多年來，自身免疫疾病和炎癥疾病的研究已經鑒定出了數百個與這些病癥相關的遺傳區域。同時，表達數量性狀基因座（eQTLs）的相關研究也揭示了正常人群中基因表達水平遺傳變異的豐度。目前科學家們大多認為大多數疾病相關基因座是通過基因表達中的調節性變化影響疾病風險，但這種假說并未得到驗證，尤其是大多數影響疾病風險的遺傳基因座是否也可以被eQTL檢測到。

為了驗證這一假說，研究人員分析大約270個與七種疾病相關的遺傳基因座，嘗試在關鍵免疫細胞中利用eQTL將它們映射致病基因上。

在高等生物中，許多重要生理性狀及復雜疾病都是數量性狀，如農作物的產量和人類的高血壓、糖尿病等，這些復雜性狀受到多個基因和環境因素的控制。為了有效地研究多基因控制的復雜性狀，數量性狀基因座（QTL）分析技術在20世紀90年代應運而生，有效地將控制數量性狀的眾多主效基因定位在相應的染色體上。

在這篇文章中，研究人員分析了大約270個與七種疾病相關的遺傳基因座，其中55個候選基因關聯與未受刺激的免疫細胞中的基線基因表達的變化具有強統計學一致性，但是這只是其中的少部分基因座，大約為25％。而余下的研究人員沒有觀察到eQTL數據中與自身免疫性疾病相關性一致的任何信號，盡管事實上與其它疾病相比，更容易從血液樣品獲得疾病相關的細胞群體。

如果只是基于與疾病的相關性來推斷觀察到的eQTL的病理相關性，那么就必須十分謹慎。因此在進行耗時又昂貴的實驗性解析之前，需要先獲得共有遺傳效應的有力證據。

此前，在美國國立衛生研究院基因型-組織表達（GTEx）項目的資金資助下，美國研究人員曾構建出了一個新數據資源，可以幫助確立個體基因組構成之間的差異對于基因活性的影響以及對疾病的貢獻。

甚至在多個組織中活化之時，同一變異有時在不同的組織中也可以產生不同的影響。例如，GTEx研究人員發現有一個變異影響了兩個與血液相關的基因的活性，雖然在其他組織中有著更高的總體基因活性，它對脛動脈中血壓相關的基因表達造成了更強的影響。牛津大學的Manuel Rivas博士和同事們利用 GTEx數據和來自一個大型歐洲項目的信息，研究了600多人的基因讀值。研究小組發現一些PTVs是通過降解基因轉錄物或是破壞剪接過程來影響了蛋白質生成。研究人員利用GTEx數據在兩種情況下檢測了一些個體和組織類型中的這些效應。研究小組現正在開發更好的方法來預測患者中發現的一些PTVs的影響。