Context-specific eQTLs reveal causal genes underlying shared genetic architecture of critically ill COVID-19 and idiopathic pulmonary fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Most genetic variants identified through genome-wide association studies (GWAS) are suspected to be regulatory in nature, but only a small fraction colocalize with expression quantitative trait loci (eQTLs, variants associated with expression of a gene). Therefore, it is hypothesized but largely untested that integration of disease GWAS with context-specific eQTLs will reveal the underlying genes driving disease associations. We used colocalization and transcriptomic analyses to identify shared genetic variants and likely causal genes associated with critically ill COVID-19 and idiopathic pulmonary fibrosis. We first identified five genome-wide significant variants associated with both diseases. Four of the variants did not demonstrate clear colocalization between GWAS and healthy lung eQTL signals. Instead, two of the four variants colocalized only in cell-type and disease-specific eQTL datasets. These analyses pointed to higher ATP11A expression from the C allele of rs12585036, in monocytes and in lung tissue from primarily smokers, which increased risk of IPF and decreased risk of critically ill COVID-19. We also found lower DPP9 expression (and higher methylation at a specific CpG) from the G allele of rs12610495, acting in fibroblasts and in IPF lungs, and increased risk of IPF and critically ill COVID-19. We further found differential expression of the identified causal genes in diseased lungs when compared to non-diseased lungs, specifically in epithelial and immune cell types. These findings highlight the power of integrating GWAS, context-specific eQTLs, and transcriptomics of diseased tissue to harness human genetic variation to identify causal genes and where they function during multiple diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».