#16Quantifying the regulatory

effect size of cis-acting genetic variation using

allelic fold change

20180124

@emi_2sheds

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要約

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新しい点

活用方法

• cis-eQTLの指標を考えた

• eQTLの指標は今まで無かった

• 発現データは生でもlog変換してもOK

• 指標を計算するソフトウェアも提供

• cis-eQTLの影響を計ることができる

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eQTLの指標を考えた

• eQTLは長年研究されているが

eQTLの影響度を示す指標が無かった

• cis-eQTLの指標→ log aFC（allelic fold change）

– eVariantがrefとaltの場合のeGeneの発現量の比

– Fold changeのアリル版

eGene

eVariant

変異

Ref

Alt ↑この比が

↓aFC

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log aFC

eVariantのアリルがref (→0) の時のeGeneの発現への影響度をk0、eVariantのアリルがalt (→1) の時のeGeneの発現への影響度をk1とするとeGeneの各アリルの発現量は

eGeneの総発現量は

eBはベースの発現量

k1/k0のlogをとったものをlog aFCと定義しcis-eQTLの指標とする

log aFC

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（altのアリル発現量）÷（refのアリル発現量）のlog

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log aFCの計算方法

1. アリル単位の発現量から実際に計算

– eGene上のヘテロのSNPやフェージングを利用

– ちょうどいいSNPが無いと計測できない

2. eQTLから計算（発現量生データ）

– ヘテロの発現量がrefホモとaltホモの発現量の中間値になることを用いて線形モデルで計算

3. eQTLから計算（発現量log変換）

– RNA-Seqやマイクロアレイはlog変換することが多い

– 非線形モデルを用いて計算

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→正確なのは1、実用的なのは2・3

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log aFCをGTExデータで評価した

• eQTLから計算したlog aFC（線形、非線形×2の3モデル）は

アリル発現量から計算したlog aFCと高い相関

→aFCは堅牢な指標

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log aFC計算ソフト

https://github.com/secastel/aFC

VCF, BED, QTLなどを入力する

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補足

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eQTL

• expression quantitative trait loci

= 遺伝子の発現量に影響を与える変異

– 影響を与える側の変異 = eVariant

– 影響を受ける側の遺伝子 = eGene

eVariant

eGene

変異

発現量が変わる

Ref

Alt

発現

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距離によるeQTLの分類

• cis-eQTL

– eVariantがeGeneの1Mb以内

• trans-eQTL

– eVariantがeGeneから1Mb以上離れている・または別の染色体にある

→今回の対象

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aFC計算方法

• アリルごとの発現量がわかる場合– eGeneのヘテロSNPとフェージングを用いる

→（altのアリル発現量）/（refのアリル発現量）を

個人ごとに計算し、その中央値をとる

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aFC計算方法

• eQTLのみわかる場合（発現量生データ）– 生データではref/ref, het, alt/altの発現量が線形になる

→線形モデルで計算

緑破線はref/refとalt/altの中央値

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aFC計算方法

• eQTLのみわかる場合（発現量logデータ）– RNA-Seqやマイクロアレイでは発現量をlog変換することが多い

– logデータではref/ref, het, alt/altの発現量が線形にならない

緑破線はref/refとalt/altの中央値

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aFC計算方法

• eQTLのみわかる場合（発現量logデータ）– RNA-Seqやマイクロアレイでは発現量をlog変換することが多い

– logデータではref/ref, het, alt/altの発現量が線形にならない

→非線形モデルで計算

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