TY - JOUR
TI - Gene expression imputation across multiple brain regions provides
insights into schizophrenia risk
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AU - Sullivan,
AU - Patrick F.
AU - CommonMind Consortium
AU - Psychiat Genomics Consortium
AU - and iPSYCH-GEMS Schizophrenia Working
JO - Nature Genetics
PY - 2019
VL - 51
TODO - 4
SP - 659+
PB - Lithuanian Nature Research Centre
SN - 1061-4036, 1546-1718
TODO - 10.1038/s41588-019-0364-4
TODO - null
TODO - 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.
ER -