Leveraging single-cell ATAC-seq and RNA-seq to identify disease-critical fetal and adult brain cell types

全基因组关联研究 生物 电池类型 疾病 计算生物学 遗传学 细胞 生物信息学 基因 单核苷酸多态性 医学 内科学 基因型
作者
Samuel S. Kim,Buu Truong,Karthik A. Jagadeesh,Kushal K. Dey,Amber Shen,Soumya Raychaudhuri,Manolis Kellis,Alkes L. Price
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:15 (1): 563-563 被引量:42
标识
DOI:10.1038/s41467-024-44742-0
摘要

Prioritizing disease-critical cell types by integrating genome-wide association studies (GWAS) with functional data is a fundamental goal. Single-cell chromatin accessibility (scATAC-seq) and gene expression (scRNA-seq) have characterized cell types at high resolution, and studies integrating GWAS with scRNA-seq have shown promise, but studies integrating GWAS with scATAC-seq have been limited. Here, we identify disease-critical fetal and adult brain cell types by integrating GWAS summary statistics from 28 brain-related diseases/traits (average N = 298 K) with 3.2 million scATAC-seq and scRNA-seq profiles from 83 cell types. We identified disease-critical fetal (respectively adult) brain cell types for 22 (respectively 23) of 28 traits using scATAC-seq, and for 8 (respectively 17) of 28 traits using scRNA-seq. Significant scATAC-seq enrichments included fetal photoreceptor cells for major depressive disorder, fetal ganglion cells for BMI, fetal astrocytes for ADHD, and adult VGLUT2 excitatory neurons for schizophrenia. Our findings improve our understanding of brain-related diseases/traits and inform future analyses.
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