Preview

Вавиловский журнал генетики и селекции

Расширенный поиск

Однонуклеотидные замены в геноме человека, влияющие на связывание факторов транскрипции, и их роль в развитии патологий

https://doi.org/10.18699/VJGB-23-77

Аннотация

Однонуклеотидные замены, также называемые однонуклеотидными полиморфизмами (single nucleotide polymorphism, SNP), – это наиболее распространенный тип вариаций генома человека. Подавляющая часть выявленных в геноме человека SNP не оказывает какого-либо воздействия на молекулярный фенотип, однако некоторые способны приводить к изменению функции гена или уровня его экспрессии. В то же время большинство SNP, ассоциированных с некими признаками или патологиями, картируются в регуляторных областях генома, изменяют потенциальные сайты связывания транскрипционных факторов и, соответственно, могут влияют на экспрессию генов. В последние десятилетия значительные усилия были направлены на поиск таких регуляторных SNP (rSNP), а так же на понимание механизмов, посредством которых они приводят к фенотипическим различиям, в первую очередь к разной предрасположенности к заболеваниям и индивидуальной чувствительности к лекарственным препаратам. Развитие технологии NGS (next generation sequencing) способствовало не только выявлению огромного количества SNP и поиску их ассоциации (genome wide association studies, GWAS) с некими заболеваниями или фенотипическими проявлениями, но и развитию более производительных подходов для их функциональной аннотации. Стоит отметить, что наличие ассоциации не позволяет выделить функциональный, действительно связанный с болезнью вариант последовательности ДНК из множества маркерных, которые выявляются за счет неравновесия по сцеплению. Более того, установление ассоциаций генетических вариантов с заболеванием не дает сведений о функциональности этих вариантов, что необходимо для выяснения молекулярных механизмов развития патологии и разработки эффективных методов ее лечения и профилактики. В связи с этим функциональный анализ SNP, аннотированных в GWAS каталоге, как на полногеномном уровне, так и на уровне отдельных SNP в последние годы стал особенно актуальным. В настоящее время активно развивается полногеномный поиск потенциально регуляторных SNP без каких- либо предварительных знаний об их ассоциации с признаком. Так, картирование локусов количественных признаков экспрессии (eQTL, expression quantitative trait loci) позволяет выявить SNP, для которого в транскриптомах гомозигот по разным его аллелям, а также гетерозигот наблюдаются различия в уровне экспрессии неких генов, причем как близко расположенных, так и на значительном удалении. Для предсказания регуляторных SNP используют также подходы, основанные на поиске аллель-специфических событий в данных RNA-seq, ChIP-seq, DNase-seq, ATAC- seq, MPRA и т. д. Однако для более полной характеристики таких rSNP необходимо устанавливать их ассоциацию с признаком, в частности с предрасположенностью к некой патологии или с чувствительностью к лекарственным препаратам. Таким образом, именно комплексное использование двух основанных на противоположных принципах подходов к поиску значимых для развития признака (патологии) SNP: с одной стороны, исходящего из данных по ассоциации SNP с неким признаком, а с другой стороны, идущего от определения аллель-специфичных изменений на молекулярном уровне (в транскриптоме или регуломе) – существенно обогащает картину наших знаний о роли генетических детерминант в молекулярных механизмах формирования признаков, включая предрасположенность к многофакторным заболеваниям.

Об авторах

Е. В. Антонцева
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук
Россия

Новосибирск



А. О. Дегтярева
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук
Россия

Новосибирск



Е. Е. Корболина
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук
Россия

Новосибирск



И. С. Дамаров
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук
Россия

Новосибирск



Т. И. Меркулова
Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук
Россия

Новосибирск



Список литературы

1. Antontseva E.V., Matveeva M.Y., Bondar N.P., Kashina E.V., Leberfarb E.Y., Bryzgalov L.O., Gervas P.A., Ponomareva A.A., Cherdyntseva N.V., Orlov Y.L., Merkulova T.I. Regulatory single nucleotide polymorphisms at the beginning of intron 2 of the human KRAS gene. J. Biosci. 2015;40(5):873­883. DOI: 10.1007/s12038015­9567­8.

2. Barbeira A.N., Bonazzola R., Gamazon E.R., Liang Y., Park Y., KimHellmuth S., Wang G., Jiang Z., Zhou D., Hormozdiari F., Liu B., Rao A., Hamel A.R., Pividori M.D., Aguet F., Bastarache L., Jordan D.M., Verbanck M., Do R., Stephens M., Ardlie K., McCarthy M., Montgomery S.B., Segrè A.V., Brown C.D., Lappalainen T., Wen X., Im H.K. Exploiting the GTEx resources to decipher the mechanisms at GWAS loci. Genome Biol. 2021;22(1):49. DOI: 10.1186/s13059­020­02252­4.

3. Boldes T., Merenbakh­Lamin K., Journo S., Shachar E., Lipson D., Yehes kel A., Pasmanik­Chor M., Rubinek T., Wolf I. R269C va riant of ESR1: high prevalence and differential function in a subset of pancreatic cancers. BMC Cancer. 2020;20(1):531. DOI: 10.1186/s12885­020­07005­x.

4. Boyle E.A., Li Y.I., Pritchard J.K. An expanded view of complex traits: from polygenic to omnigenic. Cell. 2017;169(7):1177­1186. DOI: 10.1016/j.cell.2017.05.038.

5. Bryzgalov L.O., Antontseva E.V., Matveeva M.Y., Shilov A.G., Kashina E.V., Mordvinov V.A., Merkulova T.I. Detection of regulatory SNPs in human genome using ChIP­seq ENCODE data. PLoS One. 2013;8(10):e78833. DOI: 10.1371/journal.pone.0078833.

6. Bryzgalov L.O., Korbolina E.E., Brusentsov I.I., Leberfarb E.Y., Bondar N.P., Merkulova T.I. Novel functional variants at the GWASimplicated loci might confer risk to major depressive disorder, bipolar affective disorder and schizophrenia. BMC Neurosci. 2018; 19(S1):22. DOI: 10.1186/s12868­018­0414­3.

7. Buniello A., MacArthur J.A.L., Cerezo M., Harris L.W., Hayhurst J., Malangone C., McMahon A., Morales J., Mountjoy E., Sollis E., Suveges D., Vrousgou O., Whetzel P.L., Amode R., Guillen J.A., Riat H.S., Trevanion S.J., Hall P., Junkins H., Flicek P., Burdett T., Hindorff L.A., Cunningham F., Parkinson H. The NHGRI­EBI GWAS Catalog of published genome­wide association studies, targeted arrays and summary statistics 2019. Nucleic Acids Res. 2019; 47(D1):D1005­D1012. DOI: 10.1093/nar/gky1120.

