吸煙和飲酒是與世界范圍內(nèi)15%和5.3%的死亡相關(guān)的遺傳行為，主要原因是疾病和傷害風險普遍增加。這些物質(zhì)在全球范圍內(nèi)都在使用，但全基因組關(guān)聯(lián)研究主要集中在歐洲血統(tǒng)的個體上。

近日，研究人員開發(fā)了一種多祖先元回歸方法，利用來自全球血統(tǒng)的四個主要臨床的340萬個體的全球遺傳多樣性(約21%非歐洲人)來支持與煙草和酒精使用相關(guān)的基因組位點的發(fā)現(xiàn)和精細繪制，通過祖先感知轉(zhuǎn)錄組范圍的關(guān)聯(lián)研究來告知這些位點的功能，并評估遺傳結(jié)構(gòu)和多基因風險在人群內(nèi)部和人群之間的預測能力。

不同血統(tǒng)之間與酒精和煙草使用行為有關(guān)的基因有驚人的相似性，80%的基因變體在所研究的人群中顯示出一致的影響。

相關(guān)研究發(fā)表在《Nature》上，文章標題為：“Genetic diversity fuels gene discovery for tobacco and alcohol use"。研究人員發(fā)現(xiàn)樣本量和遺傳多樣性的增加提高了位點識別和精細定位的分辨率，并且3823個相關(guān)變異(來自2143個位點)中的絕大多數(shù)在祖先維度上表現(xiàn)出一致的效應大小。然而，在一個祖先中形成的多基因風險評分在其他祖先中表現(xiàn)不佳，突出表明繼續(xù)需要增加不同祖先的樣本量，以實現(xiàn)多基因預測的任何潛在好處。

這里使用的元分析方法使用元回歸來解釋遺傳祖先變異的每個研究軸，并結(jié)合隨機效應來捕獲給定遺傳變異效應中進一步無法解釋的異質(zhì)性。雖然這里的祖先是連續(xù)的，但研究人員也對反映四個祖先臨床的大陸群體進行了二次分析，納入來自非洲、東亞和美國血統(tǒng)的人的基因數(shù)據(jù)集，并評估了多種吸煙和飲酒的特征，從開始飲酒或吸煙到開始定期使用和攝入量。利用機器學習技術(shù)，他們確定了與這些行為有關(guān)的基因。

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