量化方法影响了eQTL分析,局部化和TWAS的可复制性
Nolan Cole1, William Wu2, S Taylor Head3
1Department of Biostatistics, University of Washington, Seattle, WA, USA.
bioRxiv : the preprint server for biology
|September 2, 2025
概括
RNA测序 (RNA-seq) 处理选择对基因表达分析产生重大影响. 在RNA-seq量化和参考选择中的方法决定会影响eQTL检测和TWAS结果,强调需要标准化.
科学领域:
- 基因组学
- 生物信息学
- 统计遗传学
背景情况:
- 全基因组关联研究 (GWAS) 有助于识别与特征相关的遗传变异.
- 通过将遗传变异与基因表达联系起来,通常使用eQTL映射和全转录组关联研究 (TWAS) 来解释GWAS发现.
- 对于RNA测序 (RNA-seq) 数据处理选择对这些下游分析的影响尚不清楚.
研究的目的:
- 调查不同RNA-seq量化方法和转录基因参考如何影响eQTL检测和基因表达预测.
- 评估这些RNA序列处理选择对遗传局部化和TWAS结果的下游影响.
- 突出在遗传关联研究中需要标准化的RNA-seq处理协议.
主要方法:
- 对各种RNA序列量化工具的系统评估.
- 使用不同的转录基因参考结果进行比较.
- 对eQTL检测率和基因表达预测准确性的分析.
- 对基因特征同地化和TWAS总结统计的影响评估.
主要成果:
- 选择RNA-seq量化方法显著改变eQTL检测和基因表达预测.
- 转录基因参考的选择也会对eQTL映射和TWAS结果产生重大影响.
- 这些方法差异对基因关联研究的解释产生了显著的下游影响.
结论:
- 在RNA序列数据处理中的看似微不足道的决定对eQTL和TWAS结果产生了重大影响.
- 目前的RNA序列处理实践引入了可影响遗传关联研究可重现性的变异性.
- 对RNA序列量化和参考选择的标准化对于强大且可复制的遗传研究至关重要.
