Single-cell multiome of the human retina and deep learning nominate causal variants in complex eye diseases
Sean K. Wang, Surag Nair, Rui Li
采用scRNA-seq与scATAC-seq对细胞进行联合测序，对来自四个个体的视网膜样本进行了测序分析，使用scRNA-seq marker gene对细胞类型进行了注释，鉴定到不同的细胞类型。
将scATAC峰与bulk ATAC峰进行了比较，结果显示scATAC峰包含了bulk ATAC峰的90%，说明scATAC能够对bulk ATAC的数据进行很好地概括；反之，超过一半的scATAC峰在bulk ATAC峰中没有发现，且近40%的scATAC等仅仅在一个细胞类型中存在。说明scATAC在峰的检测上更加灵敏，且能够发现细胞特异性的峰。
对眼科疾病的GWAS SNP进行了注释，首先找到这些SNP所在LD的强关联SNP（LD R2> 0.9），之后对SNP进行了过滤：（1）SNP落在scATAC峰上；（2）SNP所在峰与启动子区域存在共开放性；（3）SNP所在峰与scRNA-seq测得的基因表达之间存在显著相关。
使用HiChIP对视网膜组织进行了H3K27ac测序，显示超过95%的连接loop与scATAC中鉴定到的峰存在重合；使用视网膜eQTL数据进行验证，落在scATAC峰上的SNP中，超过90%的SNP具有eQTL连接。之后使用这些数据对SNP的靶基因进行了注释。
通过CNN对每个碱基变化后可能对染色质开放性的影响进行细胞特异性预测，并对突变前后对开放性影响较大的SNP位点结合其他数据进行了功能注释，包括这些位点的scATAC开放性、eQTL数据中的靶基因连接、靶基因在scRNA中的细胞特异性表达情况、SNP位点可能存在TF结合位点等。
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