Abstract Characterization of the molecular function of the human genome and its variation across individuals is essential for identifying the cellular mechanisms that underlie human genetic traits and diseases. The Genotype-Tissue Expression (GTEx) project aims to characterize variation in gene expression levels across individuals and diverse tissues of the human body, many of which are not easily accessible. Here we describe genetic effects on gene expression levels across 44 human tissues. We find that local genetic variation affects gene expression levels for the majority of genes, and we further identify inter-chromosomal genetic effects for 93 genes and 112 loci. On the basis of the identified genetic effects, we characterize patterns of tissue specificity, compare local and distal effects, and evaluate the functional properties of the genetic effects. We also demonstrate that multi-tissue, multi-individual data can be used to identify genes and pathways affected by human disease-associated variation, enabling a mechanistic interpretation of gene regulation and the genetic basis of disease.

The Genotype-Tissue Expression (GTEx) project dissects how genetic variation affects gene expression and splicing.

There is currently much interest in the understanding of genetic mechanisms that underlie variation at the gene expression level. Two groups reporting in this issue of Nature use RNA sequencing to study global gene expression in two contrasting populations. Pickrell et al. sequenced RNA from 69 lymphoblastoid cell lines derived from unrelated Nigerian individuals who have been extensively genotyped as part of the HapMap Project. By pooling data from all the individuals it was possible to identify many genetic determinants of variation in gene expression. Montgomery et al. characterize the mRNA fraction of RNA isolated from lymphoblastoid cell lines derived from 63 HapMap individuals of Caucasian origin. They obtain a fine-scale view of the transcriptome and identify genetic variants that affect alternative splicing. There is much interest in understanding the genetic mechanisms that underlie individual variations in gene expression. Here, RNA sequencing has been used to study gene expression in lymphoblastoid cell lines derived from Nigerian individuals for whom extensive genotype information is known. Numerous genetic determinants of variation in gene expression were identified, including variation in transcription, splicing and allele-specific expression. Understanding the genetic mechanisms underlying natural variation in gene expression is a central goal of both medical and evolutionary genetics, and studies of expression quantitative trait loci (eQTLs) have become an important tool for achieving this goal1. Although all eQTL studies so far have assayed messenger RNA levels using expression microarrays, recent advances in RNA sequencing enable the analysis of transcript variation at unprecedented resolution. We sequenced RNA from 69 lymphoblastoid cell lines derived from unrelated Nigerian individuals that have been extensively genotyped by the International HapMap Project2. By pooling data from all individuals, we generated a map of the transcriptional landscape of these cells, identifying extensive use of unannotated untranslated regions and more than 100 new putative protein-coding exons. Using the genotypes from the HapMap project, we identified more than a thousand genes at which genetic variation influences overall expression levels or splicing. We demonstrate that eQTLs near genes generally act by a mechanism involving allele-specific expression, and that variation that influences the inclusion of an exon is enriched within and near the consensus splice sites. Our results illustrate the power of high-throughput sequencing for the joint analysis of variation in transcription, splicing and allele-specific expression across individuals.

Abstract Scalable, integrative methods to understand mechanisms that link genetic variants with phenotypes are needed. Here we derive a mathematical expression to compute PrediXcan (a gene mapping approach) results using summary data (S-PrediXcan) and show its accuracy and general robustness to misspecified reference sets. We apply this framework to 44 GTEx tissues and 100+ phenotypes from GWAS and meta-analysis studies, creating a growing public catalog of associations that seeks to capture the effects of gene expression variation on human phenotypes. Replication in an independent cohort is shown. Most of the associations are tissue specific, suggesting context specificity of the trait etiology. Colocalized significant associations in unexpected tissues underscore the need for an agnostic scanning of multiple contexts to improve our ability to detect causal regulatory mechanisms. Monogenic disease genes are enriched among significant associations for related traits, suggesting that smaller alterations of these genes may cause a spectrum of milder phenotypes.

Cell type composition, estimated from bulk tissue, maps the cellular specificity of genetic variants.

Many complex human phenotypes exhibit sex-differentiated characteristics. However, the molecular mechanisms underlying these differences remain largely unknown. We generated a catalog of sex differences in gene expression and in the genetic regulation of gene expression across 44 human tissue sources surveyed by the Genotype-Tissue Expression project (GTEx, v8 release). We demonstrate that sex influences gene expression levels and cellular composition of tissue samples across the human body. A total of 37% of all genes exhibit sex-biased expression in at least one tissue. We identify cis expression quantitative trait loci (eQTLs) with sex-differentiated effects and characterize their cellular origin. By integrating sex-biased eQTLs with genome-wide association study data, we identify 58 gene-trait associations that are driven by genetic regulation of gene expression in a single sex. These findings provide an extensive characterization of sex differences in the human transcriptome and its genetic regulation.

Telomere length within an individual varies in a correlated manner across most tissues.

Determining protein levels in each tissue and how they compare with RNA levels is important for understanding human biology and disease as well as regulatory processes that control protein levels. We quantified the relative protein levels from over 12,000 genes across 32 normal human tissues. Tissue-specific or tissue-enriched proteins were identified and compared to transcriptome data. Many ubiquitous transcripts are found to encode tissue-specific proteins. Discordance of RNA and protein enrichment revealed potential sites of synthesis and action of secreted proteins. The tissue-specific distribution of proteins also provides an in-depth view of complex biological events that require the interplay of multiple tissues. Most importantly, our study demonstrated that protein tissue-enrichment information can explain phenotypes of genetic diseases, which cannot be obtained by transcript information alone. Overall, our results demonstrate how understanding protein levels can provide insights into regulation, secretome, metabolism, and human diseases.

Abstract Expression quantitative trait locus (eQTL) mapping provides a powerful means to identify functional variants influencing gene expression and disease pathogenesis. We report the identification of cis-eQTLs from 7,051 post-mortem samples representing 44 tissues and 449 individuals as part of the Genotype-Tissue Expression (GTEx) project. We find a cis-eQTL for 88% of all annotated protein-coding genes, with one-third having multiple independent effects. We identify numerous tissue-specific cis-eQTLs, highlighting the unique functional impact of regulatory variation in diverse tissues. By integrating large-scale functional genomics data and state-of-the-art fine-mapping algorithms, we identify multiple features predictive of tissue-specific and shared regulatory effects. We improve estimates of cis-eQTL sharing and effect sizes using allele specific expression across tissues. Finally, we demonstrate the utility of this large compendium of cis-eQTLs for understanding the tissue-specific etiology of complex traits, including coronary artery disease. The GTEx project provides an exceptional resource that has improved our understanding of gene regulation across tissues and the role of regulatory variation in human genetic diseases.

Abstract Spatially-resolved genomic technologies have allowed us to study the physical organization of cells and tissues, and promise an understanding of the local interactions between cells. However, it remains difficult to precisely align spatial observations across slices, samples, scales, individuals, and technologies. Here, we propose a probabilistic model that aligns a set of spatially-resolved genomics and histology slices onto a known or unknown common coordinate system into which the samples are aligned both spatially and in terms of the phenotypic readouts (e.g., gene or protein expression levels, cell density, open chromatin regions). Our method consists of a two-layer Gaussian process: the first layer maps the observed samples’ spatial locations into a common coordinate system, and the second layer maps from the common coordinate system to the observed readouts. Our approach also allows for slices to be mapped to a known template coordinate space if one exists. We show that our registration approach enables complex downstream spatially-aware analyses of spatial genomics data at multiple resolutions that are impossible or inaccurate with unaligned data, including an analysis of variance, differential expression across the z -axis, and association tests across multiple data modalities.