8. Carrasco Pro S., Bulekova K., Gregor B., Labadorf A., Fuxman Bass J.I. Prediction of genome­wide effects of single nucleotide variants on transcription factor binding. Sci. Rep. 2020;10(1):17632. DOI: 10.1038/s41598­020­74793­4.

9. Castel S.E., Aguet F., Mohammadi P., Aguet F., Anand S., Ardlie K.G., Gabriel S., Getz G.A., Graubert A., Hadley K., … Moore H.M., Nierras C.R., Rao A.K., Vaught J.B., Volpi S., Ardlie K.G., Lappalainen T. A vast resource of allelic expression data spanning human tissues. Genome Biol. 2020;21(1):234. DOI: 10.1186/s13059­02002122­z.

10. Cavalli M., Pan G., Nord H., Wallén Arzt E., Wallerman O., Wadelius C. Allele­specific transcription factor binding in liver and cervix cells unveils many likely drivers of GWAS signals. Genomics. 2016a;107(6):248­254. DOI: 10.1016/j.ygeno.2016.04.006.

11. Cavalli M., Pan G., Nord H., Wallerman O., Wallén Arzt E., Berggren O., Elvers I., Eloranta M.­L., Rönnblom L., Lindblad Toh K., Wadelius C. Allele­specific transcription factor binding to common and rare variants associated with disease and gene expression. Hum. Genet. 2016b;135(5):485­497. DOI: 10.1007/s00439­016­1654­x.

12. Cavalli M., Baltzer N., Umer H.M., Grau J., Lemnian I., Pan G., Wallerman O., Spalinskas R., Sahlén P., Grosse I., Komorowski J., Wadelius C. Allele specific chromatin signals, 3D interactions, and motif predictions for immune and B cell related diseases. Sci. Rep. 2019;9(1):2695. DOI: 10.1038/s41598­019­39633­0.

13. Chanock S. Candidate genes and single nucleotide polymorphisms (SNPs) in the study of human disease. Dis. Markers. 2001;17(2): 89­98. DOI: 10.1155/2001/858760.

14. Chen H., Pugh B.F. What do transcription factors interact with? J. Mol. Biol. 2021;433(14):166883. DOI: 10.1016/j.jmb.2021.166883.

15. Choi J., Zhang T., Vu A., Ablain J., Makowski M.M., Colli L.M., Xu M., Hennessey R.C., Yin J., Rothschild H., Gräwe C., Kovacs M.A., Funderburk K.M., Brossard M., Taylor J., Pasaniuc B., Chari R., Chanock S.J., Hoggart C.J., Demenais F., Barrett J.H., Law M.H., Iles M.M., Yu K., Vermeulen M., Zon L.I., Brown K.M. Massively parallel reporter assays of melanoma risk variants identify MX2 as a gene promoting melanoma. Nat. Commun. 2020;11(1):2718. DOI: 10.1038/s41467­020­16590­1.

16. Claussnitzer M., Cho J.H., Collins R., Cox N.J., Dermitzakis E.T., Hurles M.E., Kathiresan S., Kenny E.E., Lindgren C.M., MacArthur D.G., North K.N., Plon S.E., Rehm H.L., Risch N., Rotimi C.N., Shendure J., Soranzo N., McCarthy M.I. A brief history of human disease genetics. Nature. 2020;577(7789):179­189. DOI: 10.1038/s41586­019­1879­7.

17. Coetzee S.G., Coetzee G.A., Hazelett D.J. motifbreakR: an R/Bioconductor package for predicting variant effects at transcription factor binding sites. Bioinformatics. 2015;31(23):3847­3849. DOI: 10.1093/bioinformatics/btv470.

18. Cooper D. The human gene mutation database. Nucleic Acids Res. 1998;26(1):285­287. DOI: 10.1093/nar/26.1.285.

19. Corces M.R., Shcherbina A., Kundu S., Gloudemans M.J., Frésard L., Granja J.M., Louie B.H., Eulalio T., Shams S., Bagdatli S.T., Mumbach M.R., Liu B., Montine K.S., Greenleaf W.J., Kundaje A., Montgomery S.B., Chang H.Y., Montine T.J. Single­cell epigenomic analyses implicate candidate causal variants at inherited risk loci for Alzheimer’s and Parkinson’s diseases. Nat. Genet. 2020;52(11): 1158­1168. DOI: 10.1038/s41588­020­00721­x.

20. Couch F.J., Kuchenbaecker K.B., Michailidou K., Mendoza­Fandino G.A., Nord S., Lilyquist J., Olswold C., Hallberg E., Agata S., Ahsan H., … Slager S., Chenevix­Trench G., Pharoah P.D.P., Monteiro A.A.N., García­Closas M., Easton D.F., Antoniou A.C. Identification of four novel susceptibility loci for oestrogen receptor negative breast cancer. Nat. Commun. 2016;7(1):11375. DOI: 10.1038/ncomms11375.

21. Degtyareva A.O., Leberfarb E.Y., Efimova E.G., Brusentsov I.I., Usova A.V., Lushnikova E.L., Merkulova T.I. rs2072580T>A polymorphism in the overlapping promoter regions of the SART3 and ISCU genes associated with the risk of breast cancer. Bull. Exp. Biol. Med. 2020;169(1):81­84. DOI: 10.1007/s10517­020­04829­2.

22. Deplancke B., Alpern D., Gardeux V. The genetics of transcription factor DNA binding variation. Cell. 2016;166(3):538­554. DOI: 10.1016/j.cell.2016.07.012.

23. Dichgans M., Malik R., König I.R., Rosand J., Clarke R., Gretarsdottir S., Thorleifsson G., Mitchell B.D., Assimes T.L., Levi C., … Willenborg C., Laaksonen R., Voight B.F., Stewart A.F.R., Rader D.J., Hall A.S., Kooner J.S. Shared genetic susceptibility to ischemic stroke and coronary artery disease: a genome­wide analysis of common variants. Stroke. 2014;45(1):24­36. DOI: 10.1161/sTROKEAHA.113.002707.

24. D’Oliveira Albanus R., Kyono Y., Hensley J., Varshney A., Orchard P., Kitzman J.O., Parker S.C.J. Chromatin information content landscapes inform transcription factor and DNA interactions. Nat. Commun. 2021;12(1):1307. DOI: 10.1038/s41467­021­21534­4.

