DK
Derek Kelly
Author with expertise in Role of Long Noncoding RNAs in Cancer and Development
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
3
(67% Open Access)
Cited by:
314
h-index:
7
/
i10-index:
7
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
17

The Genetic and Evolutionary Basis of Gene Expression Variation in East Africans

Derek Kelly et al.Feb 16, 2022
Abstract Background Mapping of quantitative trait loci (QTL) associated with molecular phenotypes is a powerful approach for identifying the genes and molecular mechanisms underlying human traits and diseases. How the genetic architecture of molecular traits varies across human populations, however, has been less explored. To better understand the genetics of gene regulation in East Africans, we perform expression and splicing QTL mapping in whole blood from a cohort of 162 diverse Africans from Ethiopia and Tanzania. We assess replication of these QTLs in cohorts of predominantly European ancestry and identify candidate genes under selection in human populations. Results We find the gene regulatory architecture of African and non-African populations is broadly shared, though there is a considerable amount of variation at individual loci across populations. Comparing our analyses to an equivalently sized cohort of European Americans, we find that QTL mapping in Africans improves the detection of expression QTLs and fine mapping of causal variation. Integrating our QTL scans with signatures of selection, we find several genes related to immunity and metabolism that are highly differentiated between Africans and non-Africans, as well as a gene associated with pigmentation, TMEM216 , with evidence of population-specific selection in Nilo-Saharan speaking pastoralists. Conclusion Extending QTL-mapping studies beyond groups of European ancestry, particularly to diverse indigenous populations, is vital for a complete understanding of the genetic architecture of human traits and can reveal novel functional variation underlying human traits and disease.
17
Citation1
0
Save
0

Accounting For Technical Noise In Single-Cell RNA Sequencing Analysis

Jia Cheng et al.Mar 15, 2017
Recent technological breakthroughs have made it possible to measure RNA expression at the single-cell level, thus paving the way for exploring expression heterogeneity among individual cells. Current single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) protocols are complex and introduce technical biases that vary across cells, which can bias downstream analysis without proper adjustment. To account for cell-to-cell technical differences, we propose a statistical framework, TASC (Toolkit for Analysis of Single Cell RNA-seq), an empirical Bayes approach to reliably model the cell-specific dropout rates and amplification bias by use of external RNA spike-ins. TASC incorporates the technical parameters, which reflect cell-to-cell batch effects, into a hierarchical mixture model to estimate the biological variance of a gene and detect differentially expressed genes. More importantly, TASC is able to adjust for covariates to further eliminate confounding that may originate from cell size and cell cycle differences. In simulation and real scRNA-seq data, TASC achieves accurate Type I error control and displays competitive sensitivity and improved robustness to batch effects in differential expression analysis, compared to existing methods. TASC is programmed to be computationally efficient, taking advantage of multi-threaded parallelization. We believe that TASC will provide a robust platform for researchers to leverage the power of scRNA-seq.