GTEx項目成果發布 | Genome Biology

近日，「基因型-組織表達研究聯盟」（Genotype-Tissue Expression Consortium）結束了為期10年的多機構研究工作，在這一試圖填補「人類基因組計劃」空白的項目中，研究人員對來自838名死亡捐贈者49個組織的15,201份樣本進行了RNA測序，並分析了每個捐贈者的全基因組測序數據。

9月11日，GTEx項目最後一期的15項研究成果最終發布，介紹了跨細胞類型和組織的遺傳調控變異綜合圖譜，並分析了這些調控變化如何增加疾病風險和促進疾病特徵的發展。

15項成果中有5項由Genome Biology 發表。

GTEx項目成果

1

Primo: integration of multiple GWAS and omics QTL summary statistics for elucidation of molecular mechanisms of trait-associated SNPs and detection of pleiotropy in complex traits

DOI:10.1186/s13059-020-02125-w

為全面解釋已知的性狀相關SNP如何影響複雜性狀，研究團隊提出了一種Primo方法，用於對來自不同細胞條件或研究的系列omics QTL匯總統計數據進行GWAS統計數據的綜合分析。Primo方法可研究SNP與複雜和組學特徵的關聯模式。在含有已知易感位點的基因區域，Primo可進行條件關聯分析，以解釋連鎖不平衡問題。Primo允許進行未知的異質性和樣本相關性研究。

2

sn-spMF: matrix factorization informs tissue-specific genetic regulation of gene expression

DOI:10.1186/s13059-020-02129-6

研究團隊開發了一個受約束的矩陣分解模型sn-spMF，以學習組織共享的模式將其應用於GTEx項目的49個人體組織。學習因子（learned factors）可反映具有已知生物學相似性的組織，並識別可能介導組織特異性作用的轉錄因子。

sn-spMF可在https://github.com/heyuan7676/ts_eQTLs獲取。

3

A vast resource of allelic expression data spanning human tissues

DOI:10.1186/s13059-020-02122-z

研究團隊介紹並演示了從GTEx（v8）版本中生成的大量等位基因表達資源的實用性，其中包含15253個樣本，覆蓋54個人體組織，SNP級別的等位基因總計為4.31億，單倍型水平的總量為1.53億。此外，研究團隊擴展了phASER工具，允許使用單倍型水平的等位基因數據估算順式調節變體的效應大小。這是迄今為止最大的等位基因資源，且能夠公開提供單倍型水平的等位基因數據。

4

Impact of admixture and ancestry on eQTL analysis and GWAS colocalization in GTEx

DOI:10.1186/s13059-020-02113-0

研究團隊在GTEx（v8）中識別了117個具有高度群體混合個體的子集，並估計了全基因組的局部祖源信息。在七個組織中使用混合樣本進行全基因組順-eQTL定位，並通過祖源信息進行調整。最後，該研究確定了與本地祖先高度相關的一部分eQTL變體。為GTEx(V8)版本中的混合個體提供了本地祖先圖，並描述了祖先和混合物對基因表達，eQTL和GWAS共定位的影響。

5

PTWAS: investigating tissue-relevant causal molecular mechanisms of complex traits using probabilistic TWAS analysis

DOI:10.1186/s13059-020-02026-y

研究團隊提出了一種新的計算框架，即概率全轉錄組關聯研究（PTWAS），以研究基因表達與複雜性狀之間的因果關係。PTWAS應用工具變量分析的既定原則，利用概率eQTL注釋來描述和解決TWAS中出現的獨特挑戰。PTWAS不僅具有比現有方法更高的功能，而且還提供了新穎的功能來評估因果關係假設，以及評估組織或細胞類型特異性基因對性狀的影響。研究團隊通過分析來自GTEx（v8）49個組織的eQTL數據和114個複雜性狀的GWAS統計數據證明了PTWAS的強大功能。

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