[論文レビュー] The dissection of expression quantitative trait locus hotspots

Jianan Tian, Mark P. Keller+5 more|arXiv (Cornell University)|Oct 10, 2015

Genetic Mapping and Diversity in Plants and Animals被引用数 4

ひとこと要約

この論文では、発現量関連性トライアットローカス（eQTL）ホットスポットが1つの遺伝的調節因子（完全な多機能性）由来であるか、複数の密接に連鎖したeQTL由来であるかを区別するための図的および尤度ベースの手法を導入している。線形判別分析と2遺伝子座対1遺伝子座の尤度比検定を用いて、効果の方向、優性、再結合型対非再結合型のゲノタイプパターンを分析することで、著者らはマウス交雑系における298 kbのトランス-eQTLホットスポットが、1つの遺伝子ではなく複数の原因多型由来であることを示した。

ABSTRACT

Studies of the genetic loci that contribute to variation in gene expression frequently identify loci with broad effect on gene expression: expression quantitative trait locus (eQTL) hotspots. We describe a set of exploratory graphical methods as well as a formal likelihood-based test for assessing whether a given hotspot is due to one or multiple polymorphisms. We first look at the pattern of effects of the locus on the expression traits that map to the locus: the direction of the effects, as well as the degree of dominance. A second technique is to focus on the individuals that exhibit no recombination event in the region, apply dimensionality reduction (such as with linear discriminant analysis) and compare the phenotype distribution in the non-recombinants to that in the recombinant individuals: If the recombinant individuals display a different expression pattern than the non-recombinants, this indicates the presence of multiple causal polymorphisms. In the formal likelihood-based test, we compare a two-locus model, with each expression trait affected by one or the other locus, to a single-locus model. We apply our methods to a large mouse intercross with gene expression microarray data on six tissues.

研究の動機と目的

• トランス-eQTLホットスポットが1つの調節遺伝子（多機能性）由来であるか、複数の連鎖したeQTL由来であるかを解明すること。
• 高次元の遺伝子発現データにおいて、多機能性対複数連鎖QTLをテストするスケーラブルな手法を開発すること。
• マイクロアレイ研究におけるバッチ効果や技術的アーチファクトから真の生物学的eQTLホットスポットを区別すること。
• 真の原因多型を同定するためのホットスポットの微細マッピングに役立つツールを提供すること。
• 6つの組織の遺伝子発現プロファイルを持つ大規模なマウス交雑系データセットを用いて、手法を検証すること。

提案手法

• ホットスポットにマッピングされる発現形質全体にわたるeQTL効果の方向と大きさを可視化するため、符号付きLODスコアを使用する。
• 加法的効果と優性効果をプロットし、形質反応が1遺伝子座モデルに整合しているかを評価する。
• 非再結合個体に対して線形判別分析（LDA）を適用し、複数の原因変異が存在することを示す明確な表現型クラスタを検出する。
• 2遺伝子座モデル（各形質が2つの遺伝子座のいずれかに影響を受ける）と1遺伝子座モデルを尤度比検定で比較する。
• 全ゲノムにわたる初期QTLスキャンとしてHaley-Knott回帰を用い、ホットスポットを同定する。
• ホットスポットに近い局所eQTLを除外し、トランス-eQTL効果に焦点を当てる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 トランス-eQTLホットスポットは、1つの原因多型由来か、複数の連鎖した多型由来か？
• RQ2 図的手法は、複数eQTLを示唆する効果方向や優性パターンを明らかにできるか？
• RQ3 非再結合個体は再結合個体と比較して、明確に異なる発現プロファイルを示すか？（複数の原因変異が存在することを示唆する。）
• RQ4 1遺伝子座モデルと2遺伝子座モデルを比較する尤度比検定は、複数eQTLの統計的証拠を提供するか？
• RQ5 これらの手法は、高スループット遺伝子発現データにおけるバッチ効果を真のeQTLホットスポットと区別できるか？

主な発見

• B6 x BTBRマウス交雑系における10番染色体上の298 kbのトランス-eQTLホットスポットは、1つの遺伝子ではなく複数の原因多型由来である。
• 図的分析により、形質ごとに一貫性のない効果方向と優性パターンが観察され、複数の背後要因遺伝子が存在することを示唆した。
• 非再結合個体に対するLDAにより、明確な発現クラスタが得られ、複数の原因変異が存在することを示した。
• 尤度比検定により、2遺伝子座モデルが1遺伝子座モデルを強く支持し、複数eQTLの統計的証拠が得られた。
• 少数の外れ値トランスクリプトを除外することで、モデルの適合度が向上し、ノイズが低減された。
• これらの手法は、強力な関連性（LOD > 100）が存在する状況下でも、真のeQTLホットスポットとバッチ効果を効果的に区別できた。