单细胞eQTL模型揭示了疾病位点的动态T细胞状态依赖性
Aparna Nathan1,2,3,4,5, Samira Asgari1,2,3,4,5, Kazuyoshi Ishigaki1,2,3,4,5
1Center for Data Sciences, Brigham and Women's Hospital and Harvard Medical School, Boston, MA, USA.
Nature
|May 11, 2022
概括
单细胞分析显示,记忆T细胞中的基因表达调节受到连续细胞状态的影响,而不仅仅是离散类型. 这一发现对于理解与自身免疫性疾病相关的遗传变异至关重要.
科学领域:
- 基因组学
- 免疫学
- 计算生物学
背景情况:
- 非编码的遗传变异可以通过改变基因表达来影响疾病.
- 鉴定表达量的特征位点 (eQTL) 是由于细胞类型异质性和动态功能状态而具有挑战性.
- 目前的eQTL研究通常聚合细胞,掩盖细胞状态特异性的调节效应.
研究的目的:
- 在复杂的细胞类型中以单细胞分辨率建模eQTL.
- 研究连续细胞状态在调解eQTL效应中的作用.
- 了解细胞状态环境对eQTL致病性的影响,特别是对于自身免疫性疾病.
主要方法:
- 分析了259个人的50多万个未被刺激的T细胞.
- 对cis-eQTL单细胞分辨率进行建模.
- 连续细胞状态的多模式定义 (例如细胞毒性,调节能力).
主要成果:
- 大约三分之一的6511个cis- eQTL是由连续细胞状态介导的.
- 独立的eQTL变体与某些位点的细胞状态有相反的关系.
- 自身免疫风险变异,包括类风湿性关节炎的变异,在细胞状态依赖的eQTL中得到丰富.
- 连续细胞状态解释了比离散类别更多的eQTL变异 (例如CD4+与CD8+).
结论:
- 功能异质细胞类型中的基因调控受到连续细胞状态的显著影响.
- 对eQTL和细胞状态的单细胞分辨率为基因调控提供了更深入的见解.
- 了解细胞状态背景对于解释遗传变异的致病性至关重要,特别是在自身免疫性疾病中.
