Interpreting non-coding disease-associated human variants using single-cell epigenomics

表观遗传学 表观基因组 生物 计算生物学 全基因组关联研究 人类基因组 遗传学 基因组 注释 基因 基因组学 单核苷酸多态性 DNA甲基化 基因表达 基因型
作者
Kyle J. Gaulton,Sebastian Preißl,Bing Ren
出处
期刊:Nature Reviews Genetics [Springer Nature]
卷期号:24 (8): 516-534 被引量:60
标识
DOI:10.1038/s41576-023-00598-6
摘要

Genome-wide association studies (GWAS) have linked hundreds of thousands of sequence variants in the human genome to common traits and diseases. However, translating this knowledge into a mechanistic understanding of disease-relevant biology remains challenging, largely because such variants are predominantly in non-protein-coding sequences that still lack functional annotation at cell-type resolution. Recent advances in single-cell epigenomics assays have enabled the generation of cell type-, subtype- and state-resolved maps of the epigenome in heterogeneous human tissues. These maps have facilitated cell type-specific annotation of candidate cis-regulatory elements and their gene targets in the human genome, enhancing our ability to interpret the genetic basis of common traits and diseases.
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