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使用高通量代謝組學平臺的全基因組關聯(lián)分析已經導致對人類代謝生物學的新見解。對全身代謝的遺傳決定因素的詳細了解對于揭示遺傳途徑如何影響生物機制和復雜疾病十分重要。

近日，科研人員提出了一項全基因組關聯(lián)研究，通過核磁共振波譜對來自33個隊列的136,016名參與者的233個循環(huán)代謝特征進行了量化。

相關研究發(fā)表在《Nature》上，文章標題為：“Genome-wide characterization of circulating metabolic biomarkers"。

通過實驗，科研人員確定了400多個獨立的基因座，并在其中三分之二的基因座上分配了可能的因果基因?？蒲腥藛T強調了樣本和參與者特征的重要性，這些特征可以對遺傳關聯(lián)產生重大影響?？蒲腥藛T使用脂蛋白和脂質相關變異的詳細代謝譜來更好地表征已知的脂質位點和新的位點如何在顆粒水平上影響脂蛋白代謝。該項研究展示了綜合表型分子數據的轉化效用，表征了妊娠期肝內膽汁淤積的代謝關聯(lián)。

最后，科研人員觀察到多種代謝途徑存在大量的遺傳多效性，并說明在孟德爾隨機化分析中謹慎選擇工具的重要性，揭示了丙酮與高血壓之間的假定因果關系。通過對超過13萬人的循環(huán)代謝特征與全基因組關聯(lián)研究，發(fā)現了400多個獨立的基因位點并確定了其中可能的因果基因，樣本和參與者特征會影響遺傳關聯(lián)。該文章的發(fā)現對于全面表型分子數據的轉化具有重要意義，同時也揭示了多種代謝途徑的大量遺傳多效性，為孟德爾隨機化分析提供了理論指導價值。