Andrew B. Nobel

集団における遺伝的変異は、ゲノム中の特定の部位に生じる遺伝的変異である一塩基多型（SNPs）の解析を通じて研究されるのが一般的である。 発現量形質座（eQTL）解析は、1つ以上の遺伝子の発現に影響を与える遺伝子変異を同定しようとするもので、遺伝子の発現がSNPの対立遺伝子配置と関連している遺伝子-SNP対をeQTLと呼んでいる。 eQTLの同定は、ヒトやその他の集団における疾患の研究および理解において強力なツールであることが証明されている。

最新の遺伝子型および発現アレイを使用した場合、典型的なeQTL解析は数百万のSNPおよび数万の遺伝子を含み、計算および複数のテストを行うことが重要な課題となっている。 近傍の遺伝子やSNPに注目した局所的（cis）eQTL解析でさえ、数千万組の遺伝子SNPを含むことがある。 eQTL解析の最初の研究は、ホモ接合体集団における関連統計量の高速計算と、それに続く検定に取り組みました。 現在、完全な（トランス）eQTL解析の検出力を強化するために、反復試験法の利用を検討しています。 eQTLの検定を補完するものとして、我々は最近、eQTLの効果量を評価するための単純なlog-of-linearモデルを開発した。これは、これまで文献上ではあまり体系的に注目されてこなかった重要な問題である。 次のステップとして重要なのは、複数の組織におけるeQTLを同時に解析することである。 多組織解析は、組織間の強度を借りて単一組織のeQTL研究の知見を改善し、組織間の違いの性質や原因に関する基本的な生物学的疑問を解決する可能性を持っている。 多組織解析の重要な特徴は、あるSNPがある組織ではある遺伝子の発現に関連するが、他の組織では関連しない場合があることである。 NIH Genotype-Tissue Expression (GTEx) Consortiumと共同で、多組織eQTL解析のためのMT-eQTLと呼ばれる経験的ベイズ手法を開発しました。 この方法は、複数の組織にわたる複雑な関連パターンを検定することができ、コンソーシアムの最近のScience論文でeQTLの検定に使用された2つの方法のうちの1つです。 MT-eQTLは9～10組織に限定されているが、現在20～30組織まで拡張できるよう研究中である。