25. Dubois­Chevalier J., Mazrooei P., Lupien M., Staels B., Lefebvre P., Eeckhoute J. Organizing combinatorial transcription factor recruitment at cis­regulatory modules. Transcription. 2018;9(4):233­239. DOI: 10.1080/21541264.2017.1394424.

26. Edsgärd D., Iglesias M.J., Reilly S.­J., Hamsten A., Tornvall P., Odeberg J., Emanuelsson O. GeneiASE: detection of condition­dependent and static allele­specific expression from RNA­seq data without haplotype information. Sci. Rep. 2016;6(1):21134. DOI: 10.1038/srep21134.

27. Fachal L., Aschard H., Beesley J., Barnes D.R., Allen J., Kar S., Pooley K.A., Dennis J., Michailidou K., Turman C., … Edwards S.L., Antoniou A.C., Chenevix­Trench G., Simard J., Easton D.F., Kraft P., Dunning A.M. Fine­mapping of 150 breast cancer risk regions identifies 191 likely target genes. Nat. Genet. 2020; 52(1):56­73. DOI: 10.1038/s41588­019­0537­1.

28. Fairfax B.P., Humburg P., Makino S., Naranbhai V., Wong D., Lau E., Jostins L., Plant K., Andrews R., McGee C., Knight J.C. Innate immune activity conditions the effect of regulatory variants upon monocyte gene expression. Science. 2014;343(6175):1246949. DOI: 10.1126/science.1246949.

29. Fan J., Hu J., Xue C., Zhang H., Susztak K., Reilly M.P., Xiao R., Li M. ASEP: gene­based detection of allele­specific expression across individuals in a population by RNA sequencing. PLoS Genet. 2020; 16(5):e1008786. DOI: 10.1371/journal.pgen.1008786.

30. Fang J., Jia J., Makowski M., Xu M., Wang Z., Zhang T., Hoskins J.W., Choi J., Han Y., Zhang M., … Amos C.I., Iles M.M., Nathanson K.L., Landi M.T., Vermeulen M., Brown K.M., Amundadottir L.T. Functional characterization of a multi­cancer risk locus on chr5p15.33 reveals regulation of TERT by ZNF148. Nat. Commun. 2017;8(1):15034. DOI: 10.1038/ncomms15034.

31. Farh K.K.­H., Marson A., Zhu J., Kleinewietfeld M., Housley W.J., Beik S., Shoresh N., Whitton H., Ryan R.J.H., Shishkin A.A., Hatan M., Carrasco­Alfonso M.J., Mayer D., Luckey C.J., Patsopoulos N.A., De Jager P.L., Kuchroo V.K., Epstein C.B., Daly M.J., Hafler D.A., Bernstein B.E. Genetic and epigenetic fine mapping of causal autoimmune disease variants. Nature. 2015;518(7539):337343. DOI: 10.1038/nature13835.

32. Fornes O., Castro­Mondragon J.A., Khan A., van der Lee R., Zhang X., Richmond P.A., Modi B.P., Correard S., Gheorghe M., Baranašić D., Santana­Garcia W., Tan G., Chèneby J., Ballester B., Parcy F., Sandelin A., Lenhard B., Wasserman W.W., Mathelier A. JASPAR 2020: update of the open­access database of transcription factor binding profiles. Nucleic Acids Res. 2020;48(D1):D87­D92. DOI: 10.1093/nar/gkz1001.

33. Gamazon E.R., Segrè A.V., van de Bunt M., Wen X., Xi H.S., Hormozdiari F., Ongen H., Konkashbaev A., Derks E.M., Aguet F., Quan J., Nicolae D.L., Eskin E., Kellis M., Getz G., McCarthy M.I., Dermitzakis E.T., Cox N.J., Ardlie K.G. Using an atlas of gene regulation across 44 human tissues to inform complex disease­ and traitassociated variation. Nat. Genet. 2018;50(7):956­967. DOI: 10.1038/s41588­018­0154­4.

34. Gamazon E.R., Zwinderman A.H., Cox N.J., Denys D., Derks E.M. Multi­tissue transcriptome analyses identify genetic mechanisms underlying neuropsychiatric traits. Nat. Genet. 2019;51(6):933­940. DOI: 10.1038/s41588­019­0409­8.

35. Gao P., Xia J.­H., Sipeky C., Dong X.­M., Zhang Q., Yang Y., Zhang P., Cruz S.P., Zhang K., Zhu J., Lee H.­M., Suleman S., Giannareas N., Liu S., Tammela T.L.J., Auvinen A., Wang X., Huang Q., Wang Liguo, Manninen A., Vaarala M.H., Wang Liang, Schleutker J., Wei G.­H. Biology and clinical implications of the 19q13 aggressive prostate cancer susceptibility locus. Cell. 2018;174(3): 576­589.e18. DOI: 10.1016/j.cell.2018.06.003.

36. Goldstein D.B. Common genetic variation and human traits. N. Engl. J. Med. 2009;360(17):1696­1698. DOI: 10.1056/NEJMp0806284.

37. Gong J., Qiu C., Huang D., Zhang Y., Yu S., Zeng C. Integrative functional analysis of super enhancer SNPs for coronary artery disease. J. Hum. Genet. 2018;63(5):627­638. DOI: 10.1038/s10038­0180422­2.

38. Göring H.H.H., Curran J.E., Johnson M.P., Dyer T.D., Charlesworth J., Cole S.A., Jowett J.B.M., Abraham L.J., Rainwater D.L., Comuzzie A.G., Mahaney M.C., Almasy L., MacCluer J.W., Kissebah A.H., Collier G.R., Moses E.K., Blangero J. Discovery of expression QTLs using large­scale transcriptional profiling in human lymphocytes. Nat. Genet. 2007;39(10):1208­1216. DOI: 10.1038/ng2119.

39. GTEx Consortium. Genetic effects on gene expression across human tissues. Nature. 2017;550(7675):204­213. DOI: 10.1038/nature24277.

40. GTEx Consortium. The GTEx Consortium atlas of genetic regulatory effects across human tissues. Science. 2020;369(6509):1318­1330. DOI: 10.1126/science.aaz1776.

41. Guo L., Du Y., Qu S., Wang J. rVarBase: an updated database for regulatory features of human variants. Nucleic Acids Res. 2016;44(D1): D888­D893. DOI: 10.1093/nar/gkv1107.

