Dissecting the genetics of the human transcriptome identifies novel trait-related<i>trans</i>-eQTLs and corroborates the regulatory relevance of non-protein coding loci
Notice bibliographique
Résumé
Genetics of gene expression (eQTLs or expression QTLs) has proved an indispensable tool for understanding biological pathways and pathomechanisms of trait-associated SNPs. However, power of most genome-wide eQTL studies is still limited. We performed a large eQTL study in peripheral blood mononuclear cells of 2112 individuals increasing the power to detect trans-effects genome-wide. Going beyond univariate SNP-transcript associations, we analyse relations of eQTLs to biological pathways, polygenetic effects of expression regulation, trans-clusters and enrichment of co-localized functional elements. We found eQTLs for about 85% of analysed genes, and 18% of genes were trans-regulated. Local eSNPs were enriched up to a distance of 5 Mb to the transcript challenging typically implemented ranges of cis-regulations. Pathway enrichment within regulated genes of GWAS-related eSNPs supported functional relevance of identified eQTLs. We demonstrate that nearest genes of GWAS-SNPs might frequently be misleading functional candidates. We identified novel trans-clusters of potential functional relevance for GWAS-SNPs of several phenotypes including obesity-related traits, HDL-cholesterol levels and haematological phenotypes. We used chromatin immunoprecipitation data for demonstrating biological effects. Yet, we show for strongly heritable transcripts that still little trans-chromosomal heritability is explained by all identified trans-eSNPs; however, our data suggest that most cis-heritability of these transcripts seems explained. Dissection of co-localized functional elements indicated a prominent role of SNPs in loci of pseudogenes and non-coding RNAs for the regulation of coding genes. In summary, our study substantially increases the catalogue of human eQTLs and improves our understanding of the complex genetic regulation of gene expression, pathways and disease-related processes.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».