Brain proteome-wide association study implicates novel proteins in depression pathogenesis

全基因组关联研究 孟德尔随机化 蛋白质组 萧条(经济学) 生物 转录组 遗传关联 基因 计算生物学 遗传学 生物信息学 神经科学 基因表达 单核苷酸多态性 基因型 遗传变异 宏观经济学 经济
作者
Thomas S. Wingo,Yue Liu,Ekaterina S. Gerasimov,Jake Gockley,Benjamin A. Logsdon,Duc M. Duong,Eric B. Dammer,Adriana Lori,Paul J. Kim,Kerry J. Ressler,Thomas G. Beach,Eric M. Reiman,Michael P. Epstein,Philip L. De Jager,James J. Lah,David A. Bennett,Nicholas T. Seyfried,Allan I. Levey,Aliza P. Wingo
出处
期刊:Nature Neuroscience [Springer Nature]
卷期号:24 (6): 810-817 被引量:112
标识
DOI:10.1038/s41593-021-00832-6
摘要

Depression is a common condition, but current treatments are only effective in a subset of individuals. To identify new treatment targets, we integrated depression genome-wide association study (GWAS) results (N = 500,199) with human brain proteomes (N = 376) to perform a proteome-wide association study of depression followed by Mendelian randomization. We identified 19 genes that were consistent with being causal in depression, acting via their respective cis-regulated brain protein abundance. We replicated nine of these genes using an independent depression GWAS (N = 307,353) and another human brain proteomic dataset (N = 152). Eleven of the 19 genes also had cis-regulated mRNA levels that were associated with depression, based on integration of the depression GWAS with human brain transcriptomes (N = 888). Meta-analysis of the discovery and replication proteome-wide association study analyses identified 25 brain proteins consistent with being causal in depression, 20 of which were not previously implicated in depression by GWAS. Together, these findings provide promising brain protein targets for further mechanistic and therapeutic studies. Wingo et al. integrate depression GWAS results with human brain proteomes to perform proteome-wide association studies followed by Mendelian randomization. They identify 25 proteins as potential causal mediators of depression, of which 20 are new.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
我是老大应助chself采纳,获得10
1秒前
1秒前
学不动了发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
所所应助舒服的以彤采纳,获得30
1秒前
1秒前
粗犷的灵松完成签到 ,获得积分10
2秒前
不二完成签到,获得积分10
3秒前
闾丘惜萱发布了新的文献求助10
3秒前
x蝎子柰柰完成签到 ,获得积分10
3秒前
完美世界应助火日立采纳,获得10
3秒前
3秒前
微笑的傲易完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
5秒前
打工dog发布了新的文献求助10
5秒前
盐酸补钙完成签到,获得积分10
5秒前
zz完成签到,获得积分10
5秒前
感动澜完成签到,获得积分10
6秒前
mm发布了新的文献求助10
6秒前
学不动完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
6秒前
田様应助感动代荷采纳,获得10
7秒前
6666发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
20005完成签到,获得积分10
7秒前
zjq发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
李恩乐发布了新的文献求助10
8秒前
lalala应助勤恳的谷波采纳,获得10
8秒前
hj发布了新的文献求助10
8秒前
香蕉觅云应助setfgrew采纳,获得10
9秒前
9秒前
hututu完成签到,获得积分10
9秒前
gao完成签到,获得积分20
10秒前
10秒前
yang发布了新的文献求助10
10秒前
aura发布了新的文献求助10
10秒前
高分求助中
Continuum thermodynamics and material modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2500
Healthcare Finance: Modern Financial Analysis for Accelerating Biomedical Innovation 2000
Applications of Emerging Nanomaterials and Nanotechnology 1111
Covalent Organic Frameworks 1000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 1000
Theory of Block Polymer Self-Assembly 750
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 材料科学 生物 工程类 有机化学 生物化学 纳米技术 内科学 物理 化学工程 计算机科学 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 细胞生物学 免疫学 电极
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3481226
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3071419
关于积分的说明 9122057
捐赠科研通 2763201
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1516316
邀请新用户注册赠送积分活动 701479
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 700319