Sarah Gagliano Taliun
Computational genomics of complex traits
- Professeure sous octroi adjointe
-
Faculté de médecine - Département de médecine
- Professeure sous octroi adjointe
-
Faculté de médecine - Département de neurosciences
Profile
Research expertise
Our group uses state-of-the-art computational and bioinformatics approaches, including machine-learning techniques, to understand the genetic factors contributing to complex traits and common diseases in humans, including neurodegenerative diseases.
Awards and recognitions
- Precision Health Scholar Award, Université du Michigan, 2019-2020
- Bourse postdoctorale, Stanley Center for Psychiatric Research, 2017-2018
- Bourse internationale en neurosciences de Weston Brain Institute, 2016
education
- 2012 — H.BSc — Biochimie, Génétique — University of Toronto
- 2016 — PhD — Sciences biomédicales — University of Toronto
- 2020 — Stage de formation postdoctoral — Épidémiologie et biostatistique — Université du Michigan
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Affiliations and responsabilities
Research affiliations
Professional titles and affiliations
Titles: corporations and professional organizations
American Society of Human Genetics
International Genetic Epidemiology Society
Teaching and supervision
Recruitment in research
Accepting MSc & PhD candidates. See : https://sgagliano.github.io/join/
Projects
Research projects
L’investigation computationnelle de l’impact des systèmes biologiques sur le vieillissement en utilisant les données génétiques et les analyses stratifiées par le sexe
Identifying causal pathways for hematuria using comprehensive omics strategies: genomics, transcriptomics, metabolomics and proteomics
Precision medicine study of type 2 diabetes in the COLCOT-T2D trial
Precision medicine study of treatment options in type 2 diabetes patients without cardiovascular disease
Study of sex-specific biological factors underlying cognitive function and cardiovascular outcomes
Precision medicine study of type 2 diabetes in the COLCOT-T2D trial
Le développement des modèles prédictifs qui sont spécifiques au sexe pour la médecine personnalisée en santé cardiovasculaire
Le développement des modèles prédictifs qui sont spécifiques au sexe pour la médecine personnalisée en santé cardiovasculaire
Description
Les objectifs. Ce programme de recherche a l’objectif d'améliorer l'identification des personnes qui ont un risque élevé de développer une maladie cardiovasculaire en utilisant des modèles d’apprentissage machine qui sont adaptés aux différences entre les femmes et les hommes. Je propose la construction et l'évaluation de plusieurs approches d’apprentissage machine supervisés (y compris la régression logistique pénalisée, les forêts d’arbres décisionnels (« random forest »), les machines à vecteur de support et les réseaux d’apprentissage profond (« deep learning networks »)) pour créer des modèles de prédiction qui sont spécifiques au sexe. Le programme de recherche proposé me permettra de devenir une experte dans l'application des méthodes en IA dans le secteur spécifique de la santé. Dans ma recherche, je serai supportée par une équipe multidisciplinaire basée à l'Institut de Cardiologie de Montréal et à l'Université de Montréal.
L’approche méthodologique. Brièvement, la première partie du programme de recherche a pour objectif d’identifier des facteurs génétiques spécifiques au sexe qui contribuent aux maladies cardiovasculaires. Dans la deuxième partie du programme de recherche, ces facteurs vont devenir les prédicteurs des algorithmes d’apprentissage machine avec les variables cliniques, sociales et environnementales disponibles. Nous allons améliorer la puissance statistique afin de détecter les associations de variantes génétiques qui sont spécifiques au sexe à travers le spectre de fréquences alléliques : (i) en combinant plusieurs cohortes pour augmenter le nombre de participants analysés, (ii) en augmentant la quantité des variantes pour les tests d'association au moyen de l'imputation des génotypes avec une nouvelle ressource référence, et (iii) en testant des variantes rares groupées par unités fonctionnelles biologiques. Nous allons créer des modèles d’apprentissage machine qui sont spécifiques au sexe pour modéliser de manière appropriée les facteurs spécifiques au sexe biologiques et au genre (construction sociale) qui contribuent aux maladies cardiovasculaires. Nous comparerons la précision des prédictions et le temps de calcul des différents modèles afin de sélectionner les meilleurs modèles spécifiques aux femmes ou aux hommes.
Pertinence des travaux proposés. En lien avec le programme de recherche proposé, nous allons développer des modèles prédictifs qui sont spécifiques au sexe pour identifier les personnes qui présentent un risque élevé de maladie cardiovasculaire dans la population. Ces efforts nous permettront d’augmenter les connaissances et améliorer la santé cardiovasculaire des Canadiens en général, et des femmes en particulier.
