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 |
| DOIs | |
| Publication status | Published - 23 Nov 2016 |
| Externally published | Yes |
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Dive into the research topics of 'A principal component meta-analysis on multiple anthropometric traits identifies novel loci for body shape'. Together they form a unique fingerprint.Cite this
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In: Nature Communications, Vol. 7, 13357, 23.11.2016.
Research output: Contribution to journal › Article › 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, Janina M.
AU - Chu, Audrey Y.
AU - Bragg-Gresham, Jennifer L.
AU - Van Dongen, Jenny
AU - Huffman, Jennifer E.
AU - Ahluwalia, Tarunveer S.
AU - Cadby, Gemma
AU - Eklund, Niina
AU - Eriksson, Joel
AU - Esko, Toñu
AU - Feitosa, Mary F.
AU - Goel, Anuj
AU - Gorski, Mathias
AU - Hayward, Caroline
AU - Heard-Costa, Nancy L.
AU - Jackson, Anne U.
AU - Jokinen, Eero
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AU - Kristiansson, Kati
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AU - Mägi, Reedik
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AU - Pérusse, Louis
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AU - Tachmazidou, Ioanna
AU - Teumer, Alexander
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AU - Walker, Ryan W.
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AU - Willems, Sara M.
AU - Wong, Andrew
AU - Zhang, Weihua
AU - Albrecht, Eva
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AU - Bakker, Stephan J.L.
AU - Barlassina, Cristina
AU - Bartz, Traci M.
AU - Beilby, John
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AU - Bergman, Richard N.
AU - Bergmann, Sven
AU - Blangero, John
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AU - Bonnycastle, Lori L.
AU - Bornstein, Stefan R.
AU - Bruinenberg, Marcel
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AU - Chen, Yii Der Ida
AU - Chiang, Charleston W.K.
AU - Chines, Peter S.
AU - Collins, Francis S.
AU - Cucca, Fracensco
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AU - Dedoussis, George
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AU - Uusitupa, Matti
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AU - Kaplan, Robert C.
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AU - Thorsteinsdottir, Unnur
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AU - Hirschhorn, Joel N.
AU - Müller-Nurasyid, Martina
AU - Loos, Ruth J.F.
N1 - Publisher Copyright: © 2016 The Author(s).
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.
UR - https://www.scopus.com/pages/publications/85000900079
U2 - 10.1038/ncomms13357
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M3 - Article
C2 - 27876822
AN - SCOPUS:85000900079
SN - 2041-1723
VL - 7
JO - Nature Communications
JF - Nature Communications
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