ヒト代謝の遺伝学：更新

メタボロミクス（MGWAS）とのゲノムワイドな関連研究は、遺伝的に影響を受けたメタボタイプ（GIM）を特定します。代謝における遺伝的変異に関する知識には、臨床エンドポイントとの遺伝的関連の機能的理解、代謝障害における調節不全を修正する戦略の設計、代謝性疾患バイオマーカーの遺伝的効果モディファイ因子の同定など、生物医学的および医薬品の関心の多くの応用があります。さらに、GIMは、機能的ゲノミクスとメタボロミクスのテスト可能な仮説を提供し、新規遺伝子機能と代謝産物のアイデンティティの同定を提供することが示されています。サンプルサイズが増加し、ますます複雑になっている代謝特性パネルを備えたMGWAが実施されており、より包括的でシステムベースのダウンストリーム分析が可能になります。生成された遺伝的関連の大規模なデータセットは、生物医学研究コミュニティによって採掘され、仮説主導型の研究のための貴重なリソースを提供できるようになりました。このレビューでは、MGWASの重要な側面の簡単な要約を提供し、最近公開されたMGWASの更新が続きます。次に、最近の研究でGIMの選択されたアプリケーションを提示することにより、MGWASの結果を統合および調査し、終了するという新しいアプローチについて説明します。

Genome-wide association studies with metabolomics (mGWAS) identify genetically influenced metabotypes (GIMs), their ensemble defining the heritable part of every human's metabolic individuality. Knowledge of genetic variation in metabolism has many applications of biomedical and pharmaceutical interests, including the functional understanding of genetic associations with clinical end points, design of strategies to correct dysregulations in metabolic disorders and the identification of genetic effect modifiers of metabolic disease biomarkers. Furthermore, it has been shown that GIMs provide testable hypotheses for functional genomics and metabolomics and for the identification of novel gene functions and metabolite identities. mGWAS with growing sample sizes and increasingly complex metabolic trait panels are being conducted, allowing for more comprehensive and systems-based downstream analyses. The generated large datasets of genetic associations can now be mined by the biomedical research community and provide valuable resources for hypothesis-driven studies. In this review, we provide a brief summary of the key aspects of mGWAS, followed by an update of recently published mGWAS. We then discuss new approaches of integrating and exploring mGWAS results and finish by presenting selected applications of GIMs in recent studies.