2019年10月17日,来自美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)的Daniel Geschwind教授团队在Cell上发表了题为Genetic Control of Expression and Splicing in Developing Human Brain Informs Disease Mechanisms的长文,报道了迄今最大规模的人脑皮层发育的eQTL与sQTL图谱,并与精神分裂症(shizophrenia)和自闭症谱系障碍(autism spectrum disorder, ASD)的GWAS位点进行了对比分析,发掘出诸多潜在的神经系统发育障碍风险位点和相应基因调控机制。


迄今最大规模脑皮质发育eQTL、sQTL图谱被加州大学揭示


在该研究中,作者收集了233个处于妊娠中期(mid-gestation)的人胚胎脑组织,利用RNA-seq和高密度基因分型(high-density genotyping)分别测定了近16000个基因的表达水平和近670万个单核苷酸多态性,同时还利用Leafcutter分析了RNA剪接模式(可简单理解为特定外显子保留率)。随后,作者利用FastQTL方法分别以基因表达和RNA剪接为响应指标建立了以基因型为主,辅以其它多项混杂因子(confounding factor)的线性回归QTL模型,得到了具有统计显著性(FDR < 0.05)的6526个eQTL相关基因和4535个sQTL的相关基因。


迄今最大规模脑皮质发育eQTL、sQTL图谱被加州大学揭示


在识别eQTL和sQTL显著位点及基因的基础上,作者进而探究了这些位点与某些功能性基因组区域之间的空间关系。作者发现,eQTL位点和sQTL位点均显著富集于基因转录起始位点(TSS)的正负10kb范围内,同时也富集于启动子区域和由ATAC-seq测定的DNA开放区域,另外sQTL还富集在剪接识别位点中。在与DNA结合蛋白/转录因子和RNA结合蛋白结合位点的联合分析中,作者发现eQTL位点往往更多聚集在转录因子与DNA的结合处,而sQTL则更多地聚集在RNA结合蛋白与RNA的结合处。这些结果提示了eQTL和sQTL位点对基因表达影响的潜在分子机制。


同时,作者还将胚胎脑发育eQTL/sQTL与成年脑eQTL/sQTL进行了对比,并探讨了它们分别对精神分裂症或自闭症风险位点的贡献程度。结果发现,胎脑和成年脑之间QTL位点的重合度较低,且前者更显著富集于由GWAS测定的精神分裂症风险位点中。另外,对于自闭症的遗传因素,sQTL比起eQTL来说富集程度更高。这些结果表明胚胎脑发育过程中遗传因素与基因表达间的复杂关联对相关疾病发生风险具有较强的指向性,另外也展示了RNA剪接这一因素在其中可能扮演的关键角色。


迄今最大规模脑皮质发育eQTL、sQTL图谱被加州大学揭示


总之,这项研究利用大规模人体胚胎脑皮层发育样本得到了丰富的基因组与转录组信息,基于经典的QTL分析范式挖掘出众多具有潜在重要基因表达调控效应的单核苷酸多态性位点,与基因组功能性区域数据和脑发育相关疾病GWAS数据的联立分析则得到了eQTL/sQTL因子与疾病发生的关联及导致这种关联的分子机制。毫无疑问,与已有成年人脑QTL研究相比,这项研究能更精确和特异地揭示与脑发育异常相关的疾病的风险位点,因而具有极高的价值;其对RNA剪接模式的关注,和对RNA剪接模式比基因表达水平更加富集于自闭症相关风险位点的现象的发现,无疑为理解和治疗这一疾病的提供了全新的视角。


研究背景


基因调控领域的一个重要课题是个体基因组特征,如单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism, SNP),与基因表达之间的关联以及这种关联对表现型的影响机制。表达数量性状座位分析(expression quantitative trait loci, eQTL)是解析基因表达的遗传基础的主要方法之一。包括迄今规模最大的人类组织转录组表达数据库GTEx在内的多项研究依靠这一方法揭示了诸多对基因表达水平具有显著影响的组织或环境特异性基因特征。随着研究界对基因表达这一笼统概念内含的复杂基因调控机制尤其是RNA层级的转录后调控或翻译调控的认知逐渐加深,以及对应定量化生物信息学方法的开发,相应的QTL分析范式不断被提出,例如针对RNA剪接模式的sQTL和针对RNA翻译效率的roQTL等。


由于QTL分析在统计学功效和生物学意义方面表现出的优异性质,其常被应用至伴有基因分型(genotyping)或全外显子/基因组测序的大型正常组织或疾病组织的转录组数据集,并与全基因组关联分析研究(GWAS)等数据联合分析,以挖掘某些基因组遗传变异在基因表达层面与发育障碍或疾病的关联。不过,由于人体胚胎发育组织样本的获得极为困难,而诸多疾病都与对应组织的异常发育紧密相关,因此仅利用成年人组织样本进行QTL分析往往未能完全揭示重要的调控机制。


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