GTEx portal: eqtl, sqtl database

최근의 많은 연구는 Multi-omics data를 활용하여, 대부분 non-coding region에 존재하는 GWAS에서 발굴한 질환 관련 loci가 유전자 발현 수준 (Transcriptome) 또는 발현 조절 (Epigenome)과 관련된 곳임을 입증함으로써, 질병 메커니즘을 설명하려는 방향으로 나가고 있습니다. 특히, 그동안 설명이 되지 않았던 많은 Complex Trait Disease의 경우, 이러한 접근 방법이 추가적으로 많은 생물학적 이해를 가져왔습니다.

[관련 포스팅 보기]

특히, 유전자의 발현과 조절의 경우에는 세포 특이적 (cell type-specific)으로 일어나는 경우가 많기 때문에, 위와 같은 연구를 위해서는 질환 발생을 설명할 수 있는 적절한 세포 수준에서의 Multi-omics 데이터가 확보되어야 합니다. 이러한 연구를 위해 가장 널리 활용되고 있는 곳은 GTEx portal (https://gtexportal.org/) 인데, 현재까지 54개의 조직에서의 유전자 발현량과 유전형과의 관계에 대한 database 를 제공해주고 있습니다.

특히, GTEx의 경우에는 누적된 샘플들을 이용하여, 통계적으로 유전자의 발현과 관계된 Expression Quantitative Trait Loci (eQTL)sQTL (Splicing Quantitative Trait Loci)을 계산하여, 제공하고 있습니다. 추가로, cis-eQTL이 존재하는 eGene과 cis-sQTL이 존재하는 sGene에 대한 정보도 제공합니다.

다만, 대부분 유전자의 발현량과 조절은 세포의 종류에 따라 달라지게 됩니다. 따라서, bulk RNA-seq에서 계산한 eQTL과 sQTL과 달리, 최근에는 세포의 종류를 구분하여 eQTL과 sQTL을 계산하고, 이를 구분하여 cell-type interaction이 있기 때문에 ieQTLisQTL이라고 부르고 있습니다. 아래 그림의 C는 전체적으로는 유전자 발현량에 영향이 없지만, Keratinocyte에서 CNTN1의 발현량이 달라지는 ieQTL의 효과를 보여주고 있습니다. 현재 GTEx에서는 조직 수준으로 이를 구분하여 제공하고 있지만, 추후에는 single-cell resoulution으로 모든 세포의 종류에 따른 개별 eQTL과 sQTL database가 구축되지 않을까 기대해 봅니다.

[Reference]

GTEx portal (https://gtexportal.org/)

GTEx Consortium. “The GTEx Consortium atlas of genetic regulatory effects across human tissues.” Science 369.6509 (2020): 1318-1330.

Kim-Hellmuth, Sarah, et al. “Cell type–specific genetic regulation of gene expression across human tissues.” Science 369.6509 (2020).

2개의 댓글

  • 안녕하세요~ 반가워서 답글 남겨요. 저도 미국에서 WGS, RNAseq, Methylome seq 하는 박사 말년차 학생인데 정리 정말 열심히 잘 하시네요. WGS 하고 계시는 것 같은데 그쪽 서버는 상태가 좋길 바라요.. 저희 학교는 서버 상태가 안좋아서 너무 시간 많이 끌고 있거드요 ㅠㅠ.. 저는 github 업데이트도 버거워서 허덕거리고 있네요. 저도 순수 바이오로 시작해서 2-3년전부터 bioinformatics 독학으로 이쪽 연구 하고 있어요. 그리고 저도 1월에 보스턴으로 제약회사에서 CITE-seq 연구 시작할건데 보스턴에서 잘 정착하셔서 하고계시길 바래요~ㅎㅎ

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