Abstract
Large consortia have revealed hundreds of genetic loci associated with anthropometric traits, one trait at a time. We examined whether genetic variants affect body shape as a composite phenotype that is represented by a combination of anthropometric traits. We developed an approach that calculates averaged PCs (AvPCs) representing body shape derived from six anthropometric traits (body mass index, height, weight, waist and hip circumference, waist-to-hip ratio). The first four AvPCs explain >99% of the variability, are heritable, and associate with cardiometabolic outcomes. We performed genome-wide association analyses for each body shape composite phenotype across 65 studies and meta-analysed summary statistics. We identify six novel loci: LEMD2 and CD47 for AvPC1, RPS6KA5/C14orf159 and GANAB for AvPC3, and ARL15 and ANP32 for AvPC4. Our findings highlight the value of using multiple traits to define complex phenotypes for discovery, which are not captured by single-trait analyses, and may shed light onto new pathways.
Original language | English |
---|---|
Article number | 13357 |
Journal | Nature Communications |
Volume | 7 |
Number of pages | 11 |
ISSN | 2041-1723 |
DOIs | |
Publication status | Published - 23 Nov 2016 |
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- 10.1038/ncomms13357Licence: CC BY
- A principal component meta-analysis on multiple anthropometric traits identifies novel loci for body shapeFinal published version, 836 KBLicence: CC BY
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A principal component meta-analysis on multiple anthropometric traits identifies novel loci for body shape. / Ried, Janina S; Jeff M, Janina; Chu, Audrey Y et al.
In: Nature Communications, Vol. 7, 13357, 23.11.2016.Research output: Contribution to journal › Journal article › Research › peer-review
}
TY - JOUR
T1 - A principal component meta-analysis on multiple anthropometric traits identifies novel loci for body shape
AU - Ried, Janina S
AU - Jeff M, Janina
AU - Chu, Audrey Y
AU - Bragg-Gresham, Jennifer L
AU - van Dongen, Jenny
AU - Huffman, Jennifer E
AU - Ahluwalia, Tarun Veer Singh
AU - Cadby, Gemma
AU - Eklund, Niina
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AU - Strachan, David P
AU - Frayling, Timothy
AU - Hirschhorn, Joel N
AU - Müller-Nurasyid, Martina
AU - Loos, Ruth J F
PY - 2016/11/23
Y1 - 2016/11/23
N2 - Large consortia have revealed hundreds of genetic loci associated with anthropometric traits, one trait at a time. We examined whether genetic variants affect body shape as a composite phenotype that is represented by a combination of anthropometric traits. We developed an approach that calculates averaged PCs (AvPCs) representing body shape derived from six anthropometric traits (body mass index, height, weight, waist and hip circumference, waist-to-hip ratio). The first four AvPCs explain >99% of the variability, are heritable, and associate with cardiometabolic outcomes. We performed genome-wide association analyses for each body shape composite phenotype across 65 studies and meta-analysed summary statistics. We identify six novel loci: LEMD2 and CD47 for AvPC1, RPS6KA5/C14orf159 and GANAB for AvPC3, and ARL15 and ANP32 for AvPC4. Our findings highlight the value of using multiple traits to define complex phenotypes for discovery, which are not captured by single-trait analyses, and may shed light onto new pathways.
AB - Large consortia have revealed hundreds of genetic loci associated with anthropometric traits, one trait at a time. We examined whether genetic variants affect body shape as a composite phenotype that is represented by a combination of anthropometric traits. We developed an approach that calculates averaged PCs (AvPCs) representing body shape derived from six anthropometric traits (body mass index, height, weight, waist and hip circumference, waist-to-hip ratio). The first four AvPCs explain >99% of the variability, are heritable, and associate with cardiometabolic outcomes. We performed genome-wide association analyses for each body shape composite phenotype across 65 studies and meta-analysed summary statistics. We identify six novel loci: LEMD2 and CD47 for AvPC1, RPS6KA5/C14orf159 and GANAB for AvPC3, and ARL15 and ANP32 for AvPC4. Our findings highlight the value of using multiple traits to define complex phenotypes for discovery, which are not captured by single-trait analyses, and may shed light onto new pathways.
U2 - 10.1038/ncomms13357
DO - 10.1038/ncomms13357
M3 - Journal article
C2 - 27876822
SN - 2041-1723
VL - 7
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M1 - 13357
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