Die biotechnologischen Entwicklungen der letzten Jahre ermöglichen eine immer detailliertere Untersuchung von genetischen und molekularen Markern mit multiplen komplexen Traits. Allerdings liefern vorhandene statistische Methoden für diese komplexen Analysen oft keine valide Inferenz. Das erste Ziel der vorliegenden Arbeit ist, zwei neue statistische Methoden für Assoziationsstudien von genetischen Markern mit multiplen Phänotypen zu entwickeln, effizient und robust zu implementieren, und im Vergleich zu existierenden statistischen Methoden zu evaluieren. Der erste Ansatz, C-JAMP (Copula-based Joint Analysis of Multiple Phenotypes), ermöglicht die Assoziation von genetischen Varianten mit multiplen Traits in einem gemeinsamen Copula Modell zu untersuchen. Der zweite Ansatz, CIEE (Causal Inference using Estimating Equations), ermöglicht direkte genetische Effekte zu schätzen und testen. C-JAMP wird in dieser Arbeit für Assoziationsstudien von seltenen genetischen Varianten mit quantitativen Traits evaluiert, und CIEE für Assoziationsstudien von häufigen genetischen Varianten mit quantitativen Traits und Ereigniszeiten. Die Ergebnisse von umfangreichen Simulationsstudien zeigen, dass beide Methoden unverzerrte und effiziente Parameterschätzer liefern und die statistische Power von Assoziationstests im Vergleich zu existierenden Methoden erhöhen können - welche ihrerseits oft keine valide Inferenz liefern. Für das zweite Ziel dieser Arbeit, neue genetische und transkriptomische Marker für kardiometabolische Traits zu identifizieren, werden zwei Studien mit genom- und transkriptomweiten Daten mit C-JAMP und CIEE analysiert. In den Analysen werden mehrere neue Kandidatenmarker und -gene für Blutdruck und Adipositas identifiziert. Dies unterstreicht den Wert, neue statistische Methoden zu entwickeln, evaluieren, und implementieren. Für beide entwickelten Methoden sind R Pakete verfügbar, die ihre Anwendung in zukünftigen Studien ermöglichen. / In recent years, the biotechnological advancements have allowed to investigate associations of genetic and molecular markers with multiple complex phenotypes in much greater depth. However, for the analysis of such complex datasets, available statistical methods often don’t yield valid inference. The first aim of this thesis is to develop two novel statistical methods for association analyses of genetic markers with multiple phenotypes, to implement them in a computationally efficient and robust manner so that they can be used for large-scale analyses, and evaluate them in comparison to existing statistical approaches under realistic scenarios. The first approach, called the copula-based joint analysis of multiple phenotypes (C-JAMP) method, allows investigating genetic associations with multiple traits in a joint copula model and is evaluated for genetic association analyses of rare genetic variants with quantitative traits. The second approach, called the causal inference using estimating equations (CIEE) method, allows estimating and testing direct genetic effects in directed acyclic graphs, and is evaluated for association analyses of common genetic variants with quantitative and time-to-event traits. The results of extensive simulation studies show that both approaches yield unbiased and efficient parameter estimators and can improve the power of association tests in comparison to existing approaches, which yield invalid inference in many scenarios. For the second goal of this thesis, to identify novel genetic and transcriptomic markers associated with cardiometabolic traits, C-JAMP and CIEE are applied in two large-scale studies including genome- and transcriptome-wide data. In the analyses, several novel candidate markers and genes are identified, which highlights the merit of developing, evaluating, and implementing novel statistical approaches. R packages are available for both methods and enable their application in future studies.

