Sex-specific autosomal genetic architecture of human complex traits

Show full item record



Permalink

http://urn.fi/URN:NBN:fi:hulib-202103101620
Title: Sex-specific autosomal genetic architecture of human complex traits
Alternative title: Sukupuolispesifi geneettinen arkkitehtuuri kvantitatiivisissa ihmisfenotyypeissä
Author: Lehtonen, Leevi
Other contributor: Helsingin yliopisto, Matemaattis-luonnontieteellinen tiedekunta
University of Helsinki, Faculty of Science
Helsingfors universitet, Matematisk-naturvetenskapliga fakulteten
Publisher: Helsingin yliopisto
Date: 2021
Language: eng
URI: http://urn.fi/URN:NBN:fi:hulib-202103101620
http://hdl.handle.net/10138/327720
Thesis level: master's thesis
Degree program: Life Science Informatics -maisteriohjelma
Master's Programme in Life Science Informatics
Magisterprogrammet i Life Science Informatics
Specialisation: Biostatistics and Bioinformatics
Biostatistics and Bioinformatics
Biostatistics and Bioinformatics
Discipline: none
Abstract: Sukupuolierot fenotyypeissä ovat ihmisillä tavallisia, ja niillä on merkittävä rooli hyvinvointiin ja terveyteen liittyvissä kysymyksissä. Tiedetään, että erot sukupuolikromosomeissa sekä sukupuolihormonien kuten testosteronin, estradiolin ja progesteronin pitoisuuserot ovat vaikuttavia tekijöitä sukupuolierojen syntymisessä. Autosomien vaikutus sen sijaan tunnetaan huonommin. Tutkielman päätavoitteena on selvittää, kuinka suurta ja merkittävää sukupuolispesifi geneettinen arkkitehtuuri on autosomeissa. Tämä toteutetaan muodostamalla estimaatteja sukupuolispesifistä heritabiliteetista sekä naisten ja miesten välisestä geneettisestä korrelaatiosta, ja vertaamalla näitä arvoja fenotyyppitason sukupuolieroihin. Lisäksi heritabiliteettieroja ja sukupuolten välistä geneettistä korrelaatiota vertaillaan kahden populaation välillä, jotta voidaan verrata sukupuolierojen laajuutta populaatioiden välisiin eroihin. Tutkielmassa hyödynnetään sukupuolispesifejä genominlaajuisia assosiaatioanalyysejä (GWAS) 48:sta fenotyypistä, jotka on tehty UK Biobank (UKB) -biopankin datasta. UKB sisältää genotyyppidataa noin 500 000 ihmisestä sekä tuhansia fenotyyppimittauksia näistä. Tehdyistä analyyseistä toteutettiin myös replikointi, jossa käytettiin FinnGen-tutkimushankkeen dataa noin 175 000 ihmisestä. Tutkielmassa käytetyt 48 fenotyyppiä koostuvat biomarkkereista kuten seerumista mitatusta testosteronista (TEST) ja albuumiinista sekä yleisistä fenotyypeistä kuten pituudesta ja verenpaineesta. Heritabiliteetti- ja geneettisen korrelaation estimaatit muodostettiin hyödyntämällä kytkentäepätasapainopistemääräregressio (LDSC) -menetelmää. Menetelmä perustuu lineaarisen regressiomallin sovittamiseen GWAS varianteille laskettujen testisuureiden ja referenssipopulaatiosta laskettujen kytkentäepätasapaino (LD) -pistemäärien välille. Valtaosalla fenotyypeistä havaitaan enintään pieniä eroja sukupuolispesifissä geneettisessä arkkitehtuurissa. TEST ja vyötärö-lantio-suhde ovat poikkeuksia tästä, sillä molemmille havaitaan selviä sukupuolieroja sekä fenotyyppitasolla että geneettisellä tasolla. Kun kaikki fenotyypit otettiin huomioon, oli korrelaatio fenotyyppitason sukupuolierojen sekä heritabiliteetin ja geneettisen korrelaation mittaamien sukupuolierojen välillä kuitenkin heikko. FinnGen-tutkimushankkeessa toteutettu replikointi pituus, paino ja painoindeksi -fenotyypeille osoitti populaatioiden välisen eron UKBssa ja FinnGen -projektissa olevan vastaavan kokoinen tai suurempi kuin havaitut sukupuolierot.Sex differences can be found in most human phenotypes, and they play an important role in human health and disease. Females and males have different sex chromosomes, which are known to cause sex differences, as are differences in the concentration of sex hormones such as testosterone, estradiol and progesterone. However, the role of the autosomes has remained more debated. The primary aim of this thesis is to assess the magnitude and relevance of human sex-specific genetic architecture in the autosomes. This is done by calculating sex-specific heritability estimates and genetic correlation estimates between females and males, as well as comparing these to sex differences on the phenotype level. Additionally, the heritability and genetic correlation estimates are compared between two populations, in order to assess the magnitude of sex differences compared to differences between populations. The analyses in this thesis are based on sex-stratified genome-wide association study (GWAS) data from 48 phenotypes in the UK Biobank (UKB), which contains genotype data from approximately 500 000 individuals as well as thousands of phenotype measurements. A replication of the analyses using three phenotypes was also made on data from the FinnGen project, with a dataset from approximately 175 000 individuals. The 48 phenotypes used in this study range from biomarkers such as serum testosterone and albumin levels to general traits such as height and blood pressure. The heritability and genetic correlation estimates were calculated using linkage disequilibrium score regression (LDSC). LDSC fits a linear regression model between test statistic values of GWAS variants and linkage disequilibrium (LD) scores calculated from a reference population. For most phenotypes, the heritability and genetic correlation results show little evidence of sex differences. Serum testosterone level and waist-to-hip ratio are exceptions to this, showing strong evidence of sex differences both on the genetic and the phenotype level. However, the overall correlation between phenotype level sex differences and sex differences in heritability or genetic correlation estimates is low. The replication in the FinnGen dataset for height, weight and body mass index (BMI), showed that for these traits the differences in heritability estimates and genetic correlations between the Finnish and UK populations are comparable or larger than the differences found between males and females.
Subject: Sex differences
Autosomal genetic architecture
Genome-wide association study
Heritability
Genetic correlation


Files in this item

Total number of downloads: Loading...

Files Size Format View
Lehtonen_Leevi_MT_2021.pdf 1.888Mb PDF View/Open

This item appears in the following Collection(s)

Show full item record