Journal Article FZJ-2019-03116

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Gene expression imputation across multiple brain regions provides insights into schizophrenia risk.

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2019
Macmillan Publishers Limited, part of Springer Nature London

Nature genetics 51(4), 659 - 674 () [10.1038/s41588-019-0364-4]

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Abstract: Transcriptomic imputation approaches combine eQTL reference panels with large-scale genotype data in order to test associations between disease and gene expression. These genic associations could elucidate signals in complex genome-wide association study (GWAS) loci and may disentangle the role of different tissues in disease development. We used the largest eQTL reference panel for the dorso-lateral prefrontal cortex (DLPFC) to create a set of gene expression predictors and demonstrate their utility. We applied DLPFC and 12 GTEx-brain predictors to 40,299 schizophrenia cases and 65,264 matched controls for a large transcriptomic imputation study of schizophrenia. We identified 413 genic associations across 13 brain regions. Stepwise conditioning identified 67 non-MHC genes, of which 14 did not fall within previous GWAS loci. We identified 36 significantly enriched pathways, including hexosaminidase-A deficiency, and multiple porphyric disorder pathways. We investigated developmental expression patterns among the 67 non-MHC genes and identified specific groups of pre- and postnatal expression.

Classification:

Contributing Institute(s):
  1. Strukturelle und funktionelle Organisation des Gehirns (INM-1)
Research Program(s):
  1. 571 - Connectivity and Activity (POF3-571) (POF3-571)

Appears in the scientific report 2019
Database coverage:
Medline ; BIOSIS Previews ; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Life Sciences ; Ebsco Academic Search ; IF >= 25 ; JCR ; NCBI Molecular Biology Database ; NationallizenzNationallizenz ; SCOPUS ; Science Citation Index ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
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