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Article Dans Une Revue Nature Communications Année : 2018

Identification of genetic elements in metabolism by high-throughput mouse phenotyping

Jan Rozman
Birgit Rathkolb
  • Fonction : Auteur
Manuela Oestereicher
  • Fonction : Auteur
Chrsitine Schutt
  • Fonction : Auteur
Akash Chavan Ravindranath
  • Fonction : Auteur
Stefanie Leuchtenberger
Sapna Sharma
Martin Kistler
  • Fonction : Auteur
Monja Willershauser
  • Fonction : Auteur
Robert Brommage
Terrence Meehan
  • Fonction : Auteur
Jeremy Mason
Hamed Haselimashhadi
  • Fonction : Auteur
Tertius Hough
  • Fonction : Auteur
Ann-Marie Mallon
  • Fonction : Auteur
Sara Wells
Luis Santos
  • Fonction : Auteur
Christopher Lelliott
Jacqueline White
Lynette Bower
  • Fonction : Auteur
Corey Reynolds
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Ann Flenniken
Stephen Murray
  • Fonction : Auteur
Lauryl Nutter
Karen Svenson
David West
  • Fonction : Auteur
Giuseppe Tocchini-Valentini
  • Fonction : Auteur
Arthur Beaudet
  • Fonction : Auteur
Fatima Bosch
  • Fonction : Auteur
Robert Braun
Michael Dobbie
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Xiang Gao
Ala Moshiri
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Bret Moore
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K.C. Kent Kent Lloyd
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Colin Mckerlie
Hiroshi Masuya
  • Fonction : Auteur
Nobuhiko Tanaka
  • Fonction : Auteur
Paul Flicek
Helen Parkinson
  • Fonction : Auteur
Radislav Sedlacek
Je Kyung Seong
  • Fonction : Auteur
Chi-Kuang Leo Wang
  • Fonction : Auteur
Mark Moore
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Steve Brown
Matthias Tschop
  • Fonction : Auteur
Wolfgang Wurst
Martin Klingenspor
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Eckhard Wolf
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Johannes Beckers
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Fausto Machicao
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Andreas Peter
  • Fonction : Auteur
Harald Staiger
  • Fonction : Auteur
Hans-Ulrich Haring
  • Fonction : Auteur
Harald Grallert
Monica Campillos
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Holger Maier
Helmut Fuchs
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Valerie Gailus-Durner
  • Fonction : Auteur
Thomas Werner
Martin Hrabe de Angelis

Résumé

Metabolic diseases are a worldwide problem but the underlying genetic factors and their relevance to metabolic disease remain incompletely understood. Genome-wide research is needed to characterize so-far unannotated mammalian metabolic genes. Here, we generate and analyze metabolic phenotypic data of 2016 knockout mouse strains under the aegis of the International Mouse Phenotyping Consortium (IMPC) and find 974 gene knockouts with strong metabolic phenotypes. 429 of those had no previous link to metabolism and 51 genes remain functionally completely unannotated. We compared human orthologues of these uncharacterized genes in five GWAS consortia and indeed 23 candidate genes are associated with metabolic disease. We further identify common regulatory elements in promoters of candidate genes. As each regulatory element is composed of several transcription factor binding sites, our data reveal an extensive metabolic phenotype-associated network of co-regulated genes. Our systematic mouse phenotype analysis thus paves the way for full functional annotation of the genome.
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Dates et versions

hal-03670945 , version 1 (17-05-2022)

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Citer

Jan Rozman, Birgit Rathkolb, Manuela Oestereicher, Chrsitine Schutt, Akash Chavan Ravindranath, et al.. Identification of genetic elements in metabolism by high-throughput mouse phenotyping. Nature Communications, 2018, 9 (1), ⟨10.1038/s41467-017-01995-2⟩. ⟨hal-03670945⟩
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