本周最新文獻速遞20211114

一脱柱、精細解讀文獻 一

文獻題目： Mapping the proteo-genomic convergence of human diseases

不想看英文題目： 繪制人類疾病蛋白質(zhì)基因組圖譜

雜志和影響因子：

研究意義： 研究蛋白質(zhì)的遺傳結(jié)構(gòu)及其與人類健康的相關(guān)性

結(jié)論：

• 總共納入了 10,708 名歐洲血統(tǒng)個體（平均年齡 48.6 歲账嚎，53.3% 女性）老虫、4775 個蛋白質(zhì)靶標允坚、 1020 萬個基因分型進行全基因組蛋白質(zhì)組關(guān)聯(lián)分析漫试；

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• 鑒定了 2584 個（蛋白質(zhì)編碼基因的 ±500 kb 內(nèi)极谊， cis-pQTL）與 3892 個蛋白質(zhì)靶標相關(guān)聯(lián)的基因組區(qū)域（P < 1.004 × 10^-11）诡右。79.3%的基因組區(qū)域（n = 2050）與單個蛋白質(zhì)靶標相關(guān)， 64%（867/1356）的 cis-pQTL 在復制隊列中方向一致（P<0.05）怀酷；

蛋白質(zhì)靶標: 指的是與變異相關(guān)的蛋白質(zhì)

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• 通過檢測 cis-pQTL 所調(diào)控的蛋白質(zhì)是否為某個 通路或蛋白質(zhì)所特異的稻爬，作者把 cis-pQTL 分為分為蛋白質(zhì)特異性和通路特異性 cis-pQTL，40.8% 為蛋白質(zhì)特異性蜕依，5.9% 為通路特異性桅锄，648 個 cis-pQTL 為蛋白質(zhì)網(wǎng)絡(luò)所特異的；

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• 使用共定位 [后驗概率 (PP) > 80%] 將 pQTL 與 GTEx 的 eQTL (基因表達相關(guān)位點) 和 sQTL （可變剪切相關(guān)位點）位點進行整合样眠，發(fā)現(xiàn)大多數(shù) cis-pQTLs (n = 584, 73.4%) 在所有組織中與基因表達方向相同友瘤， 26.6% ( n = 212)方向相反，比如免疫球蛋白超家族成員 8 ( IGSF8 )的 cis-pQTL rs2295621-A 在血漿中與蛋白質(zhì)靶標呈負相關(guān)（β = –0.19檐束，P < 1.65 × 10^-32) 辫秧，但在另外 33 種組織中呈正相關(guān)，可能與蛋白質(zhì)降解被丧、背景混雜因素（如時間和發(fā)育狀態(tài)）等有關(guān)盟戏；

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• 使用 cis-pQTL 識別 GWAS 表型/疾病潛在的因果基因，發(fā)現(xiàn)了較多之前 eQTL 未發(fā)現(xiàn)的因果基因甥桂，比如 R-spondin-1 上的 pQTL rs113998067 為子宮內(nèi)膜癌相關(guān)變異位點柿究，R-spondin-1 可分泌一種激活蛋白，該蛋白可介導雌激素受體-α 的表達黄选，增加子宮內(nèi)膜癌風險蝇摸；

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• 通過 cis-pQTL 進行全表型共定位分析，構(gòu)建了基因-蛋白質(zhì)-疾病網(wǎng)絡(luò)办陷，總共鑒定了 1859 個基因-蛋白質(zhì)-性狀網(wǎng)絡(luò)（又名蛋白質(zhì)基因組圖譜貌夕， www.omicscience.org ），包括 412 個蛋白質(zhì)靶標和 506 個表型民镜。以其中一個網(wǎng)絡(luò)為例啡专，該網(wǎng)絡(luò)上的多個疾病（冠狀動脈疾病制圈、高脂血癥们童、潰瘍性結(jié)腸炎辱揭、阿爾茨海默病 和 2 型糖尿病等）存在多個共享的 pQTL，另一個例子是 ABO 上的 cis-pQTL（rs576125病附，MAF = 33.5%）也與肺栓塞相關(guān)问窃，這可以解釋為什么肺栓塞是 COVID-19 的常見并發(fā)癥；

