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Genetic analysis of the human microglial transcriptome across brain regions, aging and disease pathologies

转录组 生物 小胶质细胞 数量性状位点 选择性拼接 疾病 表达数量性状基因座 人脑 基因座(遗传学) 候选基因 神经科学 遗传学 基因 基因表达 单核苷酸多态性 病理 医学 基因型 免疫学 炎症 外显子
作者
Kátia de Paiva Lopes,Gijsje J. L. Snijders,Jack Humphrey,Amanda Allan,Marjolein A. M. Sneeboer,Elisa Navarro,Brian M. Schilder,Ricardo Assunção Vialle,Madison Parks,Roy Missall,Welmoed van Zuiden,Frederieke A.J. Gigase,Raphael Kübler,Amber Berdenis van Berlekom,Emily M. Hicks,Chotima Böttcher,Josef Priller,René S. Kahn,Lot D. de Witte,Towfique Raj
出处
期刊:Nature Genetics [Springer Nature]
卷期号:54 (1): 4-17 被引量:131
标识
DOI:10.1038/s41588-021-00976-y
摘要

Microglia have emerged as important players in brain aging and pathology. To understand how genetic risk for neurological and psychiatric disorders is related to microglial function, large transcriptome studies are essential. Here we describe the transcriptome analysis of 255 primary human microglial samples isolated at autopsy from multiple brain regions of 100 individuals. We performed systematic analyses to investigate various aspects of microglial heterogeneities, including brain region and aging. We mapped expression and splicing quantitative trait loci and showed that many neurological disease susceptibility loci are mediated through gene expression or splicing in microglia. Fine-mapping of these loci nominated candidate causal variants that are within microglia-specific enhancers, finding associations with microglial expression of USP6NL for Alzheimer’s disease and P2RY12 for Parkinson’s disease. We have built the most comprehensive catalog to date of genetic effects on the microglial transcriptome and propose candidate functional variants in neurological and psychiatric disorders. Transcriptomic analyses of 255 primary human microglial samples from 100 individuals highlight brain region, age, sex and disease states as sources of microglial heterogeneity. Molecular quantitative trait locus analyses implicate variants involved in neurological diseases through effects on gene expression and splicing.
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