中山大学李淼新/王海军团队开发新手段，可推测疾病相关基因的因果组织

来源：iNature

原标题：Genome Biology：中山大学李淼新/王海军团队开发新手段，可推测疾病相关基因的因果组织

易感基因引发疾病的驱动组织或细胞类型至今仍不清楚，2019年11月6号，中山大学中山医学院李淼新团队与中山大学第一附属医院王海军团队合作在Genome Biology上在线发表了题为DESE: estimating driver tissues by selective expression of genes associated with complex diseases or traits的文章。该研究提出了一个系统的框架，根据疾病相关基因在全基因组相关研究(GWASs)中的选择性表达来检测复杂疾病或性状的因果组织。

组织选择性是许多复杂疾病或特征的重要特征。复杂的表型通常涉及多个相关组织，其中一些是隐性的。不幸的是，我们目前对复杂疾病的病因组织的认识通常在临床观察中受到限制。例如，可以肯定的是，大脑一定是精神分裂症的一个相关器官。然而，由于人脑由多个异质区域组成，因此关键是要知道哪些区域是实际驱动因素。人的身高是另一个典型的例子。众所周知，多种组织（例如骨骼肌和心肌）中的细胞增殖可能会促进人体高度的发展。但是尚不清楚哪些组织对于身高的发展最重要。对于大多数人类疾病和特征，主要的驱动器组织仍然难以捉摸。

组织选择性的病理学可能归因于其敏感性基因的选择性表达。许多研究表明，病因基因在病原组织中倾向于具有较高的选择性表达，为疾病的组织选择性奠定了基础。基因选择性表达谱的分析可以扩展人类疾病知识，甚至可以促进表征新的致病基因。最近，Ongen等人。提出通过测量全基因组关联研究（GWAS）相关变体在不同组织中的eQTL活性来估计复杂性状和疾病的病因组织。Finucane等。还开发了一种方法，通过连锁不平衡（LD）评分回归方法，根据特定表达基因的遗传力富集来估计与疾病相关的组织。但是，这两种方法都没有直接利用基因选择性表达的数量来进行驱动器组织估计，也没有基于估计直接表征易感基因。

系统结构示意图

在这里，研究人员提出了一个系统的框架，根据疾病相关基因在全基因组相关研究(GWASs)中的选择性表达来检测复杂疾病或性状的因果组织。该框架由三个组件组成，它们以迭代方式运行，以生成一个聚合的驱动组织优先级列表。此外，该框架还输出优先基因列表作为副产品。研究人员将该框架应用于六种具有代表性的复杂疾病或性状，并进行GWAS汇总统计，从而得出类风湿关节炎相关组织的估计值。

原文链接：

https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-019-1801-5