eQTL:连接突变与基因表达的桥梁

欢迎关注”生信修炼手册”!

在高等生物中，很多的重要性状都为数量形状，比如农作物的产量，人类复杂疾病（高血液，糖尿病)等等。对于这些数量性状而言，往往受到多个基因的调控作用。为了更好的开展复杂性状的遗传学研究，挖掘调控复杂性状的相关基因，QTL技术应运而生。

QTL全称如下

quantitative trait lici

称之为数量性状基因定位，该技术的目的是定位控制数量性状的主效基因在染色体上的位置。该技术首先利用合适的作图群体和分子标记，构建高密度的遗传连锁图谱，然后在遗传图谱上定位对应的主效基因。该方法依赖作图群体，遗传图谱，分析方法等多种因素， 定位到的QTL区域往往包含许多候选基因，后续还需结合其他技术进一步进行精细定位。

eQTL全程如下

expression quantitative trait loci

称之为表达定量性状基因座位， 其概念建立在QTL的基础上，只不过将表型换成了基因的表达量，定位基因组中控制mRNA表达水平的基因座, 采用的分子标记为SNP。利用基因分型和转录组分析结果，可以快速的进行eQTL分析。

eQTL可以分为以下两类

1. cis-eQTL, 也称之为local eQTL，顺式eQTL

2. trans-eQTL, 也称之为distant eQTL, 反式eQTL

示意图如下

cis-eQTL指的是eQTL定位在调控基因自身所在区域，比如基因的启动子区或者编码区。当位于基因启动子区时，可能引起转录因子结合位点的改变或者染色质结构的变化，从而影响基因表达；当位于基因编码区时，会导致编码蛋白发生变化，从而影响自身基因的表达。

trans-eQTL指的是eQTL距离调控基因非常远，大于20Mb以上，甚至不在同一条染色体上。反式eQTL可能的作用模式是通过诸如转录因子等调控蛋白来来介导靶标目的基因的表达，比如上图所示的SNP X位点，位于GeneA的启动子区，SNP X对基因A而言为cis-eQTL, SNP X通过调控基因A产生的转录因子， 从而影响转录因子A的靶标基因B, 对于基因B而言，SNP X为trans-eQTL。

