大部分的遗传变异都是通过影响基因表达来改变人类性状的【1,2】，目前为止，人类许多组织类型的基因表达在GTEx项目和表达数量性状中（eQTLs）已被描绘【3-5】，然而我们对于变异影响人类性状的调控机制的理解还不完全。DNA甲基化（DNA methylation, DNAm）在基因调控和细胞命运决定等关键生物学过程中发挥着重要作用，DNAm数量性状位点（mQTLs）与基因组关联分析（GWAS）提示DNAm可能参与遗传调控机制【6,7】，大部分的mQTLs研究是在全血来源样本中进行的，但调控关于人组织中DNAm的研究相对较少。因此，刻画组织特异的DNAm特征对于解析其在基因调控及复杂性状相关性中的作用十分必要。

2022年12月12日，来自芝加哥大学公共卫生科学系的Brandon L. Pierce等人在Nature Genetics上发表了题为DNA methylation QTL mapping across diverse human tissues provides molecular links between genetic variation and complex traits的文章。研究绘制了包含987个人类样本，9种组织类型的DNAm图谱，并计算了甲基化组和转录组间的关联，鉴定了与基因表达相关的CpGs，称之为表达数量性状甲基化位点（eQTMs），进一步地，作者比较并整合了mQTLs和eQTLs来解析组织间顺式遗传调控与复杂性状之间的关联。

为了探究DNAm与基因表达间的关系，作者首先描述了eQTMs在组织类型间的映射，评估了可能促进eQTMs发挥基因调控位点功能的因素，发现eQTMs要么是组织特异的，要么是超过6种组织类型所共享的。相较于远端基因调控区域，近端的eQTM CpGs（eCpGs）处，DNAm与基因表达的负相关是不成比例的。接下来，作者将影响临近CpG位点（±500 kb）DNAm水平的cis遗传变异映射得到mQTLs，在平衡了组织共享效应后，作者鉴定到286,152个mQTL CpG位点（mCpGs）。随后，为比较mQTL与cis-eQTL，作者采用类似方法鉴定出了eQTLs，对于特定CpG，与eQTLs类似，DNAm的遗传调控是高度组织特异或高度组织共享的，平均而言，一个组织中37%的mCpGs在其他所有组织中也都存在。对于特定的mCpG，46%的组织都有相似的效应，而约5%的mCpGs在其他组织中未被发现。

为比较mQTLs与eQTLs的分子机制，作者整合了CGIs，基因组功能元件和染色质状态注释进行了富集分析。mQTLs与eQTLs都富集于基因调控区域，作者发现只有eQTLs富集在CGIs和基因转录本，而mQTLs更倾向于驻留在不活跃的基因组区域，如远端增强子和潜在绝缘子。接下来，作者整合了染色质免疫共沉淀结果分析了mQTLs与eQTLs的转录因子结合位点，发现eQTLs富集参与基础转录的转录因子，mQTLs则富集类固醇受体及其他参与基因组3D组织的蛋白。以上说明mQTLs与eQTLs生物学机制上的差异一部分是由不同转录因子驱动的。此外，mQTLs与eQTLs的共定位比例分析提示DNAm与基因表达的遗传共调控是很少的，且mQTLs存在分子多向性（pleiotropy），即遗传变异会以长期且组织特异性的方式改变DNAm景观。

接下来，作者在mQTLs特异的共定位中找到了卵巢特异的关联，其中有与2个乳腺癌GWAS信号共定位（都在TERT位点），有与身体质量指数相关的（在MEG9位点）。作者发现mQTLs比eQTLs更能反映GWAS关联性，整合的e/mQTLs-GWAS共定位分析信号能更精细地区分性状相关变异，更好地刻画复杂性状背后的分子机制。作者至少在一个组织中鉴定出了18/65种性状具有不成比例的共定位，比如血块和细胞计数性状就与全血mQTLs共定位，提示mQTLs能够提供与复杂性状相关的组织信息，帮助描述病理。进一步的分析表明呈现调节多向性的mQTLs会有更大可能影响复杂性状。

为了更好地理解促进mQTLs影响性状的DNAm特征，作者分析了性状相关的mCpGs的DNAm水平及其与开放染色质的重合程度，发现其中53%都存在重合。性状相关的mCpGs的DNAm水平较低，性状相关的eGenes高表达，这说明在控制性状中起作用的遗传调控的DNAm位点对应的是活性染色质区域低甲基化的CpG位点。作者注意到这些mCpGs富集在基因调控元件中，尤其是远端调控元件。随后，作者整合mQTL特异的性状相关的mCpGs和功能图谱，鉴定出来了基因——性状关系对，包括已知的APOB和胆固醇，和之前了解很少的RUNX1和哮喘等。最后，作者将GWAS，mQTLs与eQTLs信号结合，得到了更多时空特异的影响性状的调控事件。

总的来说，文章通过DNA甲基化为主的整合分析，鉴定了286,152个CpG位点的mQTL，并发现其中5%以上都具有组织特异性，2,254个mQTL共定位与83种性状相关，这有助于我们理解人类组织中分子调控机制及其对于复杂性状的影响。


原文链接：

https://doi.org/10.1038/s41588-022-01248-z


参考文献

1. Nicolae, D. L. et al. Trait-associated SNPs are more likely to beeQTLs: annotation to enhance discovery from GWAS. PLoS Genet.6, e1000888 (2010).

2. Cano-Gamez, E. & Trynka, G. From GWAS to function: Usingfunctional genomics to identify the mechanisms underlyingcomplex diseases. Front. Genet. 11, 424 (2020).

3. GTEx Consortium et al. Genetic effects on gene expression acrosshuman tissues. Nature 550, 204–213 (2017).

4. GTEx Consortium. The GTEx Consortium atlas of geneticregulatory effects across human tissues. Science 369,1318–1330 (2020).

5. Barbeira, A. N. et al. Exploiting the GTEx resources to decipher themechanisms at GWAS loci. Genome Biol. 22, 49 (2021).

6. Huan, T. et al. Genome-wide identification of DNA methylationQTLs in whole blood highlights pathways for cardiovasculardisease. Nat. Commun. 10, 4267 (2019).

7. Ng, B. et al. An xQTL map integrates the genetic architecture ofthe human brain’s transcriptome and epigenome. Nat. Neurosci.20, 1418–1426 (2017).