna-Liisa Hartikainen;Simon Heath;Gideon M Hirschfield;Albert Hofman;Georg Homuth;Elina Hyppönen;Harry L A Janssen;Toby Johnson;Antti J Kangas;Ido P Kema;Jens P Kühn;Sandra Lai;Mark Lathrop;Markus M Lerch;Yun Li;T Jake Liang;Jing-Ping Lin;Ruth J F Loos;Nicholas G Martin;Miriam F Moffatt;Grant W Montgomery;Patricia B Munroe;Kiran Musunuru;Yusuke Nakamura;Christopher J O'Donnell;Isleifur Olafsson;Brenda W Penninx;Anneli Pouta;Bram P Prins;Inga Prokopenko;Ralf Puls;Aimo Ruokonen;Markku J Savolainen;David Schlessinger;Jeoffrey N L Schouten;Udo Seedorf;Srijita Sen-Chowdhry;Katherine A Siminovitch;Johannes H Smit;Timothy D Spector;Wenting Tan;Tanya M Teslovich;Taru Tukiainen;Andre G Uitterlinden;Melanie M Van der Klauw;Ramachandran S Vasan;Chris Wallace;Henri Wallaschofski;H-Erich Wichmann;Gonneke Willemsen;Peter Würtz;Chun Xu;Laura M Yerges-Armstrong;Alcohol Genome-wide Association (AlcGen) Consortium;Diabetes Genetics Replication and Meta-analyses (DIAGRAM+) Study;Genetic Investigation of Anthropometric Traits (GIANT) Consortium;Global Lipids Genetics Consortium;Genetics of Liver Disease (GOLD) Consortium;International Consortium for Blood Pressure (ICBP-GWAS);Meta-analyses of Glucose and Insulin-Related Traits Consortium (MAGIC);Goncalo R Abecasis;Kourosh R Ahmadi;Dorret I Boomsma;Mark Caulfield;William O Cookson;Cornelia M van Duijn;Philippe Froguel;Koichi Matsuda;Mark I McCarthy;Christa Meisinger;Vincent Mooser;Kirsi H Pietiläinen;Gunter Schumann;Harold Snieder;Michael J E Sternberg;Ronald P Stolk;Howard C Thomas;Unnur Thorsteinsdottir;Manuela Uda;Gérard Waeber;Nicholas J Wareham;Dawn M Waterworth;Hugh Watkins;John B Whitfield;Jacqueline C M Witteman;Bruce H R Wolffenbuttel;Caroline S Fox;Mika Ala-Korpela;Kari Stefansson;Peter Vollenweider;Henry Völzke;Eric E Schadt;James Scott;Marjo-Riitta Järvelin;Paul Elliott;Jaspal S Kooner
2011
Abstract
Concentrations of liver enzymes in plasma are widely used as indicators of liver disease. We carried out a genome-wide association study in 61,089 individuals, identifying 42 loci associated with concentrations of liver enzymes in plasma, of which 32 are new associations (P = 10-8 to P = 10-190). We used functional genomic approaches including metabonomic profiling and gene expression analyses to identify probable candidate genes at these regions. We identified 69 candidate genes, including genes involved in biliary transport (ATP8B1 and ABCB11), glucose, carbohydrate and lipid metabolism (FADS1, FADS2, GCKR, JMJD1C, HNF1A, MLXIPL, PNPLA3, PPP1R3B, SLC2A2 and TRIB1), glycoprotein biosynthesis and cell surface glycobiology (ABO, ASGR1, FUT2, GPLD1 and ST3GAL4), inflammation and immunity (CD276, CDH6, GCKR, HNF1A, HPR, ITGA1, RORA and STAT4) and glutathione metabolism (GSTT1, GSTT2 and GGT), as well as several genes of uncertain or unknown function (including ABHD12, EFHD1, EFNA1, EPHA2, MICAL3 and ZNF827). Our results provide new insight into genetic mechanisms and pathways influencing markers of liver function.
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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.