李/王海军团队开发预测疾病相关基因因果组织的新方法

引起的驾驶组织或细胞类型的疾病仍不清楚，2019年11月6日，中山大学中山医学院李淼的新团队和中山大学第一附属医院王海军的团队在基因组生物学在线发表了一篇题为“欲望:通过选择表达与复杂疾病或火车相关的基因来估计驾驶组织”的文章该研究基于全基因组关联研究中疾病相关基因的选择性表达，提出了检测复杂疾病或性状的致病组织的系统框架

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的组织，其中一些是隐性的。不幸的是，我们目前对复杂疾病的病因和组织的理解通常局限于临床观察。例如，大脑肯定是精神分裂症的相关器官。然而，由于人脑由多个异质区域组成，关键是要知道哪些区域是真正的驱动因素。一个人的身高是另一个典型的例子。众所周知，各种组织(例如骨骼肌和心肌)中的细胞增殖可以促进人体的高度发育。然而，不清楚哪个组织对身高发展最重要。对于大多数人类疾病和特征来说，主要的驱动组织仍然难以捉摸。

组织的选择性病理学可能归因于其敏感基因的选择性表达。许多研究表明，致病基因往往在致病组织中选择性表达，这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的知识，甚至促进新致病基因的表征最近，Ongen等人。建议通过测量不同组织中全基因组关联研究(GWAS)相关变异的eQTL活性来估计疾病的复杂特征和病因学组织。Finucane等人还开发了一种通过连锁不平衡分数回归方法基于特定表达基因的遗传力富集来估计疾病相关组织的方法然而，这两种方法都没有直接使用基因选择性表达的数量来估计驱动组织，也没有基于估计直接表征易感基因。

系统结构图

在此，研究人员提出了一个系统框架，根据全基因组关联研究(GWASs)中疾病相关基因的选择性表达来检测复杂疾病或性状的致病组织该框架由三个组件组成，这三个组件迭代运行以生成驱动组织优先级的聚合列表此外，该框架还输出一个优先基因列表作为副产品研究人员将该框架应用于6种有代表性的复杂疾病或性状，并进行GWAS汇总统计，获得类风湿性关节炎相关组织的估计值