Epigenomic and transcriptomic analyses define core cell types, genes and targetable mechanisms for kidney disease

生物 表观遗传学 DNA甲基化 遗传学 转录组 基因 遗传力 全基因组关联研究 染色质 机制(生物学) 损失函数 表观基因组 表型 计算生物学 基因型 基因表达 单核苷酸多态性 哲学 认识论
作者
Hongbo Liu,Tomohito Doke,Dong Guo,Xin Sheng,Ziyuan Ma,Joseph Park,Ha My T. Vy,Girish N. Nadkarni,Amin Abedini,Zhen Miao,Matthew Palmer,Benjamin F. Voight,Hongzhe Li,Christopher D. Brown,Marylyn D. Ritchie,Yan Shu,Katalin Suszták
出处
期刊:Nature Genetics [Springer Nature]
卷期号:54 (7): 950-962 被引量:65
标识
DOI:10.1038/s41588-022-01097-w
摘要

More than 800 million people suffer from kidney disease, yet the mechanism of kidney dysfunction is poorly understood. In the present study, we define the genetic association with kidney function in 1.5 million individuals and identify 878 (126 new) loci. We map the genotype effect on the methylome in 443 kidneys, transcriptome in 686 samples and single-cell open chromatin in 57,229 kidney cells. Heritability analysis reveals that methylation variation explains a larger fraction of heritability than gene expression. We present a multi-stage prioritization strategy and prioritize target genes for 87% of kidney function loci. We highlight key roles of proximal tubules and metabolism in kidney function regulation. Furthermore, the causal role of SLC47A1 in kidney disease is defined in mice with genetic loss of Slc47a1 and in human individuals carrying loss-of-function variants. Our findings emphasize the key role of bulk and single-cell epigenomic information in translating genome-wide association studies into identifying causal genes, cellular origins and mechanisms of complex traits.
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