尽管复杂疾病的全基因组关联研究GWAS通常会分析多达100多万人但分子特征的研究却滞后了。在这里研究对爱沙尼亚生物库和英国生物库中多达619,372名个体的249个循环代谢特征进行了GWAS荟萃分析。从8,398个趋同于共享基因和通路的位点中鉴定出88,127个常见和低频位点-性状关联。使用统计精细映射、系统表型共定位和顺孟德尔随机化探索了代谢特征与疾病结果之间的假定因果关系。研究预测尽管在观察性研究中血浆支链氨基酸BCAA与2型糖尿病有关6,7但通过靶向BCAA分解代谢途径降低BCAA水平不太可能降低2型糖尿病的风险。利用我们的大样本量和高质量的基因型插补发现19.4%的自信精细定位变异的次要等位基因频率在0.1%到1%之间这些变异在预测的错义和剪接改变变异中富集了两倍。研究结果强调了将低频变异整合到遗传关联研究中的价值。资源GWAS pheweb网站PheWeb提供了对爱沙尼亚生物银行和英国生物银行中249种循环代谢生物标志物的GWAS荟萃分析。该分析基于599249名主要具有欧洲遗传血统meta_EUR的个体。网址https://nmrmeta.gi.ut.ee/核磁共振共定位浏览器ELIXIR核磁共振共定位浏览器ELIXIR提供了一个简单的界面用于搜索和探索核磁共振代谢特征共定位结果。使用gpu-coloc对来自英国生物库爱沙尼亚生物库249个代谢性状meta_EUR的荟萃分析中的所有85821个全基因组显著信号进行了共定位以对来自9个来源的广泛GWAS和分子QTL关联。网址https://elixir.ut.ee/eqtl/nmr-coloc?coloc_cluster104关于爱沙尼亚生物银行EstBB在过去的二十年里EstBB经历了几个增长阶段。第一个十年侧重于使用招聘人员主要是全科医生和全国生物库管理的特殊招聘办公室进行参与者招聘和数据收集。总共有450名全科医生和约15个招聘办公室参与到2015年将有52000名参与者。所有人都签署了广泛的同意书捐献了血液样本并根据一份问卷接受了采访该问卷包括大约330个关于生活方式、教育、病史、药物使用和女性健康的问题。广泛的同意允许EstBB通过从爱沙尼亚健康保险基金EHIF和国家健康信息系统NHIS的国家健康数据库中检索数据定期更新参与者的记录。EHIF管理国家健康保险提供医疗服务、药品和医疗设备使其成为全体人口健康保险数据的主要处理者。国家健康信息系统是爱沙尼亚电子健康生态系统的基石该生态系统开发和管理电子服务因此是健康相关信息的枢纽。问卷和与电子健康记录EHR的链接提供了1000多个数据字段涵盖了生活方式、饮食、临床诊断、药物使用和医疗程序1,2。国家健康信息系统还整合了爱沙尼亚医学数字图像库这是一个用于临床使用的放射学图像和胶片磁共振成像、计算机断层扫描、心电图、X射线等的独立数据库。参考Milani, L., Alver, M., Laur, S. et al. The Estonian Biobank’s journey from biobanking to personalized medicine. Nat Commun 16, 3270 (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-025-58465-3Tambets, R., Jesse, M., Kronberg, J. et al. Genetic analysis of circulating metabolic traits in 619,372 individuals. Nature (2026). https://doi.org/10.1038/s41586-026-10532-5
