一项多祖先基因组关联研究（GWAS）的荟萃分析，结合了深入的计算机模拟（Silico）方法、系统生物学以及药物基因组学技术，针对1,198,689名受试者研究了阿尔茨海默病的相关机制

《Journal of Molecular Neuroscience》：A Multi-Ancestry GWAS Meta-Analysis Integrated with In-Depth Silico, Systems Biology, and Pharmacogenomics Approaches on Alzheimer’s Disease Among 1,198,689 Subjects

阿尔茨海默病GWAS Meta分析整合26项研究119.8万样本，发现APOE、APP及miR-17-5p等基因/miRNA显著关联，富集分析显示免疫通路R-HSA-168256和淀粉样纤维形成R-HSA-977225关键，药物基因组学提示Valproic acid和Tretinoin潜在关联，结果支持既有研究并发现新线索。

　　

摘要

本研究旨在基于全基因组关联研究（GWAS）数据进行荟萃分析，并将其用于多步骤分析。最终数据包括来自11个种族的26项研究中的1,198,682名受试者（255,810例病例和942,872例对照组）。使用R包进行GWAS荟萃分析，生成了主要基因列表（PGL）和次要基因列表（SGL）。所有深入的计算机模拟、系统生物学和药物基因组学（PGx）分析均通过STRING-MODEL、miRTargetLink2、NetworkAnalyst、Enrichr和PharmGKB等工具完成。在随机效应模型中，阿尔茨海默病（AD）风险的累积效应量为1.55 [95%置信区间：1.41–1.71]。最显著的发现包括APOE、APP、SPI1、hsa-miR-17-5p、hsa-miR-155-5p、hsa-miR-340、hsa-miR-125b、hsa-miR-199a-3p、hsa-miR-199a-5p和hsa-miR-1908-5p、SP1、MYC、MAX、E2F1、丙戊酸和维甲酸。根据富集分析，免疫系统R-HSA-168,256（q值=5.85E-07）和淀粉样纤维形成R-HSA-977,225（q值=1.57E-05）是最显著的通路。分子功能中，淀粉样蛋白-β结合（GO:0001540）（q值=3.64E-04）是最显著的GO之一。差异表达分析（DDAs）显示阿尔茨海默病的发生率最高（q值=8.72E-45）。药物基因组学方法发现了40个潜在的关联基因，其中rs429358（APOE）的两个关联直接与阿尔茨海默病相关。总之，本研究中的几乎所有发现都得到了先前研究的支持，并包含了一些新的发现。

图形摘要