[ES] El selenio es un oligoelemento esencial con funciones antioxidantes importantes en los humanos. Sin embargo, su posible papel en las enfermedades relacionadas con la diabetes sigue siendo un tema de debate. Objetivos. Primero, estudiar los efectos potenciales del selenio en la prediabetes con la edad. Segundo, desarrollar una caja de herramientas para realizar estudios de asociación del genoma completo (GWAS) y meta-análisis dentro de consorcios. Tercero, evaluar los determinantes (ambientales y genéticos) de diferentes biomarcadores de selenio. Cuarto, evaluar si los niveles de biomarcadores de selenio están causalmente relacionados con la diabetes y sus complicaciones. Principalmente se trabajó con la cohorte Aragon Workers Health Study (AWHS), un cohorte española formada por adultos de mediana edad. El selenio en suero y las especies de selenio (glutatión peroxidasa [GPx], selenoproteína P [SeP], selenoalbúmina [SeAlb] y selenometabolitos totales [Se-metabolitos]) se midieron mediante ICP-QQQ-MS, y el selenio en sangre y orina mediante ICP-MS. Los análisis genéticos se realizaron con SNPs imputados con TOPMed. Para abordar el primer objetivo, se utilizó el estudio Seniors ENRICA-2 para representar a la población anciana, y el de NHANES 2011-2018 para validar los hallazgos. Para el segundo objetivo, empleamos R, Bash y Python para personalizar la caja de herramientas basada en el concepto plug-in. Para el tercer objetivo, estimamos la contribución relativa de los factores genéticos y no genéticos en AWHS. Para evaluar los determinantes no genéticos, se construyó una puntuación de estilo de vida saludable. Para analizar los determinantes genéticos se realizaron aproximaciones de genes candidatos y GWAS. Resumimos el efecto de la genética mediante "scores" poligénicos. Finalmente, para el cuarto objetivo, estudiamos el potencial papel causal de los biomarcadores de selenio en enfermedades relacionadas con la diabetes a través del estudio de dosis-respuesta genéticas, colocalización y aleatorización mendeliana. El nivel alto de selenio en sangre se asoció positivamente con la resistencia a la insulina y la función de las células ß solo en adultos de mediana edad, sugiriendo que la resistencia a la insulina vinculada al selenio potencialmente desencadena una mejora en la función de las células ß en individuos más jóvenes. La caja de herramientas metaGWASmanager se desarrolló y aplicó con éxito en el consorcio CKDGen (>2 millones de individuos y >1,800 GWAS). Se observaron asociaciones positivas e inversas entre un estilo de vida saludable (p.ej., actividad física) y hábitos no saludables (p.ej., fumar), respectivamente, con el selenio en suero, SeAlb y Se-metabolitos. Para todos los marcadores de selenio, identificamos variantes genéticas independientes anotadas a genes que participan en la regulación del ritmo circadiano, sistema inmunológico y vías relacionadas con receptores y transportadores. La genética explicó una mayor proporción de variabilidad en los niveles de biomarcadores de selenio (~20%) en comparación con los factores no genéticos (~2%). En general, la información genética respalda que el aumento sérico de la GPx y de los Se-metabolitos podría tener efectos perjudiciales sobre la prediabetes, la enfermedad renal y la presencia de placa. La SeP sérica se relacionó positivamente con la enfermedad renal. Por el contrario, el aumento de selenio sérico y de la SeP fue beneficioso para la enfermedad aterosclerótica. Hemos desarrollado nuevas herramientas bioinformáticas para la explotación de la variación genómica en estudios epidemiológicos y consorcios. Nuestros hallazgos respaldan el papel del selenio en el riesgo cardiometabólico y proporcionan una base para desarrollar nuevas estrategias para la prevención y el control de las complicaciones de la diabetes. / [CA] El seleni és un oligoelement essencial comercialitzable amb funcions antioxidants importants en els humans. Malgrat això, el seu possible paper en malalties relacionades amb la diabetes segueix en debat. Objectius. Primer, estudiar els efectes del seleni en la prediabetis segons l'edat. Segon, desenvolupar eines per realitzar estudis d'associació del genoma complet (GWAS) i metaanàlisi dins de consorcis. Tercer, avaluar els determinants (ambientals i genètics) de diferents biomarcadors de seleni. Quart, avaluar si els nivells de biomarcadors de seleni estan causalment relacionats amb la diabetis i les seues complicacions. En la major part d'aquesta tesi s'ha treballat amb "Aragon Workers Health Study" (AWHS), una cohort espanyola formada per adults de mitjana edat. El seleni en sèrum i les espècies de seleni (glutatió peroxidasa [GPx], selenoproteïna P [SeP], selenoalbúmina [SeAlb] i selenometabolits totals [Se-metabolits]) es van mesurar mitjançant ICP-QQQ-MS, i el seleni en sang i orina mitjançant ICP-MS. Les anàlisis genètiques es van realitzar amb SNPs imputats amb TOPMed. Per abordar el primer objectiu, es va utilitzar l'estudi Seniors ENRICA-2 per representar la població anciana, i el de NHANES 2011-2018 per validar els resultats. Per al segon objectiu, ferem servir R, Bash i Python per personalitzar les ferramentes basant-nos en el concepte de plug-in. Per al tercer objectiu, estimàrem la contribució relativa dels factors genètics i no genètics en AWHS. Per avaluar els determinants no genètics, es va construir una puntuació d'estil de vida saludable, considerant factors sociodemogràfics i la dieta. Per analitzar els determinants genètics es van fer aproximacions de gens candidats i GWAS. Vam resumir l'efecte de la genètica mitjaçant "scores" poligènics. Finalment, per al quart objectiu, estudiarem el potencial paper causal dels biomarcadors de seleni en malalties relacionades amb la diabetis mitjaçant l'estudi de dosi-resposta genètica, colocalització i aleatorització mendeliana. El nivell elevat de seleni en sang es va associar positivament