这项研究介绍了一种名为 cellSTAAR 的创新统计框架，旨在通过整合单细胞测序数据来增强对基因组非编码区罕见变异的关联分析能力。该方法通过构建特定细胞类型的功能注释和调节元件集合，克服了传统方法在处理非编码区弱关联信号时的局限性。cellSTAAR 采用了一种综合链接策略，能够灵活处理顺式作用调节元件与目标基因之间存在的高度不确定性。研究人员将此工具应用于 TOPMed 和 英国生物样本库 (UKB) 的大规模全基因组数据，成功提升了对脂质性状相关生物学关联的检测效力。实验结果证明，结合染色质开放性动态变化的研究路径，能显著改善对复杂疾病遗传基础的解析和生物学解释。这一进展为利用不断增长的单细胞资源来发掘整个人类基因组中的功能性变异提供了强有力的手段。
References:
- Van Buren E, Zhang Y, Li X, et al. cellSTAAR: incorporating single-cell-sequencing-based functional data to boost power in rare variant association testing of noncoding regions[J]. Nature Methods, 2025: 1-12.
