本报讯 荷兰格罗宁根大学的Harm-Jan Westra、Lude Franke和美国Biogen公司的Heiko Runz，通过研究大脑表达数量性状位点和网络分析揭示大脑相关疾病的下游效应和假定驱动因素。相关论文日前发表于《自然-遗传学》。

从全基因组关联研究（GWAS）中识别治疗靶点需要深入了解下游功能性结果。

研究人员统一了来自14个大脑数据集的8613个RNA测序样本，以创建MetaBrain资源，并在多个大脑区域和祖先特定数据集（n≤2759）中进行了顺式和反式表达定量性状位点（eQTL）元分析。与血液顺式eQTL相比，16169个皮质顺式eQTL中许多是组织依赖性的。研究人员通过相互作用分析推断了3549个顺式eQTL的脑细胞类型。他们使用孟德尔随机化和共定位对31个大脑相关性状的186个顺式eQTL进行了优先排序，包括40个具有推断细胞类型的顺式eQTL，例如多发性硬化症的神经元特异性顺式eQTL（CYP24A1）。研究人员进一步描述了737个反式eQTL的526个独特变体和108个独特基因，他们使用大脑特异性基因协同调节网络连接GWAS基因座，并对5种中枢神经系统疾病的额外基因进行优先排序。

这项研究为中枢神经系统疾病研究提供了宝贵资源。（柯讯）

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41588-023-01300-6