[ca] Els estudis d'associació de genoma complet han identificat diversos polimorfismes d'un sol nucleòtid (SNP) associats amb esquizofrènia (SZ). L'evidència suggereix l'existència d'una complexa connexió entre els SNPs i la regulació epigenètica de l'expressió gènica, que no ha estat resolta fins al moment. Les anàlisis integratives amb dades genètiques d'estudis multi-ómicos podrien constituir un enfocament important per a dilucidar com diferents SNPs associats amb la SZ afecten el fenotip de la malaltia a través de la regulació transcripcional. Per a comprovar aquesta hipòtesi, es va realitzar una anàlisi quantitativa d'associació en una cohort de 10 subjectes amb SZ amb l'objectiu d'identificar SNPs i llocs de metilació associats a la gravetat de la malaltia. En primer lloc, es va identificar un SNP significatiu associat amb SZ (\textit{P}-valor ajustat $ < $ $8$$\estafis10^{-8}$), situat en una regió no codificante del cromosoma 16 pròxim a un gen lncRNA, un tipus de gens coneguts per estar disregulados en la malaltia. Una anàlisi integrativa de les dades genètiques i de metilació obtinguts (\textit {P} $ <$ 0.01), va permetre identificar 341 gens comuns a SNPs i llocs de metilació associats a SZ. Finalment, es va realitzar una anàlisi integrativa de gens diferencialment expressats emprant dades d'estudi previ d'RNA-seq. Dels 341 gens totals, 16 van ser identificats com diferencialment expressats. Notablement, 3 d'ells (\textit{SHANK2}, \textit{SGK1} i \textit{TCN2}) han estat descrits prèviament en la literatura com a gens involucrats en SZ. La metodologia presentada aquí podria constituir una eina nova i útil per a avançar en el coneixement de la fisiopatologia de la SZ.

[en] Genome-wide association studies have identified a number of single nucleotide polymorphisms associated with Schizophrenia (SZ). Moreover, increasing body of evidence suggests a complex connection of SNPs and epigenetic regulation of gene expression, which, up to now, is not fully understood. Integrative analyses that use genetic data from multi-omics studies to detect DNA methylation sites associated with gene expression and SZ phenotype might constitute a major approach able to elucidate how SZ-associated SNPs affect the disease traits throughout genetic regulation of transcriptional output. To test this hypothesis we performed an exploratory integrative quantitative association analysis to obtain summary statistics data for SZ severity associated SNPs and methylation sites of 10 drug-na¨¿ve SZ cases. We firstly identified a significant SZ-associated SNP (adjusted P < 8×10¿8 ), located on a non-coding region of chromosome 16 downstream a lncRNA gene (Long intergenic non-coding RNAs), a type of genes known for being dysregulated in SZ. At a less restrictive significant P (< 0.01), we found 341 common genes to significant SNP and CpG SZ-associated sites. We further investigate the association of these genes with a previous SZ-RNA sequencing study containing a set of 200 up and down regulated genes. 16 genes were identified as being differentially expressed in SZ. Remarkably, 3 of them (SHANK2, SGK1 and TCN2 ) had been previously described in the literature as being involved in SZ. The methodology presented here, might be novel and useful tool to further dilucidate SZ physiopathology.