本周最新文獻速遞20220522
一、精細解讀文獻 一
文獻題目： Single-nucleus chromatin accessibility profiling highlights regulatory mechanisms of coronary artery disease risk
不想看英文題目： 單細胞染色質(zhì)可及性分析突出了冠狀動脈疾病的調(diào)節(jié)機制
雜志和影響因子： Nat Genet (IF: 38.33; Q1)
研究意義： 冠狀動脈疾病 (CAD)是最常見的心血管疾病碧浊，由血管壁損傷和動脈粥樣硬化斑塊積累引起的疾病官脓。CAD 發(fā)病過程涉及多種細胞類型倒源，包括內(nèi)皮細胞惭嚣、平滑肌細胞 (SMC)茶鉴、成纖維細胞和免疫細胞等。全基因組關(guān)聯(lián)研究（GWAS）發(fā)現(xiàn)了 200 多個與 CAD 相關(guān)的位點蜗字，大多數(shù)位點位于順式調(diào)節(jié)元件 (CRE)中。由于 CRE 通常是在特定的細胞類型中發(fā)揮功能, 因此需要在細胞水平上了解 CAD 的調(diào)節(jié)機制才能充分解釋風險位點的功能作用脂新。
結(jié)論：
- 作者對 41 名動脈粥樣硬化患者的冠狀動脈（左前降支挪捕、左回旋支或右冠狀動脈）進行了 snATAC-seq；
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- 總共獲得 28,316 個單細胞核争便，14 個細胞簇级零；
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- 根據(jù)基因活性評分將 14 個細胞簇映射到不同細胞類型中，映射的細胞類型有：SMC（標記基因 MYOCD , MYH11 , CNN1滞乙、TAGLN 和 ACTA2）奏纪、內(nèi)皮細胞（標記基因 CLDN5）、成纖維細胞（標記基因 TCF21斩启、LUM）序调、巨噬細胞（標記基因 CSF1R）和T細胞/自然殺傷細胞（標記基因 TBX21）；
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- 相比非病變或健康對照樣本（17.7 ± 8.3%）兔簇，動脈粥樣硬化和冠脈鈣化樣本（44.1 ± 18.8%）的免疫細胞比例更高（細胞簇 8-14）发绢，這與動脈粥樣硬化的疾病進展趨勢是一致的；
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- 基因活性評分還鑒定了 5,121 個表征細胞類型特異性或疾病進展相關(guān)的 marker 基因以及 323,727 個細胞類型特異性峰圖男韧；
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- HOMER 顯示 SMC 細胞峰圖富集的轉(zhuǎn)錄因子（TF）motif 有：MEF2 家族朴摊、 TEAD 家族、CArG 盒結(jié)合的心肌素/血清反應(yīng)因子此虑。內(nèi)皮細胞峰圖富集的 TF motif 有 ETS 和 SOX 家族甚纲。巨噬細胞峰圖富集的 TF motif 有 PU.1/SPIB 和 IRF 。成纖維細胞峰圖富集的 TF motif 有 CEBP 和 AP-1 家族朦前。T 細胞峰圖富集的 TF motif 有 RUNX 家族介杆。肥大細胞峰圖富集的 TF motif 有 GATA 家族鹃操；
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- chromVAR 顯示 TCF21 motif 在 SMC 和 纖維肌細胞也高度富集；
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- 對 CAD 和其他心血管疾病表型 GWAS 變異位點進行細胞類型特異性連鎖不平衡 (LD) 評分回歸 (LDSC)分析春哨。LDSC 表明 CAD 和血壓 GWAS 變異位點在 SMC荆隘、內(nèi)皮細胞和巨噬細胞中高度富集；脈壓和頸動脈內(nèi)膜中層厚度的變異位點在 SMC 富集赴背；
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- 鑒于 SMC 具有廣泛的表型可塑性椰拒，作者接下來研究了 SMC （細胞簇C4–C7）的順式調(diào)節(jié)譜。在細胞簇 C4–C7 中凰荚，細胞簇 C5 和 C6 主要在分化的 SMC 中具有更大的染色質(zhì)可及性燃观，而細胞簇 C4 和 C7 主要在調(diào)控的 SMC 中具有較大的可及性；
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- 與此同時便瑟，chromVAR 顯示 AP-1 家族（例如 ATF3）和 TCF21 在纖維肌細胞簇中高度富集缆毁，但 TEAD4 在所有的 SMC 細胞簇中都是富集的，說明利用單細胞染色質(zhì)可及性分析可深入了解 SMC 的調(diào)控元件驅(qū)動因子到涂；
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- 類似的脊框， 對 " SMC 到纖維肌細胞 " 路徑的染色質(zhì)可及性富集分析，觀察到在軌跡最開始時富集了 MEF2 和 CArG motif践啄，隨后是 ETS 和 NFY motif浇雹，最后在纖維肌細胞中是 AP-1 和 RUNX motif;
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- 對 SMC 和纖維肌細胞的啟動子染色質(zhì)可及性進行差異分析，在纖維肌細胞鑒定了 170 個顯著上調(diào)和 108 個顯著下調(diào)的啟動子峰往核；
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- 上調(diào)的纖維肌細胞染色質(zhì)可及性峰富集了 AP-1（FRA1）箫爷、RUNX、TEAD 和 TCF21 motif聂儒，以及炎癥反應(yīng)因子 STAT3 和 ARID5A motif;
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- 上調(diào)的纖維肌細胞染色質(zhì)可及性峰富集的生物學過程主要與細胞外基質(zhì)組織和細胞遷移過程相關(guān)虎锚；