42. Gutierrez­Arcelus M., Baglaenko Y., Arora J., Hannes S., Luo Y., Amariuta T., Teslovich N., Rao D.A., Ermann J., Jonsson A.H., Navarrete C., Rich S.S., Taylor K.D., Rotter J.I., Gregersen P.K., Esko T., Brenner M.B., Raychaudhuri S. Allele­specific expression changes dynamically during T cell activation in HLA and other autoimmune loci. Nat. Genet. 2020;52(3):247­253. DOI: 10.1038/s41588­0200579­4.

43. Harvey C.T., Moyerbrailean G.A., Davis G.O., Wen X., Luca F., PiqueRegi R. QuASAR: quantitative allele­specific analysis of reads. Bioinformatics. 2015;31(8):1235­1242. DOI: 10.1093/bioinformatics/btu802.

44. Hatayama M., Aruga J. Role of Zic family proteins in transcriptional regulation and chromatin remodeling. In: Aruga J. (Ed.) Zic Family. Advances in Experimental Medicine and Biology. Vol. 1046. Singapore: Springer, 2018;353­380. DOI: 10.1007/978­981­10­7311­3_18.

45. Hindorff L.A., Sethupathy P., Junkins H.A., Ramos E.M., Mehta J.P., Collins F.S., Manolio T.A. Potential etiologic and functional implications of genome­wide association loci for human diseases and traits. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2009;106(23):9362­9367. DOI: 10.1073/pnas.0903103106.

46. Hormozdiari F., van de Bunt M., Segrè A.V., Li X., Joo J.W.J., Bilow M., Sul J.H., Sankararaman S., Pasaniuc B., Eskin E. Colocalization of GWAS and eQTL signals detects target genes. Am. J. Hum. Genet. 2016;99(6):1245­1260. DOI: 10.1016/j.ajhg.2016.10.003.

47. Huang Q., Ma C., Chen L., Luo D., Chen R., Liang F. Mechanistic insights into the interaction between transcription factors and epigenetic modifications and the contribution to the development of obesity. Front. Endocrinol. (Lausanne). 2018;9:370. DOI: 10.3389/fendo.2018.00370.

48. Jaffe A.E., Hoeppner D.J., Saito T., Blanpain L., Ukaigwe J., Burke E.E., Collado­Torres L., Tao R., Tajinda K., Maynard K.R., Tran M.N., Martinowich K., Deep­Soboslay A., Shin J.H., Kleinman J.E., Weinberger D.R., Matsumoto M., Hyde T.M. Profiling gene expression in the human dentate gyrus granule cell layer reveals insights into schizophrenia and its genetic risk. Nat. Neurosci. 2020;23(4):510519. DOI: 10.1038/s41593­020­0604­z.

49. Jiang Z., Huang Y., Zhang P., Han C., Lu Y., Mo Z., Zhang Z., Li X., Zhao S., Cai F., Huang L., Chen C., Shi Z., Zhang Y., Ling F. Characterization of a pathogenic variant in GBA for Parkinson’s disease with mild cognitive impairment patients. Mol. Brain. 2020;13(1): 102. DOI: 10.1186/s13041­020­00637­x.

50. Jones M.R., Peng P.­C., Coetzee S.G., Tyrer J., Reyes A.L.P., Corona R.I., Davis B., Chen S., Dezem F., Seo J.­H., Kar S., Dareng E., Berman B.P., Freedman M.L., Plummer J.T., Lawrenson K., Pharoah P., Hazelett D.J., Gayther S.A. Ovarian cancer risk variants are enriched in histotype­specific enhancers and disrupt transcription factor binding sites. Am. J. Hum. Genet. 2020;107(4):622­635. DOI: 10.1016/j.ajhg.2020.08.021.

51. Kalita C.A., Brown C.D., Freiman A., Isherwood J., Wen X., PiqueRegi R., Luca F. High­throughput characterization of genetic effects on DNA­protein binding and gene transcription. Genome Res. 2018;28(11):1701­1708. DOI: 10.1101/gr.237354.118.

52. Kar S., Parbin S., Deb M., Shilpi A., Sengupta D., Rath S.K., Rakshit M., Patra A., Patra S.K. Epigenetic choreography of stem cells: the DNA demethylation episode of development. Cell. Mol. Life Sci. 2014;71(6):1017­1032. DOI: 10.1007/s00018­013­1482­2.

53. Klein J.C., Keith A., Rice S.J., Shepherd C., Agarwal V., Loughlin J., Shendure J. Functional testing of thousands of osteoarthritis­associated variants for regulatory activity. Nat. Commun. 2019;10(1): 2434. DOI: 10.1038/s41467­019­10439­y.

54. Knight J.C., Udalova I., Hill A.V.S., Greenwood B.M., Peshu N., Marsh K., Kwiatkowski D. A polymorphism that affects OCT­1 binding to the TNF promoter region is associated with severe malaria. Nat. Genet. 1999;22(2):145­150. DOI: 10.1038/9649.

55. Korbolina E.E., Brusentsov I.I., Bryzgalov L.O., Leberfarb E.Y., Degtyareva A.O., Merkulova T.I. Novel approach to functional SNPs discovery from genome­wide data reveals promising variants for colon cancer risk. Hum. Mutat. 2018;39(6):851­859. DOI: 10.1002/humu.23425.

56. Korbolina E.E., Bryzgalov L.O., Ustrokhanova D.Z., Postovalov S.N., Poverin D.V., Damarov I.S., Merkulova T.I. A panel of rSNPs demonstrating allelic asymmetry in both ChIP­seq and RNA­seq data and the search for their phenotypic outcomes through analysis of DEGs. Int. J. Mol. Sci. 2021;22(14):7240. DOI: 10.3390/ijms22147240.

57. Krause M.D., Huang R.­T., Wu D., Shentu T.­P., Harrison D.L., Whalen M.B., Stolze L.K., Di Rienzo A., Moskowitz I.P., Civelek M., Romanoski C.E., Fang Y. Genetic variant at coronary artery disease and ischemic stroke locus 1p32.2 regulates endothelial responses to hemodynamics. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 2018;115(48):E11349E11358. DOI: 10.1073/pnas.1810568115.

58. Lan X., Farnham P.J., Jin V.X. Uncovering transcription factor modules using one­ and three­dimensional analyses. J. Biol. Chem. 2012; 287(37):30914­30921. DOI: 10.1074/jbc.R111.309229.

59. Lander E.S., Schork N.J. Genetic dissection of complex traits. Science. 1994;265(5181):2037­2048. DOI: 10.1126/science.8091226.