amb la resistència a la insulina i la funció de les cèl·lules ß només en adults de mitjana edat (AWHS), suggerint que la resistència a la insulina vinculada al seleni potencialment desencadena una millora en la funció de les cèl·lules ß en individus més joves. La caixa d'eines metaGWASmanager es va desenvolupar i aplicar amb èxit al consorci CKDGen (>2 milions d'individus i >1,800 GWAS). Es van observar associacions positives i inverses entre un estil de vida saludable (p.ex., activitat física) i hàbits no saludables (p.ex., fumar), respectivament, amb el seleni en sèrum, SeAlb i Se-metabolits. Per a tots el marcadors de seleni, identificarem variants genètiques independents anotades a gens que participen en la regulació del ritme circadià, sistema immunològic i vies relacionades amb receptors i transportadors. La genètica va explicar una proporció més gran de variabilitat en els nivells de biomarcadors de seleni (~20%) en comparació amb els factors no genètics (~2%). En general, la informació genètica recolza que l'augment sèric de la GPx i dels Se-metabolits podria tenir efectes perjudicials sobre la prediabetis, la malaltia renal i la presència de placa. La SeP sèrica es va relacionar positivament amb la malaltia renal. Per contra, l'augment de seleni sèric i de la SeP va ser potencialment beneficiós per a la malaltia ateroscleròtica. Hem desenvolupat noves eines bioinformàtiques per a l'explotació de la variació genòmica en estudis epidemiològics i consorcis. Les nostres troballes donen suport, en general, al paper del seleni en el risc cardiometabòlic i proporcionen una base per desenvolupar noves estratègies i intervencions per a la prevenció i el control de les complicacions de la diabetis. / [EN] Selenium is a marketed essential trace element with important antioxidant functions in humans. However, its potential role in diabetes-related diseases remains a subject of debate. Objectives. First, to study the potential effects of selenium on prediabetes by age. Second, to develop a toolbox for conducting Genome-wide association studies (GWAS) within large-scale meta-analysis consortia. Third, to evaluate determinants (environmental and genetics) of different selenium biomarkers. Fourth, to evaluate if selenium biomarker levels causally relate to diabetes and its complications. We mainly work with the Aragon Workers Health Study (AWHS), a Spanish cohort made of middle-aged adults. Serum selenium and selenium species (glutathione peroxidase [GPx], selenoprotein P [SeP], selenoalbumin [SeAlb] and total selenometabolites [Se-metabolites]) were measured by ICP-QQQ-MS, and selenium in blood and urine by ICP-MS. Genetics analyses were performed based on TOPMed imputable SNPs. To address the first goal, the Seniors ENRICA-2 study was used to represent the elderly population, and 2011-2018 NHANES to validate findings. For the second objective, we employed R, Bash, and Python to tailor the plug-in concept. For the third objective, we studied the relative contribution of genetic and non-genetic factors in AWHS. To assess non-genetic determinants, we considered sociodemographic, dietary and a comprehensive healthy lifestyle score was constructed. To evaluate genetic determinants, candidate-gene and GWAS approaches were performed. We summarized the joint effect of genetics using polygenic scores. Finally, for the fourth objective, we studied the potential causal effect of selenium biomarkers on diabetes-related diseases through the study of genetic dose-responses, colocalization and mendelian randomization. Elevated blood selenium concentrations were positively associated to insulin resistance and ß-cell function only in middle-age adults (AWHS), suggesting that selenium-linked insulin resistance potentially triggers enhanced ß-cell function in younger individuals, diminishing with age. The metaGWASmanager toolbox was developed and successfully applied in the CKDGen (>2 million individuals and >1,800 GWAS). Positive and inverse associations were observed between healthy lifestyle (e.g. physical activity) and unhealthy habits (e.g., smoking,), respectively, with serum selenium, SeAlb and Se-metabolites. We also identified several independent genetic variants associated with all selenium markers annotated to genes participating in circadian rhythm regulation, immune system processes, signaling and receptor- and transporter-related pathways. Genetics contributed a greater proportion of variability in selenium biomarkers levels (~20%) compared to non-genetic factors (~2%). The exploitation of genetic information, overall, supports that increased serum GPx and Se-metabolites might have detrimental effects on prediabetes and diabetes complications by increasing renal disease and the presence of atherosclerosis plaque. Serum SeP, was positively related to renal disease. Conversely, increased serum selenium and SeP was potentially beneficial for atherosclerotic disease. We have developed novel bioinformatics tools for the exploitation of genomic variation in epidemiologic studies and consortia. Our findings support, overall, the role of selenium on cardiometabolic risk, and provide a basis for developing new strategies and interventions for the prevention and control of diabetes complications. / I was awarded two notable grants, one from Spanish and another from Europe, which have been essential in supporting this thesis: Predoctoral national FPI (Research Staff Training) grant PID2019-108973RB-C21 from the Ministerio de Ciencia e Innovación, National Research Agency (Spain), which funds this thesis (August 2021- June 2023) and MBO (European Molecular Biology Organization) scientific exchange grant number 10351, July 2023, for conducting a research stay / Rodríguez Hernández, Z. (2025). The Role of Selenium in Type 2 Diabetes: an Integrative Genomic Study to Inform Precision Medicine [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/214444