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• 利用蛋白質(zhì)基因組圖譜還可以發(fā)現(xiàn)潛在的疾病機制完沪，比如 cis-pQTL 高度連鎖的位點 rs212100 (r₂ = 0.90)域庇， 其C基因型可提高膽鹽磺基轉(zhuǎn)移酶 (SULT2A1)活性以及膽結(jié)石風險，且隨著 r₂ 降低覆积，效應(yīng)值也會變低听皿，這表明 rs212100 可能通過影響 SULT2A1 活性進而提高膽結(jié)石的風險；

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（這圖真好看）

• 對年齡或性別進行劃分宽档，評估不同性別和年齡的 cis-pQTLs 的效應(yīng)值差異尉姨，總共發(fā)現(xiàn)了 14 個蛋白質(zhì)靶標在性別（N = 10）或年齡（N = 8）上顯著差異，四個蛋白質(zhì)靶標重合吗冤；
• 利用 Open Targets 發(fā)現(xiàn)了 31 個潛在的藥物靶標又厉，可用于 1 到 8 種疾病的治療；

亮點： 填補了 pQTL 對疾病貢獻這一領(lǐng)域的空缺（之前也有 pQTL 研究椎瘟，但樣本量不多）

局限： 無法解析所有同工蛋白質(zhì)的遺傳結(jié)構(gòu)

文章鏈接：

10.1126/science.abj1541

公開的資料：

www.omicscience.org

二覆致、精細解讀文獻 二

文獻題目： Discordant associations of educational attainment with ASD and ADHD implicate a polygenic form of pleiotropy

不想看英文題目： 教育程度與 ASD 和 ADHD 的不一致關(guān)聯(lián)揭示基因多效性

雜志和影響因子： Nat Commun (IF: 14.92; Q1)

研究意義： 注意力缺陷/多動障礙 (ADHD)和自閉癥(ASD)的遺傳結(jié)構(gòu)高度相似，大約 15-25% 的 ADHD 表現(xiàn)出自閉癥(ASD)癥狀肺蔚， 40-70% 的 ASD 患者同時有 ADHD 煌妈。然而，也存在不一致的地方宣羊，比如 ASD 與教育程度（EA）遺傳正相關(guān)璧诵，但 ADHD 與 EA遺傳負相關(guān)。與 EA 不一致的多基因關(guān)聯(lián)模式潛在的遺傳機制尚不清楚仇冯；

結(jié)論：

• 由于不同的機制之宿，可能會出現(xiàn)與教育程度不一致的關(guān)聯(lián)，下圖列出了幾種可能的機制（a~i）赞枕。a) 相同基因澈缺，且具有基因多效性坪创，效應(yīng)方向相同炕婶，但是彼此間的連鎖程度低；b) 不同基因莱预，無多效性柠掂；c)虛假的基因多效性，可能是由于其他混淆因素引起（比如經(jīng)濟狀況）依沮；d）相同的基因涯贞，且同一效應(yīng)位點枪狂，但效應(yīng)方向相反；e）相同的基因宋渔，基因多效性且共定位州疾，但效應(yīng)方向相反；f）不同的基因皇拣，連鎖程度高严蓖，但效應(yīng)方向相反；g)相同的基因氧急，基因多效性且共定位颗胡，效應(yīng)方向相同；h）不同的基因吩坝，連鎖程度高毒姨，效應(yīng)方向相同；i)相同的基因钉寝，具有多效性且方向相同弧呐；