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- 對 CAD GWAS 基因座的細胞類型進行注釋，結(jié)果顯示 CAD GWAS 基因座主要在 SMC衩婚、巨噬細胞窜护、成纖維細胞和內(nèi)皮細胞富集。排在最前面具有細胞特異性的 CAD 候選位點分別是 rs3918226非春、rs9337951柱徙、rs7500448；
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- 對四種冠狀動脈細胞類型（SMC奇昙、巨噬細胞护侮、成纖維細胞和內(nèi)皮細胞）進行染色質(zhì)可及性數(shù)量性狀基因座 (caQTL)分析。在 SMC 細胞中鑒定了最多數(shù)量的 caQTL （N=1,984, FDR<=0.05）储耐，這與 SMC 細胞數(shù)量較多有關(guān)羊初。其中 47% 與 GTEx 動脈組織 eQTL 重合；
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- 細胞類型 caQTL 可為 CAD 的致病機制提供一定的支撐。以 CAD 相關(guān)位點 rs13324341 為例长赞， rs13324341 為 SMC caQTL 和 MRAS 的 eQTL 位點晦攒。說明 rs13324341 可能通過增加 MRAS 染色質(zhì)可及性以及信使 RNA 表達水平提高 CAD 的致病風險；
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- 過去 GWAS 風險位點的靶基因通常被錯誤地注釋為最近的基因得哆，通過 snATAC-seq 分析發(fā)現(xiàn) GWAS 風險位點的靶基因不一定為臨近的基因脯颜。比如 CAD 有多個風險位點落在 ACTRT2 基因的 5'區(qū)域，但 snATAC-seq 的 Peak2Gene 分析顯示 CAD 上的風險位點與 PRDM16 表達高度相關(guān)贩据，說明 PRDM16 極大可能是 CAD 的靶基因栋操；
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亮點： snATAC-seq/scRNA-seq + GWAS
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41588-022-01069-0
公開的資料：
- snATAC-seq:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE175621
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE188422 - scRNA-seq:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE131778
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE155513 - 代碼：
https://github.com/MillerLab-CPHG/Coronary_snATAC
https://github.com/MillerLab-CPHG/coronary_histology
二、精細解讀文獻 二
文獻題目： Shared genetic architectures of subjective well-being in East Asian and European ancestry populations
不想看英文題目： 東亞和歐洲血統(tǒng)人群主觀幸福感的共享遺傳結(jié)構(gòu)
雜志和影響因子： Nat Hum Behav (IF: 13.66; Q1)
研究意義： 之前已有很多文獻在歐洲祖先群體中探索了主觀幸福感（SWB）的遺傳因素乐设。然而讼庇，SWB 遺傳結(jié)構(gòu)是否在人群中共享仍不清楚。為此近尚，作者使用了韓國 ( n ?= 110,919) 和歐洲 ( n ?= 563,176) 血統(tǒng)的樣本對 SWB 進行了跨人群的全基因組關(guān)聯(lián)分析研究。
結(jié)論：
- 首先對三個韓國隊列 ( n ?= 110,919)的樣本進行了薈萃分析场勤，鑒定了 3 個新的變異位點戈锻；
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- 與歐洲血統(tǒng)樣本 ( n ?= 563,176) 進行薈萃分析后，總共鑒定了 12 個獨立的信號和媳，其中 rs12298541 信號是新發(fā)現(xiàn)的格遭。HaploReg 顯示 rs12298541 位于活性增強子區(qū)域內(nèi)，且為 TMBIM4 的 eQTL 位點留瞳；
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- SWB 在韓國和歐洲隊列的遺傳度分別為 1.5% (h2=0.015, SE=0.004) 和 3.5% (h2=0.035, SE=0.001);
- 皮爾斯系數(shù)和 kappa 一致性檢驗顯示兩個血統(tǒng)人群具有中等正相關(guān)性(ρ=0.53, P=0.037; κ=0.49, P=0.026)拒迅；
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- 對韓國血統(tǒng) SWB 構(gòu)建多基因風險評分（PRS）, 發(fā)現(xiàn)當 P 值為 0.2 時，SNP 對 SWB 的解釋度最高她倘。但對韓國血統(tǒng)和歐洲血統(tǒng)的薈萃結(jié)果構(gòu)建 PRS璧微，PRS 的預(yù)測結(jié)果顯著提升。說明整合多個血統(tǒng)的薈萃分析結(jié)果有助于提供 PRS 的預(yù)測結(jié)果硬梁；
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- 對 SWB 進行遺傳相關(guān)性分析前硫。在歐洲血統(tǒng)中， SWB 與激素荧止、心理屹电、社會經(jīng)濟和消化等表型顯著相關(guān)。在韓國血統(tǒng)中跃巡， SWB 與 吸煙（rg?= -0.25危号，P ?= 0.02）和 重度抑郁癥（rg ?= -0.34，P ?= 0.02）顯著相關(guān)素邪；