Fonds de démarrage et d'opération pour professeur IVADO
Le développement des modèles prédictifs qui sont spécifiques au sexe pour la médecine personnalisée en santé cardiovasculaire
FICM Fonds de démarrage
Caractérisation génétique alimentée par la bio-informatique : une technique visant à déterminer l’effet des systèmes biologiques sur la maladie d’Alzheimer et la neurodégénérescence
Outreach
Organisation d’événements
Co-organisatrice, 6e Journée Scientifique du Département de Neurosciences (avril 2024)
Publications and presentations
Publications
Publications sélectionnées/Selected Publications
* Co-first authors/Co-premiers(ières) auteurs/autrices † Co-senior authors/Co-sénior(e)s auteurs/autrices ___ Membre de mon groupe de recherche/Member of my research group
F. Lona-Durazo, K. Omachi, D. Fermin, F. Eichinger, J.P. Troost, M.H. Lin, I.R. Dinsmore, T. Mirshahi, A.R. Chang, J.H. Miner, A.D. Paterson, M. Barua, S.A. Gagliano Taliun (2024) Association of Genetically Predicted Skipping of COL4A4 Exon 27 with Hematuria and Albuminuria. Journal of the American Society of Nephrology. PMID: 39190490
R. Diany, S.A. Gagliano Taliun (2024) Systematic review and phenome-wide scans of genetic associations with vascular cognitive impairment. Advanced Biology. e2300692. PMID: 38935518
N. Neale*, F. Lona-Durazo*, M. Ryten†, S.A. Gagliano Taliun† (2024) Leveraging sex-genetic interactions to understand brain disorders: recent advances and current gaps. Brain Communications. 6(3):fcae192. PMID: 38894947
J. Bellavance*, L. Wang*, S.A. Gagliano Taliun (2024) Eight quick tips for including chromosome X in genome-wide association studies. PLoS Computational Biology. 20(6):e1012160. PMID: 38843110
S.A. Gagliano Taliun, I.R. Dinsmore, T. Mirshahi, A.R. Chang, A.D. Paterson, M. Barua (2023) GWAS for the composite traits of hematuria and albuminuria. Scientific Reports. 13:18084. PMID: 37872228
Q. Ye, S.A. Gagliano Taliun (2023) Genetically predicted waist to hip circumference ratio and coronary artery disease: a sex-specific Mendelian randomization study. HGG Advances. https://doi.org/10.1016/j.xhgg.2023.100230. 4:100230. PMID: 37663544
F. Lona-Durazo, R.H. Reynolds, S.W. Scholz, M. Ryten, S.A. Gagliano Taliun (2023) Regional genetic correlations highlight relationships between neurodegenerative diseases and the immune system. Communications Biology. 6:729. PMID: 37454237
M. Shoaib, Q. Ye, H. IglayReger, M. Boehnke, C.F. Burant, S.A. Soleimanpour, S.A. Gagliano Taliun (2023) Evaluation of polygenic risk scores to differentiate between type 1 and type 2 diabetes. Genetic Epidmiology. 47, 303-313. 10.1002/gepi.22521. PMID: 6821788
Y. Zhao & S.A. Gagliano Taliun (2022) Lipid-lowering drug targets and Parkinson's disease: A sex-specific Mendelian randomization study. Front Neurol. 13:940118. PMID: 36119674
T.N. Kelly*, X. Sun*, K.Y. Ye*, M.R. Brown*, S.A. Gagliano Taliun*, J.N. Hellwge*, X. Mi*, J.A. Brody* […] ~100 middle authors […] T.L. Edwards, G.R. Abecasis, X. Zhu, D. Levy, D.K. Arnett, A.C. Morrison. (2022) Insights from a Large-Scale Whole Genome Sequencing Study of Systolic Blood Pressure, Diastolic Blood Pressure, and Hypertension. Hypertension. PMID: 35652341
S.A. Gagliano Taliun & D.M. Evans. (2021) Ten simple rules for conducting a Mendelian randomization study. PLoS Computational Biology. 17(8): e1009238. PMID: 34383747
