两个数据库揭示泛癌种SNP-基因表达eQTL数据和SNP-甲基化meQTL数据

近来天昊生物为多家合作单位介绍了SNP联合expression数据进行表达数量性状位点分析（eQTL），以及SNP联合methylation数据进行甲基化数量性状位点分析（meQTL），旨在从多组学数据分析和挖掘中寻找新的研究思路，同时可以将以往的SNP/GWAS数据重新利用起来。这样的研究思路可以应用在多种复杂疾病中，包括癌症，从文献检索结果中看，类似思路的文章并不多，然而实现这样的QTL分析文章档次均很高。今天小编就为您介绍两款数据库：泛癌种中SNP如何影响基因表达和甲基化，进行QTL数据分析。

华中科技大学及德克萨斯大学休斯顿健康科学中心的团队合作于2018年1月4日及9月7日在《Nucleic Acids Research》杂志上分别发表了PancanQTL和Pancan-meQTL两款数据库文章1,2。

PancanQTL和Pancan-meQTL两款数据库的数据均来源于The Cancer Genome Atlas (TCGA)数据库，分别介绍了33种癌症的eQTL数据以及23种癌症的meQTL数据，QTL数据又分为cis-QTL和trans-QTL，数据处理过程类似，包括基因型数据、表达数据及甲基化数据收集和处理；协变量分析；eQTL及meQTL识别；survival相关的eQTL/meQTL及GWAS相关的eQTL/meQTL分析等。

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PancanQTL数据库

链接：

http://bioinfo.life.hust.edu.cn/PancanQTL/

如下图所示主要包含四类数据：Cis-eQTLs, Trans-eQTLs, Survival-eQTLs及GWAS-eQTLs。

在进行eQTL识别分析中包含一系列SNP及表达数据过滤的过程，利用Cis-eQTLs和Trans-eQTLs，结合TCGA中临床数据得到Survival-associated eQTLs，结合GWAS catalog数据得到GWAS-related eQTLs。

从网站链接中我们点击Cis-eQTLs，Cancer type中选择肺腺癌LUAD（N=514），可以输入SNP ID或Gene symbol，比如这里输入KRAS基因，点击search，会显示显著性结果。这些结果提示4个SNP位点会显著影响KRAS基因的表达水平，这样的信息可能对相关的研究有一定的辅助作用，我们可以针对多个目的基因验证其SNP和表达数据，结合前期研究及其它数据找到新的线索。

比如我们点击第一个Box Plot，发现该位点不同基因型下KRAS基因表达存在显著差异，图的信息可以下载PDF格式直接利用。

当然也可以对Cis-eQTLs和Trans-eQTLs数据进行下载，或者按SNP, gene or region进行搜索。

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Pancan-meQTL数据库

链接：

http://bioinfo.life.hust.edu.cn/Pancan-meQTL/

与PancanQTL类似，数据主要包括Pancan-meQTLs, Cis-meQTLs, Trans-meQTLs, Survival-meQTLs及GWAS-meQTLs。

SNP和甲基化数据分析流程及使用的软件如下：

其它的功能类似于PancanQTL数据库，例如点击Cis-meQTLs，Cancer type中选择肺腺癌LUAD（N=448），可以输入SNP ID、Methylation Probe或Gene symbol，比如这里输入EGFR基因，点击search，会显示显著性结果。

结果中我们能够看到多个SNP位点及甲基化探针数据，相关系数以及对应p值，点击第一个Box Plot，发现该SNP位点不同基因型对应的甲基化位点其甲基化水平有显著差异，同样的位点基因的表达水平又如何呢，相应的甲基化位点是否影响该基因的表达？这就需要进一步探索了。

天昊生物

天昊生物在SNP分型及数据分析上拥有无可比拟的优势，多项专利技术能够满足各种通量的SNP分型研究。同时拥有目的区域甲基化测序MethylTarget®专利技术，因此完全满足针对今天介绍的两款数据库中批量数据的验证，满足您在复杂疾病研究中有关eQTL/meQTL分析的科研需求，而类似研究思路的文章在某些疾病中确实罕见！

参考文献：

1.Gong J, Mei S, Liu C, et al. PancanQTL: systematic identification of cis-eQTLs and trans-eQTLs in 33 cancer types. Nucleic acids research 2018;46:D971-D6.

2.Gong J, Wan H, Mei S, et al. Pancan-meQTL: a database to systematically evaluate the effects of genetic variants on methylation in human cancer. Nucleic acids research 2018.

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