​NAR | 崔亚/李蔚团队建立人类正常组织3′aQTL数据库3′aQTL-atlas—用于解释人类复杂疾病关联的风险位点

全基因组关联分析（GWAS）发现大量与人类复杂疾病关联的风险位点，然而这些位点有将近90%以上都位于非编码区域，给分子层面解释这些变异位点带来很大挑战。

选择性多聚腺苷酸化 (alternative polyadenylation, APA) 是一种重要且广泛存在的基因转录后调控过程，大多数APA都发生在3'UTR区域。APA可以影响mRNA的稳定性，翻译效率，和蛋白的细胞定位等重要过程。APA的异常调控通常与疾病的发生和发展密切相关。美国加州大学（尔湾）讲席教授李蔚教授实验室多年来一直专注APA领域，并且在过去几年里做出了一系列原创性的发现。李蔚团队开发了第一个从传统RNA-seq数据里直接分析APA的生物信息算法DaPars (Nature Communications 2014) ，发现了CFIm25蛋白可以通过影响APA来控制脑瘤的生长 (Nature 2014)，报道了APA可以通过竞争性内源RNA (ceRNA) 的机理来控制抑癌基因的表达 (Nature Genetics 2018)，阐明了一类肿瘤特异性泛素连接酶MAGE-A11是癌症中APA的主要调控因子 (Molecular Cell 2020)。最近，李蔚团队提出了位于基因的3′非翻译区 (3′UTR) 的选择性多聚腺苷酸化 (APA) 的遗传变异 (3′aQTL) 可用来解读新的疾病风险易感位点的理论，为揭示人类复杂性状和疾病病因学提供了新的途径（详见BioArt报道：专家点评Nat Genet | 李蔚团队报道多聚腺苷酸化(APA)关联遗传位点可以解释人类复杂疾病）(Nature Genetics 2021)。然而，尽管越来越多的证据表明3′aQTL在解释人类复杂疾病的重要性，但是目前却没有一个能供用户快速查询和可视化这些人类正常组织3′aQTL的数据库，阻碍了科学家们对3′aQTL在人类复杂疾病中的研究。

近日，美国加州大学（尔湾）生物信息讲席教授李蔚团队在Nucleic Acids Research杂志上发表文章3′aQTL-atlas: an atlas of 3′UTR alternative polyadenylation quantitative trait loci across human normal tissues，该研究全面分析了基因型-组织表达项目（Genotype-Tissue Expression，GTEx v8）中的15,201个RNA-seq和基因组数据，建立了第一个人类正常组织3′aQTL数据库3′aQTL-atlas(https://wlcb.oit.uci.edu/3aQTLatlas/) 。

基于李蔚团队自己开发的从标准转录组数据中定量分析APA的算法DaPars v2，崔亚博士全面分析了GTEx v8中的49个人类正常组织，包含15,201个RNA-seq和基因组数据，发现了大约140万个与APA相关的遗传变异位点 (3'aQTL) ，并建立了第一个人类正常组织3′aQTL数据库3′aQTL-atlas。

同时，3′aQTL-atlas提供了四个主要功能模块：3′aQTL跨组织搜索，3′aQTL基因组浏览器，3′aQTL箱形图可视化，GWAS-3′aQTL共定位可视化，来快速、直观、友好地为用户呈现3′aQTL，帮助科学家们进行3′aQTL和人类复杂疾病研究。

3′aQTL-atlas提供了目前最大的人类正常组织3′aQTL资源，是第一个供用户在线查询和可视化3′aQTL的综合数据库。3′aQTL-atlas团队将对该数据库进行定期的更新和维护，不断计算和收录新的3′aQTL资源，帮助科学家们解释人类复杂疾病关联的风险位点。

美国加州大学（尔湾）李蔚教授、李磊博士（现深圳湾实验室特聘研究员）为该论文共同通讯作者，李蔚教授课题组崔亚博士为论文第一作者。

李蔚课题组诚招生物信息博士后，研究方向为APA以及表观遗传的大规模数据挖掘来解释人类复杂疾病，例如癌症、老年痴呆、，糖尿病等。李蔚教授已经发表了190篇文章，其中有23篇通讯作者文章在Nature, Cell & Science系列杂志发表。李蔚教授过去的学生已经有6位在美国一流研究型大学（包含哈佛医学院，匹兹堡大学和梅奥诊所）获得了独立PI的教授职位，有3位学生获得了中国国家QNQR头衔。实验室详情参见：https://sites.uci.edu/weililab/。

原文链接：

https://doi.org/10.1093/nar/gkab740

制版人：十一

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