60. Lappalainen T. Functional genomics bridges the gap between quantitative genetics and molecular biology. Genome Res. 2015;25(10): 1427­1431. DOI: 10.1101/gr.190983.115.

61. Leberfarb E.Y., Degtyareva A.O., Brusentsov I.I., Maximov V.N., Voevoda M.I., Autenshlus A.I., Morozov D.V., Sokolov A.V., Merkulova T.I. Potential regulatory SNPs in the ATXN7L3B and KRT15 genes are associated with gender­specific colorectal cancer risk. Per. Med. 2020;17(1):43­54. DOI: 10.2217/pme­2019­0059.

62. Li M., Huang H., Li L., He C., Zhu L., Guo H., Wang L., Liu Jiafeng, Wu S., Liu Jingxin, Xu T., Mao Z., Cao N., Zhang K., Lan F., Ding J., Yuan J., Liu Y., Ouyang H. Core transcription regulatory circuitry orchestrates corneal epithelial homeostasis. Nat. Commun. 2021;12(1):420. DOI: 10.1038/s41467­020­20713­z.

63. Li S., Li Y., Li X., Liu J., Huo Y., Wang J., Liu Z., Li M., Luo X.­J. Regulatory mechanisms of major depressive disorder risk variants. Mol. Psychiatry. 2020;25(9):1926­1945. DOI: 10.1038/s41380­0200715­7.

64. Li X.­X., Peng T., Gao J., Feng J.­G., Wu D.­D., Yang T., Zhong L., Fu W.­P., Sun C. Allele­specific expression identified rs2509956 as a novel long­distance cis­regulatory SNP for SCGB1A1, an important gene for multiple pulmonary diseases. Am. J. Physiol. Lung. Cell. Mol. Physiol. 2019;317(4):L456­L463. DOI: 10.1152/ajplung.00275.2018.

65. Liu D., Qin S., Ray B., Kalari K.R., Wang L., Weinshilboum R.M. Single nucleotide polymorphisms (SNPs) distant from xenobiotic response elements can modulate Aryl hydrocarbon receptor function: SNP­dependent CYP1A1 induction. Drug Metab. Dispos. 2018;46(9):1372­1381. DOI: 10.1124/dmd.118.082164.

66. Liu S., Liu Y., Zhang Q., Wu J., Liang J., Yu S., Wei G.­H., White K.P., Wang X. Systematic identification of regulatory variants asso ciated with cancer risk. Genome Biol. 2017;18(1):194. DOI: 10.1186/s13059­017­1322­z.

67. Lu X., Chen X., Forney C., Donmez O., Miller D., Parameswaran S., Hong T., Huang Y., Pujato M., Cazares T., Miraldi E.R., Ray J.P., de Boer C.G., Harley J.B., Weirauch M.T., Kottyan L.C. Global discovery of lupus genetic risk variant allelic enhancer activity. Nat. Commun. 2021;12(1):1611. DOI: 10.1038/s41467­021­21854­5.

68. Ludlow L.B., Schick B.P., Budarf M.L., Driscoll D.A., Zackai E.H., Cohen A., Konkle B.A. Identification of a mutation in a GATA binding site of the platelet glycoprotein Ibβ promoter resulting in the Bernard–Soulier syndrome. J. Biol. Chem. 1996;271(36):2207622080. DOI: 10.1074/jbc.271.36.22076.

69. Malecová B., Morris K.V. Transcriptional gene silencing through epigenetic changes mediated by non­coding RNAs. Curr. Opin. Mol. Ther. 2010;12(2):214­222.

70. Marinov G.K., Shipony Z. Interrogating the accessible chromatin landscape of eukaryote genomes using ATAC­seq. In: Shomron N. (Ed.) Deep Sequencing Data Analysis. Methods in Molecular Biology. Vol. 2243. New York: Humana, 2021;183­226. DOI: 10.1007/9781­0716­1103­6_10.

71. Maurano M.T., Humbert R., Rynes E., Thurman R.E., Haugen E., Wang H., Reynolds A.P., Sandstrom R., Qu H., Brody J., Shafer A., Neri F., Lee K., Kutyavin T., Stehling­Sun S., Johnson A.K., Canfield T.K., Giste E., Diegel M., Bates D., Hansen R.S., Neph S., Sabo P.J., Heimfeld S., Raubitschek A., Ziegler S., Cotsapas C., Sotoodehnia N., Glass I., Sunyaev S.R., Kaul R., Stamatoyannopoulos J.A. Systematic localization of common disease­associated variation in regulatory DNA. Science. 2012;337(6099):1190­1195. DOI: 10.1126/science.1222794.

72. Maurano M.T., Haugen E., Sandstrom R., Vierstra J., Shafer A., Kaul R., Stamatoyannopoulos J.A. Large­scale identification of sequence variants influencing human transcription factor occupancy in vivo. Nat. Genet. 2015;47(12):1393­1401. DOI: 10.1038/ng.3432.

73. Merkulova T.I., Ananko E.A., Ignatieva E.V., Kolchanov N.A. Transcription regulatory codes of eukaryotic genomes. Russ. J. Ge net. 2013;49(1):29­45. DOI: 10.1134/S1022795413010079.

74. Moore J.E., Purcaro M.J., Pratt H.E., Epstein C.B., Shoresh N., Adrian J., Kawli T., Davis C.A., Dobin A., Kaul R., … Snyder M.P., Bernstein B.E., Wold B., Hardison R.C., Gingeras T.R., Stamatoyannopoulos J.A., Weng Z. Expanded encyclopaedias of DNA elements in the human and mouse genomes. Nature. 2020;583(7818):699710. DOI: 10.1038/s41586­020­2493­4.

75. Morrow J.D., Cho M.H., Platig J., Zhou X., DeMeo D.L., Qiu W., Celli B., Marchetti N., Criner G.J., Bueno R., Washko G.R., Glass K., Quackenbush J., Silverman E.K., Hersh C.P. Ensemble genomic analysis in human lung tissue identifies novel genes for chronic obstructive pulmonary disease. Hum. Genomics. 2018;12(1):1. DOI: 10.1186/s40246­018­0132­z.

76. Movva R., Greenside P., Marinov G.K., Nair S., Shrikumar A., Kundaje A. Deciphering regulatory DNA sequences and noncoding genetic variants using neural network models of massively parallel reporter assays. PLoS One. 2019;14(6):e0218073. DOI: 10.1371/journal.pone.0218073.

77. Moyerbrailean G.A., Richards A.L., Kurtz D., Kalita C.A., Davis G.O., Harvey C.T., Alazizi A., Watza D., Sorokin Y., Hauff N., Zhou X., Wen X., Pique­Regi R., Luca F. High­throughput allele­specific expression across 250 environmental conditions. Genome Res. 2016; 26(12):1627­1638. DOI: 10.1101/gr.209759.116.

78. Nasser J., Bergman D.T., Fulco C.P., Guckelberger P., Doughty B.R., Patwardhan T.A., Jones T.R., Nguyen T.H., Ulirsch J.C., Lekschas F., Mualim K., Natri H.M., Weeks E.M., Munson G., Kane M., Kang H.Y., Cui A., Ray J.P., Eisenhaure T.M., Collins R.L., Dey K., Pfi ster H., Price A.L., Epstein C.B., Kundaje A., Xavier R.J., Daly M.J., Huang H., Finucane H.K., Hacohen N., Lander E.S., Engreitz J.M. Genome­wide enhancer maps link risk variants to disease genes. Nature. 2021;593(7858):238­243. DOI: 10.1038/s41586­021­03446­x.

79. Natoli G., Andrau J.­C. Noncoding transcription at enhancers: general principles and functional models. Annu. Rev. Genet. 2012;46(1): 1­19. DOI: 10.1146/annurev­genet­110711­155459.

80. Pan G., Cavalli M., Carlsson B., Skrtic S., Kumar C., Wadelius C. rs953413 regulates polyunsaturated fatty acid metabolism by modulating ELOVL2 expression. iScience. 2020;23(2):100808. DOI: 10.1016/j.isci.2019.100808.

81. Panchatcharam M., Salous A.K., Brandon J., Miriyala S., Wheeler J., Patil P., Sunkara M., Morris A.J., Escalante­Alcalde D., Smyth S.S. Mice with targeted inactivation of Ppap2b in endothelial and hematopoietic cells display enhanced vascular inflammation and permeability. Arterioscler. Thromb. Vasc. Biol. 2014;34(4):837­845. DOI: 10.1161/ATVBAHA.113.302335.

82. Peng T., Zhong L., Gao J., Wan Z., Fu W.­P., Sun C. Identification of rs11615992 as a novel regulatory SNP for human P2RX7 by allelespecific expression. Mol. Genet. Genomics. 2020;295(1):23­30. DOI: 10.1007/s00438­019­01598­0.

83. Piedrafita F.J., Molander R.B., Vansant G., Orlova E.A., Pfahl M., Reynolds W.F. An Alu element in the myeloperoxidase promoter contains a composite SP1­thyroid hormone­retinoic acid response element. J. Biol. Chem. 1996;271(24):14412­14420. DOI: 10.1074/jbc.271.24.14412.

84. Prestel M., Prell­Schicker C., Webb T., Malik R., Lindner B., Ziesch N., Rex­Haffner M., Röh S., Viturawong T., Lehm M., Mokry M., den Ruijter H., Haitjema S., Asare Y., Söllner F., Najafabadi M.G., Aherrahrou R., Civelek M., Samani N.J., Mann M., Haffner C., Dichgans M. The atherosclerosis risk variant rs2107595 mediates allele­specific transcriptional regulation of HDAC9 via E2F3 and Rb1. Stroke. 2019;50(10):2651­2660. DOI: 10.1161/sTROKEAHA.119.026112.

85. Protze J., Naas S., Krüger R., Stöhr C., Kraus A., Grampp S., Wiesener M., Schiffer M., Hartmann A., Wullich B., Schödel J. The renal cancer risk allele at 14q24.2 activates a novel hypoxia­inducible transcription factor­binding enhancer of DPF3 expression. J. Biol. Chem. 2022;298(3):101699. DOI: 10.1016/j.jbc.2022.101699.

86. Ramaker R.C., Bowling K.M., Lasseigne B.N., Hagenauer M.H., Hardigan A.A., Davis N.S., Gertz J., Cartagena P.M., Walsh D.M., Vawter M.P., Jones E.G., Schatzberg A.F., Barchas J.D., Watson S.J., Bunney B.G., Akil H., Bunney W.E., Li J.Z., Cooper S.J., Myers R.M. Post­mortem molecular profiling of three psychiatric disorders. Genome Med. 2017;9(1):72. DOI: 10.1186/s13073­0170458­5.

87. Ratnapriya R., Sosina O.A., Starostik M.R., Kwicklis M., Kapphahn R.J., Fritsche L.G., Walton A., Arvanitis M., Gieser L., Pietraszkiewicz A., Montezuma S.R., Chew E.Y., Battle A., Abecasis G.R., Ferrington D.A., Chatterjee N., Swaroop A. Retinal transcriptome and eQTL analyses identify genes associated with age­related macular degeneration. Nat. Genet. 2019;51(4):606­610. DOI: 10.1038/s41588­019­0351­9.

88. Reyes­Palomares A., Gu M., Grubert F., Berest I., Sa S., Kasowski M., Arnold C., Shuai M., Srivas R., Miao S., Li D., Snyder M.P., Rabinovitch M., Zaugg J.B. Remodeling of active endothelial enhancers is associated with aberrant gene­regulatory networks in pulmonary arterial hypertension. Nat. Commun. 2020;11(1):1673. DOI: 10.1038/s41467­020­15463­x.

89. Ring H.Z., Kroetz D.L. Candidate gene approach for pharmacogenetic studies. Pharmacogenomics. 2002;3(1):47­56. DOI: 10.1517/14622416.3.1.47.

90. Roca­Ayats N., Martínez­Gil N., Cozar M., Gerousi M., Garcia­Giralt N., Ovejero D., Mellibovsky L., Nogués X., Díez­Pérez A., Grinberg D., Balcells S. Functional characterization of the C7ORF76 genomic region, a prominent GWAS signal for osteoporosis in 7q21.3. Bone. 2019;123:39­47. DOI: 10.1016/j.bone.2019.03.014.

91. Scelo G., Purdue M.P., Brown K.M., Johansson M., Wang Z., EckelPassow J.E., Ye Y., Hofmann J.N., Choi J., Foll M., … Deleuze J.­F., McKay J.D., Parker A.S., Wu X., Houlston R.S., Brennan P., Chanock S.J. Genome­wide association study identifies multiple risk loci for renal cell carcinoma. Nat. Commun. 2017;8(1):15724. DOI: 10.1038/ncomms15724.

92. Schaid D.J., Chen W., Larson N.B. From genome­wide associations to candidate causal variants by statistical fine­mapping. Nat. Rev. Genet. 2018;19(8):491­504. DOI: 10.1038/s41576­018­0016­z.

93. Seshagiri S., Stawiski E.W., Durinck S., Modrusan Z., Storm E.E., Conboy C.B., Chaudhuri S., Guan Y., Janakiraman V., Jaiswal B.S., Guillory J., Ha C., Dijkgraaf G.J.P., Stinson J., Gnad F., Huntley M.A., Degenhardt J.D., Haverty P.M., Bourgon R., Wang W., Koeppen H., Gentleman R., Starr T.K., Zhang Z., Largaespada D.A., Wu T.D., de Sauvage F.J. Recurrent R­spondin fusions in colon cancer. Nature. 2012;488(7413):660­664. DOI: 10.1038/nature11282.

94. Sherry S.T., Ward M.H., Kholodov M., Baker J., Phan L., Smigielski E.M., Sirotkin K. dbSNP: the NCBI database of genetic variation. Nucleic Acids Res. 2001;29(1):308­311. DOI: 10.1093/nar/29.1.308.

95. Stolze L.K., Conklin A.C., Whalen M.B., López Rodríguez M., Õunap K., Selvarajan I., Toropainen A., Örd T., Li J., Eshghi A., Solomon A.E., Fang Y., Kaikkonen M.U., Romanoski C.E. Systems genetics in human endothelial cells identifies non­coding variants modifying enhancers, expression, and complex disease traits. Am. J. Hum. Genet. 2020;106(6):748­763. DOI: 10.1016/j.ajhg.2020.04.008.

96. Sun J., Zhao Y., McGreal R., Cohen­Tayar Y., Rockowitz S., Wilczek C., Ashery­Padan R., Shechter D., Zheng D., Cvekl A. Pax6 associates with H3K4­specific histone methyltransferases Mll1, Mll2, and Set1a and regulates H3K4 methylation at promoters and enhancers. Epigenetics Chromatin. 2016;9(1):37. DOI: 10.1186/s13072­016­0087­z.

97. Sun W., Yao S., Tang J., Liu S., Chen J., Deng D., Zeng C. Integrative analysis of super enhancer SNPs for type 2 diabetes. PLoS One. 2018;13(1):e0192105. DOI: 10.1371/journal.pone.0192105.

98. Syddall C.M., Reynard L.N., Young D.A., Loughlin J. The identification of trans­acting factors that regulate the expression of GDF5 via the osteoarthritis susceptibility SNP rs143383. PLoS Genet. 2013;9(6):e1003557. DOI: 10.1371/journal.pgen.1003557.

99. Tak Y.G., Farnham P.J. Making sense of GWAS: using epigenomics and genome engineering to understand the functional relevance of SNPs in non­coding regions of the human genome. Epigenetics Chromatin. 2015;8:57. DOI: 10.1186/s13072­015­0050­4.

100. Tam V., Patel N., Turcotte M., Bossé Y., Paré G., Meyre D. Benefits and limitations of genome­wide association studies. Nat. Rev. Genet. 2019;20(8):467­484. DOI: 10.1038/s41576­019­0127­1.

101. Tewhey R., Kotliar D., Park D.S., Liu B., Winnicki S., Reilly S.K., Andersen K.G., Mikkelsen T.S., Lander E.S., Schaffner S.F., Sabeti P.C. Direct identification of hundreds of expression­modulating variants using a multiplexed reporter assay. Cell. 2016;165(6):15191529. DOI: 10.1016/j.cell.2016.04.027.

102. Thynn H.N., Chen X.­F., Hu W.­X., Duan Y.­Y., Zhu D.­L., Chen H., Wang N.­N., Chen H.­H., Rong Y., Lu B.­J., Yang M., Jiang F., Dong S.­S., Guo Y., Yang T.­L. An allele­specific functional SNP associated with two systemic autoimmune diseases modulates IRF5 expression by long­range chromatin loop formation. J. Invest. Dermatol. 2020;140(2):348­360.e11. DOI: 10.1016/j.jid.2019.06.147.

103. Tian J., Lou J., Cai Y., Rao M., Lu Z., Zhu Y., Zou D., Peng X., Wang H., Zhang M., Niu S., Li Y., Zhong R., Chang J., Miao X. Risk SNP­mediated enhancer–promoter interaction drives colorectal cancer through both FADS2 and AP002754.2. Cancer Res. 2020; 80(9):1804­1818. DOI: 10.1158/0008­5472.CAN­19­2389.

104. Tobias I.C., Abatti L.E., Moorthy S.D., Mullany S., Taylor T., Khader N., Filice M.A., Mitchell J.A. Transcriptional enhancers: from prediction to functional assessment on a genome­wide scale. Genome. 2021;64(4):426­448. DOI: 10.1139/gen­2020­0104.

105. Ulirsch J.C., Nandakumar S.K., Wang L., Giani F.C., Zhang X., Rogov P., Melnikov A., McDonel P., Do R., Mikkelsen T.S., Sankaran V.G. Systematic functional dissection of common genetic variation affecting red blood cell traits. Cell. 2016;165(6):15301545. DOI: 10.1016/j.cell.2016.04.048.

106. Umans B.D., Battle A., Gilad Y. Where are the disease­associated eQTLs? Trends Genet. 2021;37(2):109­124. DOI: 10.1016/j.tig.2020.08.009.

107. van Arensbergen J., FitzPatrick V.D., de Haas M., Pagie L., Sluimer J., Bussemaker H.J., van Steensel B. Genome­wide mapping of autonomous promoter activity in human cells. Nat. Biotechnol. 2017;35(2):145­153. DOI: 10.1038/nbt.3754.

108. van Arensbergen J., Pagie L., FitzPatrick V.D., de Haas M., Baltissen M.P., Comoglio F., van der Weide R.H., Teunissen H., Võsa U., Franke L., de Wit E., Vermeulen M., Bussemaker H.J., van Steensel B. High­throughput identification of human SNPs affecting regulatory element activity. Nat. Genet. 2019;51(7):1160­1169. DOI: 10.1038/s41588­019­0455­2.

109. Vasiliev G.V., Merkulov V.M., Kobzev V.F., Merkulova T.I., Ponomarenko M.P., Kolchanov N.A. Point mutations within 663–666 bp of intron 6 of the human TDO2 gene, associated with a number of psychiatric disorders, damage the YY­1 transcription factor binding site. FEBS Lett. 1999;462(1­2):85­88. DOI: 10.1016/S00145793(99)01513­6.

110. Visscher P.M., Brown M.A., McCarthy M.I., Yang J. Five years of GWAS discovery. Am. J. Hum. Genet. 2012;90(1):7­24. DOI: 10.1016/j.ajhg.2011.11.029.

111. Vockley C.M., Guo C., Majoros W.H., Nodzenski M., Scholtens D.M., Hayes M.G., Lowe W.L., Reddy T.E. Massively parallel quantification of the regulatory effects of noncoding genetic variation in a human cohort. Genome Res. 2015;25(8):1206­1214. DOI: 10.1101/gr.190090.115.

112. Wang X., Hayes J.E., Xu X., Gao X., Mehta D., Lilja H.G., Klein R.J. Validation of prostate cancer risk variants rs10993994 and rs7098889 by CRISPR/Cas9 mediated genome editing. Gene. 2021; 768:145265. DOI: 10.1016/j.gene.2020.145265.

113. Wang Y., Ma R., Liu B., Kong J., Lin H., Yu X., Wang R., Li L., Gao M., Zhou B., Mohan M., Yu H., Hou Z., Shen H., Qian B. SNP rs17079281 decreases lung cancer risk through creating an YY1binding site to suppress DCBLD1 expression. Oncogene. 2020; 39(20):4092­4102. DOI: 10.1038/s41388­020­1278­4.

114. Werling D.M., Pochareddy S., Choi J., An J.­Y., Sheppard B., Peng M., Li Z., Dastmalchi C., Santpere G., Sousa A.M.M., Tebbenkamp A.T.N., Kaur N., Gulden F.O., Breen M.S., Liang L., Gilson M.C., Zhao X., Dong S., Klei L., Cicek A.E., Buxbaum J.D., Adle­Biassette H., Thomas J.­L., Aldinger K.A., O’Day D.R., Glass I.A., Zaitlen N.A., Talkowski M.E., Roeder K., State M.W., Devlin B., Sanders S.J., Sestan N. Whole­genome and RNA sequencing reveal variation and transcriptomic coordination in the developing human prefrontal cortex. Cell Rep. 2020;31(1):107489. DOI: 10.1016/j.celrep.2020.03.053.

115. Westra H.­J., Franke L. From genome to function by studying eQTLs. Biochim. Biophys. Acta. 2014;1842(10):1896­1902. DOI: 10.1016/j.bbadis.2014.04.024.

116. Westra H.­J., Peters M.J., Esko T., Yaghootkar H., Schurmann C., Kettunen J., Christiansen M.W., Fairfax B.P., Schramm K., Powell J.E., … Psaty B.M., Ripatti S., Teumer A., Frayling T.M., Metspalu A., van Meurs J.B.J., Franke L. Systematic identification of trans eQTLs as putative drivers of known disease associations. Nat. Genet. 2013;45(10):1238­1243. DOI: 10.1038/ng.2756.

117. Whitington T., Gao P., Song W., Ross­Adams H., Lamb A.D., Yang Y., Svezia I., Klevebring D., Mills I.G., Karlsson R., Halim S., Dunning M.J., Egevad L., Warren A.Y., Neal D.E., Grönberg H., Lindberg J., Wei G.­H., Wiklund F. Gene regulatory mechanisms underpinning prostate cancer susceptibility. Nat. Genet. 2016;48(4): 387­397. DOI: 10.1038/ng.3523.

118. Wu C., Huang R.­T., Kuo C.­H., Kumar S., Kim C.W., Lin Y.­C., Chen Y.­J., Birukova A., Birukov K.G., Dulin N.O., Civelek M., Lusis A.J., Loyer X., Tedgui A., Dai G., Jo H., Fang Y. Mechanosensitive PPAP2B regulates endothelial responses to atherorelevant hemodynamic forces. Circ. Res. 2015;117(4):e41­e53. DOI: 10.1161/CIRCRESAHA.117.306457.

119. Xu S., Feng W., Lu Z., Yu C.Y., Shao W., Nakshatri H., Reiter J.L., Gao H., Chu X., Wang Y., Liu Y. regSNPs­ASB: a computational framework for identifying allele­specific transcription factor binding from ATAC­seq data. Front. Bioeng. Biotechnol. 2020;8:886. DOI: 10.3389/fbioe.2020.00886.

120. Yan J., Qiu Y., Ribeiro dos Santos A.M., Yin Y., Li Y.E., Vinckier N., Nariai N., Benaglio P., Raman A., Li X., Fan S., Chiou J., Chen F., Frazer K.A., Gaulton K.J., Sander M., Taipale J., Ren B. Systematic analysis of binding of transcription factors to noncoding variants. Nature. 2021;591(7848):147­151. DOI: 10.1038/s41586­021­03211­0.

121. Yi M., Tan Y., Wang L., Cai J., Li Xiaoling, Zeng Z., Xiong W., Li G., Li Xiayu, Tan P., Xiang B. TP63 links chromatin remodeling and enhancer reprogramming to epidermal differentiation and squamous cell carcinoma development. Cell. Mol. Life Sci. 2020;77(21):43254346. DOI: 10.1007/s00018­020­03539­2.

122. Zhang P., Xia J.­H., Zhu J., Gao P., Tian Y.­J., Du M., Guo Y.­C., Suleman S., Zhang Q., Kohli M., Tillmans L.S., Thibodeau S.N., French A.J., Cerhan J.R., Wang L.­D., Wei G.­H., Wang L. Highthroughput screening of prostate cancer risk loci by single nucleotide polymorphisms sequencing. Nat. Commun. 2018;9(1):2022. DOI: 10.1038/s41467­018­04451­x.

123. Zhao Y., Wu D., Jiang D., Zhang X., Wu T., Cui J., Qian M., Zhao J., Oesterreich S., Sun W., Finkel T., Li G. A sequential methodology for the rapid identification and characterization of breast cancerassociated functional SNPs. Nat. Commun. 2020;11(1):3340. DOI: 10.1038/s41467­020­17159­8.

124. Zheng R., Wan C., Mei S., Qin Q., Wu Q., Sun H., Chen C.­H., Brown M., Zhang X., Meyer C.A., Liu X.S. Cistrome Data Browser: expanded datasets and new tools for gene regulatory analysis. Nucleic Acids Res. 2019;47(D1):D729­D735. DOI: 10.1093/nar/gky1094.

125. Zou J., Hormozdiari F., Jew B., Castel S.E., Lappalainen T., Ernst J., Sul J.H., Eskin E. Leveraging allelic imbalance to refine fine­mapping for eQTL studies. PLoS Genet. 2019;15(12):e1008481. DOI: 10.1371/journal.pgen.1008481.


Рецензия

Просмотров: 1923


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2500-3259 (Online)