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全基因组关联研究(GWAS)已经成功地发现了超过10万个基因组位点,这些位点包含了与复杂性状和疾病表型相关的常见单核苷酸多态性(SNPs),为系统研究人类疾病的分子机制提供了一个非常重要的起点。然而,绝大多数的遗传关联仍然缺乏任何分子和细胞功能基础上的机制假说,因为超过90%的位点位于蛋白质编码外显子之外,并可能在基因调控区域与环路中扮演非编码作用,这个问题至今没有解决。
最近,研究人员发布了EpiMap,其包括了10,000个表观基因组图,跨越800个样本,可以被用来定义染色质状态,高分辨率增强子,增强子模块,上游调节器和下游靶基因。
研究人员使用这个资源注释了30,000个遗传位点,这些位点与540个性状相关,并预测了性状相关的组织,在富集的组织增强子和候选组织特异性靶基因中的推定具有因果关系的核苷酸变异。
研究人员将多因素性状划分为具有不同功能富集和疾病合并模式的组织特异性致病因子,并揭示了单因素单向性和多因素多向性位点。得分最高的位点经常有多个预测的驱动变异,通过多个增强子与共同的靶基因、共同组织中的多个基因或多个基因和多个组织汇聚在一起,表明广泛的共生性。研究人员还利用该数据库,发现与冠心病(CAD)相关的表观遗传修饰的变化在脂肪组织,冠状动脉和肝脏以及许多其他组织中有富集。
总是,该研究结果阐述了密集、丰富、高分辨率的表观基因组注释,对于研究复杂性状十分重要。
原始出处:
Carles A. Boix et al. Regulatory genomic circuitry of human disease loci by integrative epigenomics. Nature (2021).
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