3′aQTL-atlas: an atlas of 3′UTR alternative polyadenylation quantitative trait loci across human normal tissues

生物 全基因组关联研究 数量性状位点 单核苷酸多态性 遗传学 表达数量性状基因座 聚腺苷酸 遗传关联 计算生物学 人类基因组 基因 基因组 基因型 基因表达
作者
Yanfeng Cui,Fanglue Peng,Dan Wang,Yumei Li,Jason Sheng Li,Lei Li,Wei Li
出处
期刊:Nucleic Acids Research [Oxford University Press]
卷期号:50 (D1): D39-D45 被引量:20
标识
DOI:10.1093/nar/gkab740
摘要

Genome-wide association studies (GWAS) have identified thousands of non-coding single-nucleotide polymorphisms (SNPs) associated with human traits and diseases. However, functional interpretation of these SNPs remains a significant challenge. Our recent study established the concept of 3' untranslated region (3'UTR) alternative polyadenylation (APA) quantitative trait loci (3'aQTLs), which can be used to interpret ∼16.1% of GWAS SNPs and are distinct from gene expression QTLs and splicing QTLs. Despite the growing interest in 3'aQTLs, there is no comprehensive database for users to search and visualize them across human normal tissues. In the 3'aQTL-atlas (https://wlcb.oit.uci.edu/3aQTLatlas), we provide a comprehensive list of 3'aQTLs containing ∼1.49 million SNPs associated with APA of target genes, based on 15,201 RNA-seq samples across 49 human Genotype-Tissue Expression (GTEx v8) tissues isolated from 838 individuals. The 3'aQTL-atlas provides a ∼2-fold increase in sample size compared with our published study. It also includes 3'aQTL searches by Gene/SNP across tissues, a 3'aQTL genome browser, 3'aQTL boxplots, and GWAS-3'aQTL colocalization event visualization. The 3'aQTL-atlas aims to establish APA as an emerging molecular phenotype to explain a large fraction of GWAS risk SNPs, leading to significant novel insights into the genetic basis of APA and APA-linked susceptibility genes in human traits and diseases.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
椰椰发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
LX发布了新的文献求助10
1秒前
庄生发布了新的文献求助10
1秒前
Jessie完成签到,获得积分10
1秒前
CC完成签到 ,获得积分10
2秒前
魏凡之完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
陈灵光完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
陈晨发布了新的文献求助10
4秒前
huan发布了新的文献求助10
4秒前
Ma_Cong完成签到,获得积分10
4秒前
wenwenb完成签到,获得积分10
5秒前
why完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
5秒前
5秒前
次我完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
6秒前
Jasper应助zhuanchuanman采纳,获得10
6秒前
6秒前
顾矜应助灯灯采纳,获得10
6秒前
肖意涵完成签到,获得积分20
6秒前
盲目逛恋完成签到,获得积分10
6秒前
未央完成签到,获得积分10
7秒前
Akim应助小于采纳,获得10
7秒前
7秒前
7秒前
7秒前
yjdjskd123完成签到 ,获得积分10
7秒前
ilihe发布了新的文献求助10
8秒前
英俊的铭应助JJ采纳,获得10
8秒前
我是老大应助平常十八采纳,获得10
8秒前
8秒前
9秒前
打打应助风儿采纳,获得10
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Basic And Clinical Science Course 2025-2026 3000
人脑智能与人工智能 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
Process Plant Design for Chemical Engineers 400
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
Signals, Systems, and Signal Processing 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5612728
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4697738
关于积分的说明 14895443
捐赠科研通 4734234
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2546654
邀请新用户注册赠送积分活动 1510660
关于科研通互助平台的介绍 1473494