Difference between revisions of "Genetics of eating patterns"

 
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'''Background''': Little is known currently on genetic determinants of human diet, taste sensitivity, food preferences.
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'''Etude de la génétique des préférences alimentaires'''  
  
'''Goal''': The goal of this project is to analyse food questionnaire data of the Cohorte Lausannois (CoLaus) Study and associate dietary patterns with genotypes.
 
  
'''Mathematical tools''': Statistics. The students will learn how to use Matlab to read in large data sets including genetic data; conduct linear and logistic regression and interaction analysis.
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'''Contexte''' : Actuellement les liens entre la génétique et les habitudes alimentaires sont peu connus car peu d’études génétiques ont été réalisées sur ce sujet.  
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Le recensement de CoLaus a permis de récolter des données à large échelle concernant les individus de la région lausannoise, comme par exemple les habitudes alimentaires. Ainsi ces données ont de grandes chances d’apporter des résultats inédits.
  
'''Biological or Medical aspects''': 
 
  
'''Supervisors''': [[User:Tanguy | Tanguy Corre]] & [[User:Diana|Diana Marek]]
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'''But''' : Le but de ce projet était de faire une étude d’associations sur l’ensemble du génome (GWAS) pour les habitudes alimentaires, afin de tenter de démontrer qu’il existe une composante génétique liée à la variabilité des préférences alimentaires.
  
'''Students''':
 
  
'''Presentation''':[[Media: Genetics of food behaviour2013.ppt]]
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'''Aspects biologiques ou médicaux''' :
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L’intérêt de cette étude est de mieux comprendre la base génétique des habitudes alimentaires qui peuvent entraîner des dérèglements du comportement (obésité, anorexie,…). Une meilleure connaissance de ce sujet pourrait permettre une médication personnalisée.
  
'''References''':
 
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#genick2011 Genick et al. ''Sensitivity of genome-wide-association signals to phenotyping strategy: the PROP-TAS2R38 taste association as a benchmark.'' PLoS ONE 2011;6(11):e27745. Epub 2011 Nov 23.
 
# colaus Firmann M, Mayor V, Vidal PM, Bochud M, Pécoud A, Hayoz D, Paccaud F, Preisig M, Song KS, Yuan X, Danoff TM, Stirnadel HA, Waterworth D, Mooser V, Waeber G, Vollenweider P.The CoLaus study: a population-based study to investigate the epidemiology and genetic determinants of cardiovascular risk factors and metabolic syndrome. BMC Cardiovasc Disord. 2008 Mar 17;8:6.
 
</biblio>
 
see [[Genome Wide Association Studies]], [[Media: McCarthy_review_GWAS.pdf ]], [[GIANT_height | GWAS papers]]
 
  
Back to [[UNIL BSc course: "Solving Biological Problems that require Math 2012"]]
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'''Outils mathématiques''' :
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Utilisation de Matlab, R
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'''Matériel et méthodes''' :
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Les données employées dans cette recherche, provenant de CoLaus, sont les génotypes (2,5 millions de SNPs mesurées et imputées) et les phénotypes (les fréquences de consommation de 97 aliments).
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Une analyse en composante principale a été effectuée à partir des 97 phénotypes. Les 10 premières principales composantes ont été retenues, expliquant 37.5% de la variabilité phénotypique.
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Suite à la décomplexification des phénotypes par l’analyse en composante principale, des régressions linéaires ont été appliquées sur les 2.5 millions de SNPs. Les P-values obtenues grâce aux régressions linéaires ont permis de représenter et visualiser les résultats d’associations (p-values) sous forme de Manhattan plots et de QQ plots. A noter que ces résultats d’associations ont été corrigés par le nombre de tests indépendants réalisés.
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Une SNP significative a été étudiée de manière plus approfondie par le biais d’un locus zoom et de la banque de données NCBI qui ont permis de déterminer si cette SNP se trouvait dans un gène, la fonction de ce gène et les études qui étaient associées.
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Une fois la SNP significative déterminée, une analyse plus détaillée des phénotypes a été réalisée, en considérant cette fois les 97 aliments, permettant d’établir l’influence de cette SNP sur la consommation des aliments.
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'''Résultats principaux''' :
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Une SNP significative au niveau du génome a été trouvée : rs7623540. Elle se situe sur le chromosome 3, dans le gène LPP (lipoma-preferred partner) qui a un rôle dans l’adhésion et la mobilité cellulaire. Des études avaient déjà associé l’obésité, la maladie cœliaque et d’autres maladies auto-immunes à ce gène.
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Selon nos résultats, la présence de cette SNP est associée à une faible consommation de beefsteak de cheval et de croissants.
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D’autres SNPS ne dépassant pas le seuil de significativité au niveau du génome ont été analysées sur l’ensemble des composantes principales sans donner de résultats concluants.
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'''Conclusions''' :
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La présence d’une SNP qui influence les préférences alimentaires a été découverte (rs7623540) dans le gène LPP.
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L’étape suivante de ce projet pourrait être de répliquer les résultats obtenus dans une autre cohorte, et de planifier des expérimentations (par exemple animales) pour obtenir une validation fonctionnelle.
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Assistants : Diana Marek, Tanguy Corre
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Etudiants : Lucie Bidlingmeyer, Phanie Bidlingmeyer, Yu Larpin
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Présentations :[[Media:Présentation Finale.pptx]]
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Références : http://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/SNP/snp_ref.cgi?rs=7623540, http://www.genome.gov/gwastudies/index.cfm?pageid=26525384#searchForm

