两项基于人群研究中代谢物缺失测量的全基因组关联研究

背景：代谢组学分析在病因学研究和预测研究中应用日益广泛，但经常报告缺失值，这些缺失值通常被估算或从分析中删除，而未被视为由代谢改变导致的真实缺失。我们假设个体间遗传变异可能部分解释这种缺失。结果：我们利用荷兰肥胖流行病学研究（N = 594）和莱茵兰研究（N = 4,165）中基于非靶向质谱平台的代谢物数据，对代谢物缺失进行了逻辑回归全基因组关联研究。我们纳入了两个队列中缺失率在10%-90%之间的代谢物（N = 224）。对这些代谢物缺失概率的GWAS荟萃分析揭示了55个代谢组学全基因组显著关联，其中包括42个新关联（p < 1.58 × 10⁻¹⁰），涉及28种代谢物和41个先导SNP。结论：尽管存在相当大的多效性，但大多数已识别的SNP-“缺失代谢物”关联具有生物学合理性，与β-氧化、胆汁酸、类固醇和异生物质代谢相关。这些发现表明，代谢组学中的缺失值部分是非随机的，反映了潜在的遗传变异。