D. Taliun*, D.N. Harris*, M.D. Kessler*, J. Carlson*, Z.A. Szpiech*, R. Torres*, S.A. Gagliano Taliun*, A. Corvelo*, [...] ~100 middle authors [...], C.C. Laurie, C.E. Jaquish, R.D. Hernandez, T.D. O'Connor, G.R. Abecasis. (2021) Sequencing of 53,831 diverse genomes from the NHLBI TOPMed Program. Nature. 590:290-299. PMID: 33568819
S.A. Gagliano Taliun*, P. VandeHaar*, A.P. Boughton, R.P. Welch, D. Taliun, E.M. Schmidt, W. Zhou, J.B. Nielsen, C.J. Willer, S. Lee, L.G. Fritsche, M. Boehnke, G.R. Abecasis (2020) Exploring and visualizing large-scale genetic associations using PheWeb. Nature Genetics. 52:550–552. PMID: 32504056
W. Zhou*, Z. Zhao*, J.B. Nielsen, L.G. Fritsche, J. LeFaive, S.A. Gagliano Taliun, W. Bi, M.J. Daly, B.M. Neale, K. Hveem, G.R. Abecasis, C.J. Willer, S. Lee. (2020) Scalable generalized linear mixed model for region-based association tests in large biobanks and cohorts. Nature Genetics. 52:634–639. PMID: 32424355
R.H. Reynolds, J. Hardy, M. Ryten†, S.A. Gagliano Taliun† (2019) Informing disease modelling with brain-relevant functional genomic annotations. Brain. 0:1-19. PMID: 31603214
D. Dutta, S.A. Gagliano Taliun, J. Weinstock, M. Zawistowski, C. Sidore, F. Cucca, D. Schlessinger, G. Abecasis, C. Brummett, S. Lee. (2019) Meta-MultiSKAT: Multiple phenotype meta-analysis for region-based association test. Genetic Epidemiology. 43(7):800-814. PMID: 31433078
R.H. Reynolds, J.A. Botía, M.A. Nalls, International Parkinson’s Disease Genomics Consortium (IPDGC), J. Hardy, S.A. Gagliano Taliun†, M. Ryten† (2019) Moving beyond neurons: the role of cell type-specific gene regulation in Parkinson’s disease heritability. 5:6. NPJ Parkinsons Disease. PMID: 31016231
S.A. Gagliano, S. Sengupta, C. Sidore, A. Maschio, F. Cucca, D. Schlessinger, G.R Abecasis (2018) Relative impact of indels versus SNPs on complex disease. Genetic Epidemiology. 43(1):112-117. PMID: 30565766
W. Zhou, J.B. Nielsen, L.G. Fritsche, R. Dey, M.B. Elvestad, B.N. Wolford, J. LeFaive, P. VandeHaar, S.A. Gagliano, A. Gifford, L.A. Bastarache, W-Q. Wei, J.C. Denny, M. Lin, K. Hveem, H.M. Kang, G.R. Abecasis, C.J. Willer, S. Lee (2018) Efficiently controlling for case-control imbalance and sample relatedness in large-scale genetic association studies. Nature Genetics. 50(9):1335-1341. PMID: 30104761
S.A. Gagliano, J. G. Pouget, J. Hardy, J. Knight, M.R. Barnes, M. Ryten, M.E. Weale (2016) Genomics implicates adaptive and innate immunity in Alzheimer’s and Parkinson’s. Annals of Clinical and Translational Neurology. 3(12):924-933. PMID: 28097204
S.A. Gagliano, C. Ptak, D.Y.F. Mak, M. Shamsi, G. Oh, J. Knight, P.C. Boutros, A. Petronis (2016) Allele-skewed DNA modification in the brain: relevance to schizophrenia GWAS. American Journal of Human Genetics. 98(5):956-962. PMID: 27087318
Communications
S.A. Gagliano Taliun (2024) An early-career researcher's lessons learned. Academic Matters. Spring 2024, pages 21-24
S.A. Gagliano Taliun (2022)Science communication with a French twist. Nature. 10.1038/d41586-022-01715-x. PMID: 35725825
S.A. Gagliano Taliun (2021) One scientist couple’s five suggestions to solve the ‘two body problem’. Nature. https://www.nature.com/articles/d41586-021-00917-z
S.A. Gagliano Taliun(2019) Teaching at the university-level is not a hassle. Nature. 574(7777): 285. PMID: 31591538
Disciplines
- Genetics
- Bioinformatics
- Epidemiology and Biostatistics
Areas of expertise
- Complex Trait Genetics
- Genomics
- Genetics of Neurological and Psychiatric Diseases
- Cardiovascular Diseases
- Neurological Diseases