和基因表达与调控类似，科学家发现eQTL是具有人群，组织，细胞特异性的，不同组织或者细胞中eQTL是不尽相同的。

通过NGS和芯片技术，可以快速得到大量样本的基因分型和定量结果。基于以上两种结果，可以开展eQTL研究。

eQTL的核心算法是线性回归，和GWAS中的线性回归类似，只不过将基因表达量作为因变量。目前也有很多eQTL研究的工具和数据库，后续会详细介绍。

·end·

—如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—

往期精彩

• 自己动手进行逻辑回归，你也可以！

• GWAS大家都知道，Gene-Based GWAS你了解吗？

• 3步搞定GWAS中的Gene Set Analysis

• 你听说过Epistasis吗？

• GWAS中的Gene-Gene Interactions如何分析？看这里

• 终于搞清楚了Lasso回归和Ridge回归的区别

• odd ratio置信区间的计算，你学会了吗？

• 多元回归分析存在多重共线性了怎么办？

• 基因型与表型的交互作用如何分析，多元回归来搞定

• 曼哈顿图就够了吗?你还需要LocusZoom

• GWAS做完了，下一步做什么？

  GWAS meta分析

• GWAS样本量不够怎么办，meta分析了解一下

• 你没看错，搞定GWAS meta分析只需一行代码！

• meta分析的森林图不会画？看这里

• GWAMA:GWAS meta-analysis的又一利器

• 点击鼠标即可完成GWAS meta分析，任何人都可以！

• 用R进行gwas meta分析,原来如此简单

  基因型填充

• GWAS中的genotype imputation简介

• 基因型填充中的phasing究竟是什么

• 基因型填充前的质控条件简介

• 使用shapeit进行单倍型分析

• gtool:操作genotype data的利器

• 使用IMPUTE2进行基因型填充

• 使用Beagle进行基因型填充

• 使用Minimac进行基因型填充

• 使用Eagle2进行单倍型分析

• X染色体的基因型填充

• 文献解读|不同基因型填充软件性能的比较

• Haplotype Reference Consortium:最大规模的单倍型数据库

• Michigan Imputation Server:基因型填充的在线工具

  CNV分析

• aCGH芯片简介

• aCGH芯片分析简介

• 基于SNP芯片进行CNV分析中的基本知识点

• PennCNV:利用SNP芯片检测CNV

• DGV:人类基因组结构变异数据库

• dbvar:染色体结构变异数据库

• DGVa:染色体结构变异数据库

• CNVD:疾病相关的CNV数据库

• DECIPHER:疾病相关的CNV数据库

• 全基因组数据CNV分析简介

• 使用CNVnator进行CNV检测

• 使用lumpy进行CNV检测

• CNVnator原理简介

• WES的CNV分析简介

• XHMM分析原理简介

• 使用conifer进行WES的CNV分析

• 使用EXCAVATOR2检测WES的CNV

• 靶向测序的CNV分析简介

• 使用CNVkit进行CNV分析

• DECoN:最高分辨率的CNV检测工具

  TCGA

• TCGA数据库简介

• 使用GDC在线查看TCGA数据

• 使用gdc-client批量下载TCGA数据

• 一文搞懂TCGA中的分析结果如何来

• 通过GDC Legacy Archive下载TCGA原始数据

• 使用GDC API查看和下载TCGA的数据

• 使用GDC下载TCGA肿瘤患者的临床信息

• 使用TCGAbiolinks下载TCGA的数据

• 使用TCGAbiolinks进行生存分析

• 使用TCGAbiolinks分析TCGA中的表达谱数据

• 使用TCGAbiolinks进行甲基化和转录组数据的联合分析

• Broad GDAC:TCGA数据分析中心

• 使用cBioPortal查看TCGA肿瘤数据

• UCSC  Xena:癌症基因组学数据分析平台

• GEPIA:TCGA和GTEx表达谱数据分析平台

• TANRIC:肿瘤相关lncRNA数据库

• SurvNet:基于网络的肿瘤biomarker基因查找算法

• TCPA:肿瘤RPPA蛋白芯片数据中心

• TCGA Copy Number Portal:肿瘤拷贝数变异数据中心

  生存分析

• 生存分析详细解读

• 用R语言进行KM生存分析

• 使用OncoLnc进行TCGA生存分析

• 用R语言进行Cox回归生存分析

• 使用kmplot在线进行生存分析

  肿瘤数据库

• ICGC:国际肿瘤基因组协会简介

• HPA:人类蛋白图谱数据库

• Oncomine:肿瘤芯片数据库

• ONGene:基于文献检索的肿瘤基因数据库

• oncomirdb:肿瘤相关的miRNA数据库

• TSGene:肿瘤抑癌基因数据库

• NCG:肿瘤驱动基因数据库

• mutagene:肿瘤突变频谱数据库

• CCLE:肿瘤细胞系百科全书

• mSignatureDB:肿瘤突变特征数据库

• GTEx:基因型和基因表达量关联数据库

  肿瘤免疫和新抗原

• Cancer-Immunity Cycle:肿瘤免疫循环简介

• TMB:肿瘤突变负荷简介

• 肿瘤微环境:Tumor microenvironment (TME)简介

• 肿瘤浸润免疫细胞量化分析简介

• 使用EPIC预测肿瘤微环境中免疫细胞构成

• TIMER:肿瘤浸润免疫细胞分析的综合网站

• quanTIseq:肿瘤浸润免疫细胞定量分析

