Discovering single-cell eQTLs from scRNA-seq data only

表达数量性状基因座 生物 计算生物学 背景(考古学) 遗传学 基因 RNA序列 基因型 基因表达 单核苷酸多态性 转录组 古生物学
作者
Tianxing Ma,Haochen Li,Xuegong Zhang
出处
期刊:Gene [Elsevier BV]
卷期号:829: 146520-146520 被引量:9
标识
DOI:10.1016/j.gene.2022.146520
摘要

eQTL studies are essential for understanding genomic regulation. The effects of genetic variations on gene regulation are cell-type-specific and cellular-context-related, so studying eQTLs at a single-cell level is crucial. The ideal solution is to use both mutation and expression data from the same cells. However, the current technology of such paired data in single cells is still immature. We present a new method, eQTLsingle, to discover eQTLs only with single-cell RNA-seq (scRNA-seq) data, without genomic data. It detects mutations from scRNA-seq data and models gene expression of different genotypes with the zero-inflated negative binomial (ZINB) model to find associations between genotypes and phenotypes at the single-cell level. On a glioblastoma and gliomasphere scRNA-seq dataset, eQTLsingle discovered hundreds of cell-type-specific tumor-related eQTLs, most of which cannot be found in bulk eQTL studies. Detailed analyses on examples of the discovered eQTLs revealed important underlying regulatory mechanisms. eQTLsingle is a uniquely powerful tool for utilizing the vast scRNA-seq resources for single-cell eQTL studies, and it is available for free academic use at https://github.com/horsedayday/eQTLsingle.
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