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- 對 SWB 進行 LDSC-SEG 分析外莲，在歐洲血統(tǒng)中，SNP 顯著富集在皮質(zhì)娘香、邊緣系統(tǒng)和海馬體中（ FDR < 5% ）苍狰。在韓國血統(tǒng)中办龄，SNP 顯著富集在中腦中姆怪；
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- 兩樣本孟德爾隨機化分析（TSMR）顯示 SWB 與六個表型（神經(jīng)質(zhì)評分朵你、MDD、體脂百分比俊嗽、體重指數(shù)翔忽、從不吸煙和看電視的時間）顯著相關(guān)英融；
文章鏈接：
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35589828/
公開的資料：
https://www.ebi.ac.uk/gwas/downloads
三、其他文獻推薦
下面的文獻也挺精彩的歇式，但由于下不到原文驶悟，或博主時間有限，沒法精細解讀材失，故列出來供各位參閱痕鳍；
當然，你們有精彩的文獻想讓我解讀的（前提是一周內(nèi)剛出爐的文獻）龙巨，可給我發(fā)pdf（然而可能種種原因笼呆，我不一定有時間解讀，不要對我抱太高期待）旨别；
文獻題目： Feasibility of whole genome and transcriptome profiling in pediatric and young adult cancers
不想看英文題目： 全基因組和轉(zhuǎn)錄組分析在兒科和年輕成人癌癥中的可行性
雜志和影響因子： Nat Commun (IF: 14.92; Q1)
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41467-022-30233-7
文獻題目： Large-scale GWAS of food liking reveals genetic determinants and genetic correlations with distinct neurophysiological traits
不想看英文題目： 食物喜好的大規(guī)模 GWAS 揭示了與不同神經(jīng)生理特征的遺傳決定因素和遺傳相關(guān)性
雜志和影響因子： Nat Commun (IF: 14.92; Q1)
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41467-022-30187-w
文獻題目： Genome-wide association meta-analysis identifies 48 risk variants and highlights the role of the stria vascularis in hearing loss
不想看英文題目： 全基因組關(guān)聯(lián)薈萃分析確定了 48 個聽力障礙風險變異诗赌，并強調(diào)了血管紋在聽力損失中的作用
雜志和影響因子： Am J Hum Genet (IF: 11.03; Q1)
文章鏈接：
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35580588/
文獻題目： Identifying common transcriptome signatures of cancer by interpreting deep learning models
不想看英文題目： 通過深度學習模型識別癌癥的常見轉(zhuǎn)錄組特征
雜志和影響因子： Genome Biol (IF: 10.81; Q1)
文章鏈接：
https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-022-02681-3
文獻題目： Single-cell transcriptome reveals insights into the development and function of the zebrafish ovary
不想看英文題目： 單細胞轉(zhuǎn)錄組揭示了斑馬魚卵巢的發(fā)育和功能
雜志和影響因子： Elife (IF: 8.14; Q1)
文章鏈接：
https://elifesciences.org/articles/76014
四、工具或資源類介紹
文獻題目： AutoDC: an Automatic Machine Learning Framework for Disease Classification
不想看英文題目： AutoDC：用于疾病分類的自動機器學習框架
雜志和影響因子： Bioinformatics (IF: 5.61; Q1)
文章鏈接：
文獻題目： Artificial intelligence and machine learning approaches using gene expression and variant data for personalized medicine
不想看英文題目： 使用基因表達和變異數(shù)據(jù)進行個性化醫(yī)療的人工智能和機器學習方法
雜志和影響因子： Brief Bioinform (IF: 11.62; Q1)
文章鏈接：
文獻題目： GASS-Metal: identifying metal-binding sites on protein structures using genetic algorithms
不想看英文題目： GASS-Metal：使用遺傳算法識別蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)上的金屬結(jié)合位點
雜志和影響因子： Brief Bioinform (IF: 11.62; Q1)
文章鏈接：
文獻題目： Evaluation of phenotype-driven gene prioritization methods for Mendelian diseases
不想看英文題目： 孟德爾疾病表型驅(qū)動基因優(yōu)先排序方法的評估
雜志和影響因子： Brief Bioinform (IF: 11.62; Q1)
文章鏈接：
https://academic.oup.com/bib/advance-article/doi/10.1093/bib/bbac188/6589867
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