Leveraging molecular quantitative trait loci to understand the genetic architecture of diseases and complex traits

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作者
Farhad Hormozdiari,Steven Gazal,Bryce van de Geijn,Hilary K. Finucane,Chelsea J.‐T. Ju,Po‐Ru Loh,Armin Schoech,Yakir Reshef,Xuanyao Liu,Luke J. O’Connor,Alexander Gusev,Eleazar Eskin,Alkes L. Price
出处
期刊:Nature Genetics [Springer Nature]
卷期号:50 (7): 1041-1047 被引量:229
标识
DOI:10.1038/s41588-018-0148-2
摘要

There is increasing evidence that many risk loci found using genome-wide association studies are molecular quantitative trait loci (QTLs). Here we introduce a new set of functional annotations based on causal posterior probabilities of fine-mapped molecular cis-QTLs, using data from the Genotype-Tissue Expression (GTEx) and BLUEPRINT consortia. We show that these annotations are more strongly enriched for heritability (5.84× for eQTLs; P = 1.19 × 10-31) across 41 diseases and complex traits than annotations containing all significant molecular QTLs (1.80× for expression (e)QTLs). eQTL annotations obtained by meta-analyzing all GTEx tissues generally performed best, whereas tissue-specific eQTL annotations produced stronger enrichments for blood- and brain-related diseases and traits. eQTL annotations restricted to loss-of-function intolerant genes were even more enriched for heritability (17.06×; P = 1.20 × 10-35). All molecular QTLs except splicing QTLs remained significantly enriched in joint analysis, indicating that each of these annotations is uniquely informative for disease and complex trait architectures.
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