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

表达数量性状基因座 数量性状位点 生物 遗传建筑学 遗传学 全基因组关联研究 遗传力 特质 计算生物学 基因组学 基因 基因组 基因型 单核苷酸多态性 计算机科学 程序设计语言
作者
Farhad Hormozdiari,Steven Gazal,Bryce van de Geijn,Hilary Finucane,Chelsea J.‐T. Ju,Po−Ru Loh,Armin Schoech,Yakir Reshef,Xuanyao Liu,Luke 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:155
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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