Latest revision as of 13:23, 5 June 2013

Etude de la génétique des préférences alimentaires


Contexte : Actuellement les liens entre la génétique et les habitudes alimentaires sont peu connus car peu d’études génétiques ont été réalisées sur ce sujet. Le recensement de CoLaus a permis de récolter des données à large échelle concernant les individus de la région lausannoise, comme par exemple les habitudes alimentaires. Ainsi ces données ont de grandes chances d’apporter des résultats inédits.


But : Le but de ce projet était de faire une étude d’associations sur l’ensemble du génome (GWAS) pour les habitudes alimentaires, afin de tenter de démontrer qu’il existe une composante génétique liée à la variabilité des préférences alimentaires.


Aspects biologiques ou médicaux : L’intérêt de cette étude est de mieux comprendre la base génétique des habitudes alimentaires qui peuvent entraîner des dérèglements du comportement (obésité, anorexie,…). Une meilleure connaissance de ce sujet pourrait permettre une médication personnalisée.


Outils mathématiques : Utilisation de Matlab, R


Matériel et méthodes : Les données employées dans cette recherche, provenant de CoLaus, sont les génotypes (2,5 millions de SNPs mesurées et imputées) et les phénotypes (les fréquences de consommation de 97 aliments).

Une analyse en composante principale a été effectuée à partir des 97 phénotypes. Les 10 premières principales composantes ont été retenues, expliquant 37.5% de la variabilité phénotypique.

Suite à la décomplexification des phénotypes par l’analyse en composante principale, des régressions linéaires ont été appliquées sur les 2.5 millions de SNPs. Les P-values obtenues grâce aux régressions linéaires ont permis de représenter et visualiser les résultats d’associations (p-values) sous forme de Manhattan plots et de QQ plots. A noter que ces résultats d’associations ont été corrigés par le nombre de tests indépendants réalisés. Une SNP significative a été étudiée de manière plus approfondie par le biais d’un locus zoom et de la banque de données NCBI qui ont permis de déterminer si cette SNP se trouvait dans un gène, la fonction de ce gène et les études qui étaient associées.

Manhattan plot.jpg Figure 1 : Manhattan plot de la composante principale 2

Locus Zoom.jpg Figure 2 : Locus Zoom de la SNP significative


Une fois la SNP significative déterminée, une analyse plus détaillée des phénotypes a été réalisée, en considérant cette fois les 97 aliments, permettant d’établir l’influence de cette SNP sur la consommation des aliments.


Résultats principaux : Une SNP significative au niveau du génome a été trouvée : rs7623540. Elle se situe sur le chromosome 3, dans le gène LPP (lipoma-preferred partner) qui a un rôle dans l’adhésion et la mobilité cellulaire. Des études avaient déjà associé l’obésité, la maladie cœliaque et d’autres maladies auto-immunes à ce gène. Selon nos résultats, la présence de cette SNP est associée à une faible consommation de beefsteak de cheval et de croissants. D’autres SNPS ne dépassant pas le seuil de significativité au niveau du génome ont été analysées sur l’ensemble des composantes principales sans donner de résultats concluants.


Conclusions : La présence d’une SNP qui influence les préférences alimentaires a été découverte (rs7623540) dans le gène LPP. L’étape suivante de ce projet pourrait être de répliquer les résultats obtenus dans une autre cohorte, et de planifier des expérimentations (par exemple animales) pour obtenir une validation fonctionnelle.


Assistants : Diana Marek, Tanguy Corre

Etudiants : Lucie Bidlingmeyer, Phanie Bidlingmeyer, Yu Larpin

Présentations :Media:Présentation Finale.pptx

Références : http://www.ncbi.nlm.nih.gov/projects/SNP/snp_ref.cgi?rs=7623540, http://www.genome.gov/gwastudies/index.cfm?pageid=26525384#searchForm