Mapping interindividual dynamics of innate immune response at single-cell resolution

生物 数量性状位点 遗传学 基因座(遗传学) 免疫系统 全基因组关联研究 计算生物学 单细胞分析 RNA剪接 表达数量性状基因座 先天免疫系统 细胞 单核苷酸多态性 基因 核糖核酸 基因型
作者
Natsuhiko Kumasaka,Raghd Rostom,Ni Huang,Krzysztof Polański,Kerstin B. Meyer,Sharad Patel,R. Vernon Boyd,Céline Gomez,Sam N. Barnett,Nikolaos Panousis,Jeremy Schwartzentruber,Maya Ghoussaini,Paul Lyons,Fernando J. Calero-Nieto,Berthold Göttgens,Josephine Barnes,Kaylee B. Worlock,Masahiro Yoshida,M Nikolíc,Emily Stephenson,Gary Reynolds,Muzlifah Haniffa,John C. Marioni,Oliver Stegle,Tzachi Hagai,Sarah A. Teichmann
出处
期刊:Nature Genetics [Springer Nature]
卷期号:55 (6): 1066-1075 被引量:5
标识
DOI:10.1038/s41588-023-01421-y
摘要

Common genetic variants across individuals modulate the cellular response to pathogens and are implicated in diverse immune pathologies, yet how they dynamically alter the response upon infection is not well understood. Here, we triggered antiviral responses in human fibroblasts from 68 healthy donors, and profiled tens of thousands of cells using single-cell RNA-sequencing. We developed GASPACHO (GAuSsian Processes for Association mapping leveraging Cell HeterOgeneity), a statistical approach designed to identify nonlinear dynamic genetic effects across transcriptional trajectories of cells. This approach identified 1,275 expression quantitative trait loci (local false discovery rate 10%) that manifested during the responses, many of which were colocalized with susceptibility loci identified by genome-wide association studies of infectious and autoimmune diseases, including the OAS1 splicing quantitative trait locus in a COVID-19 susceptibility locus. In summary, our analytical approach provides a unique framework for delineation of the genetic variants that shape a wide spectrum of transcriptional responses at single-cell resolution.
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