GWAS and meta-analysis identifies 49 genetic variants underlying critical COVID-19

  1. Pairo-Castineira, E.
  2. Rawlik, K.
  3. Bretherick, A.D.
  4. Qi, T.
  5. Wu, Y.
  6. Nassiri, I.
  7. McConkey, G.A.
  8. Zechner, M.
  9. Klaric, L.
  10. Griffiths, F.
  11. Oosthuyzen, W.
  12. Kousathanas, A.
  13. Richmond, A.
  14. Millar, J.
  15. Russell, C.D.
  16. Malinauskas, T.
  17. Thwaites, R.
  18. Morrice, K.
  19. Keating, S.
  20. Maslove, D.
  21. Nichol, A.
  22. Semple, M.G.
  23. Knight, J.
  24. Shankar-Hari, M.
  25. Summers, C.
  26. Hinds, C.
  27. Horby, P.
  28. Ling, L.
  29. McAuley, D.
  30. Montgomery, H.
  31. Openshaw, P.J.M.
  32. Begg, C.
  33. Walsh, T.
  34. Tenesa, A.
  35. Flores, C.
  36. Riancho, J.A.
  37. Rojas-Martinez, A.
  38. Lapunzina, P.
  39. Yang, J.
  40. Ponting, C.P.
  41. Wilson, J.F.
  42. Vitart, V.
  43. Abedalthagafi, M.
  44. Luchessi, A.D.
  45. Parra, E.J.
  46. Cruz, R.
  47. Carracedo, A.
  48. Fawkes, A.
  49. Murphy, L.
  50. Rowan, K.
  51. Pereira, A.C.
  52. Law, A.
  53. Fairfax, B.
  54. Hendry, S.C.
  55. Baillie, J.K.
  56. Valencia Ramos, Juan
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Revista:
Nature

ISSN: 1476-4687

Año de publicación: 2023

Volumen: 617

Número: 7962

Páginas: 764-768

Tipo: Artículo

DOI: 10.1038/S41586-023-06034-3 GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor