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dc.contributor.author
Banerjee, Saikat
dc.contributor.author
Simonetti, Franco Lucio
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dc.contributor.author
Detrois, Kira E.
dc.contributor.author
Kaphle, Anubhav
dc.contributor.author
Mitra, Raktim
dc.contributor.author
Nagial, Rahul
dc.contributor.author
Söding, Johannes
dc.date.available
2022-09-01T13:52:16Z
dc.date.issued
2021-12
dc.identifier.citation
Banerjee, Saikat; Simonetti, Franco Lucio; Detrois, Kira E.; Kaphle, Anubhav; Mitra, Raktim; et al.; Tejaas: reverse regression increases power for detecting trans-eQTLs; BioMed Central Ltd; Genome Biology; 22; 1; 12-2021; 1-16
dc.identifier.issn
1474-760X
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/167151
dc.description.abstract
Trans-acting expression quantitative trait loci (trans-eQTLs) account for ≥70% expression heritability and could therefore facilitate uncovering mechanisms underlying the origination of complex diseases. Identifying trans-eQTLs is challenging because of small effect sizes, tissue specificity, and a severe multiple-testing burden. Tejaas predicts trans-eQTLs by performing L2-regularized “reverse” multiple regression of each SNP on all genes, aggregating evidence from many small trans-effects while being unaffected by the strong expression correlations. Combined with a novel unsupervised k-nearest neighbor method to remove confounders, Tejaas predicts 18851 unique trans-eQTLs across 49 tissues from GTEx. They are enriched in open chromatin, enhancers, and other regulatory regions. Many overlap with disease-associated SNPs, pointing to tissue-specific transcriptional regulation mechanisms.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
BioMed Central Ltd
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by/2.5/ar/
dc.subject
Trans-eQTLs
dc.subject
Multiple linear regression
dc.subject
GTEx
dc.subject.classification
Ciencias de la Información y Bioinformática
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dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información
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dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS
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dc.title
Tejaas: reverse regression increases power for detecting trans-eQTLs
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2022-08-19T18:12:50Z
dc.journal.volume
22
dc.journal.number
1
dc.journal.pagination
1-16
dc.journal.pais
Reino Unido
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dc.journal.ciudad
Londres
dc.description.fil
Fil: Banerjee, Saikat. Max Planck Institute For Biophysical Chemistry; Alemania
dc.description.fil
Fil: Simonetti, Franco Lucio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires. Fundación Instituto Leloir. Instituto de Investigaciones Bioquímicas de Buenos Aires; Argentina. Max Planck Institute For Biophysical Chemistry; Alemania
dc.description.fil
Fil: Detrois, Kira E.. Max Planck Institute For Biophysical Chemistry; Alemania. Universität Göttingen; Alemania
dc.description.fil
Fil: Kaphle, Anubhav. Universität Göttingen; Alemania. Max Planck Institute For Biophysical Chemistry; Alemania
dc.description.fil
Fil: Mitra, Raktim. Indian Institute of Technology; India
dc.description.fil
Fil: Nagial, Rahul. Indian Institute of Technology; India
dc.description.fil
Fil: Söding, Johannes. Max Planck Institute For Biophysical Chemistry; Alemania. University of Göttingen; Alemania
dc.journal.title
Genome Biology
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-021-02361-8
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1186/s13059-021-02361-8
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