• The Cancer Immunome Atlas:肿瘤免疫图谱数据库

• 肿瘤新抗原简介

• TSNAdb:肿瘤新抗原数据库

• 使用NetMHCpan进行肿瘤新抗原预测分析

  Hi-C数据分析

• chromosome-territories:染色质疆域简介

• chromosome conformation capture:染色质构象捕获技术

• 3C的衍生技术简介

• 解密Hi-C数据分析中的分辨率

• A/B compartment:染色质区室简介

• TAD:拓扑关联结构域简介

• chromatin loops:染色质环简介

• Promoter Capture Hi-C:研究启动子区染色质互作的利器

• 使用HiCUP进行Hi-C数据预处理

• Juicer:Hi-C数据处理分析的利器

• Juicer软件的安装详解

• Juicebox:Hi-C数据可视化利器

• Juicer实战详解

• HiC-Pro:灵活的Hi-C数据处理软件

• HiC-Pro实战详解

• 3D Genome Browser:Hi-C数据可视化工具

• HiCPlotter:Hi-C数据可视化工具

• 3CDB:基于3C技术的染色质互作信息数据库

• 3DIV:染色质空间互作数据库

• 4DGenome:染色质相互作用数据库

• 4D nucleome project:染色质三维结构研究必不可少的参考项目

• 3dsnp:SNP在染色质环介导的调控网络中的分布数据库

• iRegNet3D:疾病相关SNP位点在三维调控网络中的作用

• 使用WashU Epigenome Browser可视化hi-c数据

• HiGlass:高度定制的Hi-C数据可视化应用

• Hi-C Data Browser:Hi-C数据浏览器

• 使用FitHiC评估染色质交互作用的显著性

• 使用TADbit识别拓扑关联结构域

• 使用pyGenomeTracks可视化hi-c数据

• hi-c辅助基因组组装简介

• 文献解读|使用hi-C数据辅助埃及伊蚊基因组的组装

  chip_seq数据分析

• Chip-seq简介

• chip_seq质量评估之计算样本间的相关性

• chip_seq质量评估之查看抗体富集效果

• chip_seq质量评估之PCA分析

• chip_seq质量评估之coverage分析

• chip_seq质量评估之FRiP Score

• chip_seq质量评估之cross correlation

• chip_seq质量评估之文库复杂度

• depth, bedgraph, bigwig之间的联系与区别

• bigwig归一化方式详解

• 使用igvtools可视化测序深度分布

• 使用UCSC基因组浏览器可视化测序深度分布数据

• 使用deeptools查看reads分布特征

• 使用phantompeakqualtools进行cross correlation分析

• blacklist regions:NGS测序数据中的黑名单

• MACS:使用最广泛的peak calling软件之一

• MACS2 peak calling实战

• 使用SICER进行peak calling

• 使用HOMER进行peak calling

• peak注释信息揭秘

• PAVIS:对peak区域进行基因注释的在线工具

• 使用UPORA对peak进行注释

• 使用GREAT对peak进行功能注释

• annoPeakR:一个peak注释的在线工具

• 使用ChIPpeakAnno进行peak注释

• 使用ChIPseeker进行peak注释

• 使用PeakAnalyzer进行peak注释

• 使用homer进行peak注释

• 利用bedtools预测chip_seq数据的靶基因

  motif

• 关于motif你需要知道的事

• 详解motif的PFM矩阵

• 详解motif的PWM矩阵

• 使用WebLogo可视化motif

• 使用seqLogo可视化motif

• 使用ggseqlogo可视化motif

• MEME:motif分析的综合性工具

• 使用MEME挖掘序列中的de novo motif

• 使用DREME挖掘序列中的de novo motif

• 使用MEME-ChIP挖掘序列中的de novo motif

  chip_seq数据库

• ENCODE project项目简介

• FactorBook:人和小鼠转录因子chip_seq数据库

• ReMap:人类Chip-seq数据大全

• IHEC:国际人类表观基因组学联盟

• Epifactors:表观因子数据库

• GTRD:最全面的人和小鼠转录因子chip_seq数据库

• ChIP-Atlas:基于公共chip_seq数据进行分析挖掘

• Cistrome DB:人和小鼠的chip_seq数据库

• chipBase:转录因子调控网络数据

• unibind:human转录因子结合位点数据库

• chip_seq在增强子研究中的应用

• DENdb:human增强子数据库

• VISTA:人和小鼠的增强子数据库

• EnhancerAtlas:人和小鼠的增强子数据库

• FANTOM5:人类增强子数据库

• TiED:人类组织特异性增强子数据库

• HEDD:增强子疾病相关数据库

• HACER:human增强子数据库

• SEdb:超级增强子数据库简介

• dbSUPER:人和小鼠中的超级增强子数据库

• dbCoRC:核心转录因子数据库

• 使用ROSE鉴定超级增强子

  18年文章目录

• 2018年推文合集

扫描下方二维码，关注我们，解锁更多精彩内容！

生物信息入门

只差这一个

公众号