Cristin-resultat-ID: 1612274
Sist endret: 14. februar 2019 13:48
NVI-rapporteringsår: 2018
Resultat
Vitenskapelig artikkel
2018

A Bayesian mixed modeling approach for estimating heritability

Bidragsytere:
  • Haakon Egdetveit Nustad
  • Christian Page
  • Andrew Henry Reiner
  • Manuela Zucknick og
  • Marissa LeBlanc

Tidsskrift

BMC Proceedings
ISSN 1753-6561
e-ISSN 1753-6561
NVI-nivå 1

Om resultatet

Vitenskapelig artikkel
Publiseringsår: 2018
Volum: 12
Sider: 117 - 122
Artikkelnummer: 31
Open Access

Importkilder

Scopus-ID: 2-s2.0-85053427616

Beskrivelse Beskrivelse

Tittel

A Bayesian mixed modeling approach for estimating heritability

Sammendrag

Background A Bayesian mixed model approach using integrated nested Laplace approximations (INLA) allows us to construct flexible models that can account for pedigree structure. Using these models, we estimate genome-wide patterns of DNA methylation heritability (h2), which are currently not well understood, as well as h2 of blood lipid measurements. Methods We included individuals from the Genetics of Lipid Lowering Drugs and Diet Network (GOLDN) study with Infinium 450 K cytosine-phosphate-guanine (CpG) methylation and blood lipid data pre- and posttreatment with fenofibrate in families with up to three-generation pedigrees. For genome-wide patterns, we constructed 1 model per CpG with methylation as the response variable, with a random effect to model kinship, and age and gender as fixed effects. Results In total, 425,791 CpG sites pre-, but only 199,027 CpG sites posttreatment were found to have nonzero heritability. Across these CpG sites, the distributions of h2 estimates are similar in pre- and posttreatment (pre: median = 0.31, interquartile range [IQR] = 0.16; post: median = 0.34, IQR = 0.20). Blood lipid h2 estimates were similar pre- and posttreatment with overlapping 95% credibility intervals. Heritability was nonzero for treatment effect, that is, the difference between pre- and posttreatment blood lipids. Estimates for triglycerides h2 are 0.48 (pre), 0.42 (post), and 0.21 (difference); likewise for high-density lipoprotein cholesterol h2 the estimates are 0.61, 0.68, and 0.10. Conclusions We show that with INLA, a fully Bayesian approach to estimate DNA methylation h2 is possible on a genome-wide scale. This provides uncertainty assessment of the estimates, and allows us to perform model selection via deviance information criterion (DIC) to identify CpGs with strong evidence for nonzero heritability.

Bidragsytere

Haakon Egdetveit Nustad

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Avdeling for medisinsk genetikk ved Universitetet i Oslo
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Avdeling for medisinsk genetikk ved Oslo universitetssykehus HF
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Andre institusjoner

Christian Page

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Biostatistikk, epidemiologi og helseøkonomi (OSS) ved Oslo universitetssykehus HF
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Senter for fruktbarhet og helse ved Folkehelseinstituttet

Andrew Henry Reiner

  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Biostatistikk, epidemiologi og helseøkonomi (OSS) ved Oslo universitetssykehus HF

Karola Manuela Zucknick

Bidragsyterens navn vises på dette resultatet som Manuela Zucknick
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Avdeling for biostatistikk ved Universitetet i Oslo

Marissa Erin LeBlanc

Bidragsyterens navn vises på dette resultatet som Marissa LeBlanc
  • Tilknyttet:
    Forfatter
    ved Biostatistikk, epidemiologi og helseøkonomi (OSS) ved Oslo universitetssykehus HF
1 - 5 av 5