Identification of genetic elements in metabolism by high-throughput mouse phenotyping
Jan Rozman
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Birgit Rathkolb
,
Manuela Oestereicher
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Chrsitine Schutt
,
Akash Chavan Ravindranath
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Stefanie Leuchtenberger
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Sapna Sharma
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Martin Kistler
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Monja Willershauser
,
Robert Brommage
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Terrence Meehan
,
Jeremy Mason
,
Hamed Haselimashhadi
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Tertius Hough
,
Ann-Marie Mallon
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Sara Wells
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Luis Santos
,
Christopher Lelliott
,
Jacqueline White
,
Tania Sorg-Guss
(1, 2)
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Marie-France Champy Methlin
(1, 2)
,
Lynette Bower
,
Corey Reynolds
,
Ann Flenniken
,
Stephen Murray
,
Lauryl Nutter
,
Karen Svenson
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David West
,
Giuseppe Tocchini-Valentini
,
Arthur Beaudet
,
Fatima Bosch
,
Robert Braun
,
Michael Dobbie
,
Xiang Gao
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Yann Herault
(1, 2)
,
Ala Moshiri
,
Bret Moore
,
K.C. Kent Kent Lloyd
,
Colin Mckerlie
,
Hiroshi Masuya
,
Nobuhiko Tanaka
,
Paul Flicek
,
Helen Parkinson
,
Radislav Sedlacek
,
Je Kyung Seong
,
Chi-Kuang Leo Wang
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Mark Moore
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Steve Brown
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Matthias Tschop
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Wolfgang Wurst
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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
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Harald Staiger
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Hans-Ulrich Haring
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Harald Grallert
,
Monica Campillos
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Holger Maier
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Helmut Fuchs
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Valerie Gailus-Durner
,
Thomas Werner
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Martin Hrabe de Angelis
Jan Rozman
- Fonction : Auteur
- PersonId : 803939
- ORCID : 0000-0002-8035-8904
Birgit Rathkolb
- Fonction : Auteur
Manuela Oestereicher
- Fonction : Auteur
Chrsitine Schutt
- Fonction : Auteur
Akash Chavan Ravindranath
- Fonction : Auteur
Stefanie Leuchtenberger
- Fonction : Auteur
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Sapna Sharma
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Martin Kistler
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Monja Willershauser
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Robert Brommage
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Terrence Meehan
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Jeremy Mason
- Fonction : Auteur
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Hamed Haselimashhadi
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Tertius Hough
- Fonction : Auteur
Ann-Marie Mallon
- Fonction : Auteur
Sara Wells
- Fonction : Auteur
- PersonId : 764221
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Luis Santos
- Fonction : Auteur
Christopher Lelliott
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Jacqueline White
- Fonction : Auteur
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Tania Sorg-Guss
- Fonction : Auteur
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Marie-France Champy Methlin
- Fonction : Auteur
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Lynette Bower
- Fonction : Auteur
Corey Reynolds
- Fonction : Auteur
Ann Flenniken
- Fonction : Auteur
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Stephen Murray
- Fonction : Auteur
Lauryl Nutter
- Fonction : Auteur
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Karen Svenson
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David West
- Fonction : Auteur
Giuseppe Tocchini-Valentini
- Fonction : Auteur
Arthur Beaudet
- Fonction : Auteur
Fatima Bosch
- Fonction : Auteur
Robert Braun
- Fonction : Auteur
- PersonId : 797885
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Michael Dobbie
- Fonction : Auteur
Xiang Gao
- Fonction : Auteur
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Yann Herault
- Fonction : Auteur
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Ala Moshiri
- Fonction : Auteur
Bret Moore
- Fonction : Auteur
K.C. Kent Kent Lloyd
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Colin Mckerlie
- Fonction : Auteur
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Hiroshi Masuya
- Fonction : Auteur
Nobuhiko Tanaka
- Fonction : Auteur
Paul Flicek
- Fonction : Auteur
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Helen Parkinson
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Radislav Sedlacek
- Fonction : Auteur
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Je Kyung Seong
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Chi-Kuang Leo Wang
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Mark Moore
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Steve Brown
- Fonction : Auteur
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Matthias Tschop
- Fonction : Auteur
Wolfgang Wurst
- Fonction : Auteur
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Martin Klingenspor
- Fonction : Auteur
Eckhard Wolf
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Johannes Beckers
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Fausto Machicao
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Andreas Peter
- Fonction : Auteur
Harald Staiger
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Hans-Ulrich Haring
- Fonction : Auteur
Harald Grallert
- Fonction : Auteur
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Monica Campillos
- Fonction : Auteur
Holger Maier
- Fonction : Auteur
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Helmut Fuchs
- Fonction : Auteur
Valerie Gailus-Durner
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Thomas Werner
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Martin Hrabe de Angelis
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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.
Domaines
Médecine humaine et pathologieOrigine | Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte |
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