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• 為了探究不一致關(guān)聯(lián)潛在的機制，作者基于 GWAS summary 數(shù)據(jù)評估了 ASD 和 ADHD 對 EA 的影響嵌纲，模型和公式如下圖所示泉懦，該模型考慮了其他潛在因素對變量的影響，可有效評估 ASD 或者 ADHD 對 EA 的獨立效應(yīng)疹瘦；

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• 利用上述模型崩哩，作者設(shè)置了 6 個不同的閾值 (0.0015?≤ P_thr <?0.5) 評估模型的有效性，結(jié)果發(fā)現(xiàn) P 值越小言沐，ASD 與 EA 的正相關(guān)越明顯邓嘹，ADHD 與 EA 的負相關(guān)越明顯，說明該模型可有效校正混淆因素险胰，評估表型之間的基因多效性汹押；

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• 為了證明該模型可廣泛應(yīng)用在其他表型上，作者使用智力（CTG）表型數(shù)據(jù)取代 EA 對 ASD 和 ADHD 進行評估起便， CTG 同樣證實了 ASD 和 ADHD 風險的不一致關(guān)聯(lián)棚贾；

亮點： 我們經(jīng)常講基因多效性，但很少有公式或者工具衡量基因多效性中是否有混淆因素榆综。以 ASD 為例妙痹，美國的研究中發(fā)現(xiàn) ASD 的父母社會經(jīng)濟地位比較高，但是在瑞典的人群隊列中鼻疮，卻觀察到較低的經(jīng)濟社會地位與高 ASD 風險相關(guān)怯伊，說明社會經(jīng)濟地位是一種混淆因素，在某種程度上會影響基因多效性的觀察判沟。本文使用多變量分析方法可有效校正混淆因素對基因多效性進行評估耿芹。

文章鏈接：

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34764245/

公開的資料：

三崭篡、其他文獻推薦

下面的文獻也挺精彩的，但由于下不到原文吧秕，或博主時間有限琉闪，沒法精細解讀，故列出來供各位參閱砸彬；
當然塘偎，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），可給我發(fā)pdf（然而可能種種原因拿霉，我不一定有時間解讀吟秩，不要對我抱太高期待）；

文獻題目： A chickpea genetic variation map based on the sequencing of 3,366 genomes

不想看英文題目： 基于 3,366 個基因組測序的鷹嘴豆遺傳變異圖譜

雜志和影響因子： Nature (IF: 42.778; Q1)

文章鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41586-021-04066-1

文獻題目： Estimating disease prevalence in large datasets using genetic risk scores

不想看英文題目： 使用遺傳風險評分評估大型數(shù)據(jù)集中的疾病流行率

雜志和影響因子： Nat Commun (IF: 14.92; Q1)

文章鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41467-021-26501-7

文獻題目： Structural variants in the Chinese population and their impact on phenotypes, diseases and population adaptation

不想看英文題目： 中國人群的結(jié)構(gòu)變異及其對表型绽淘、疾病和人群適應(yīng)的影響

雜志和影響因子： Nat Commun (IF: 14.92; Q1)

文章鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41467-021-26856-x

文獻題目： Deciphering cell lineage specification of human lung adenocarcinoma with single-cell RNA sequencing

不想看英文題目： 用單細胞 RNA 測序破譯人肺腺癌的細胞譜系特征

雜志和影響因子： Nat Commun (IF: 14.92; Q1)

文章鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41467-021-26770-2

文獻題目： Co-evolution based machine-learning for predicting functional interactions between human genes

不想看英文題目： 基于協(xié)同進化的機器學習方法預(yù)測人類基因之間的功能相互作用

雜志和影響因子： Nat Commun (IF: 14.92; Q1)

文章鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41467-021-26792-w

四涵防、工具或資源類介紹

文獻題目： Fast alignment and preprocessing of chromatin profiles with Chromap

不想看英文題目： 使用 Chromap 快速對齊和預(yù)處理染色質(zhì)圖譜

快速、批量處理 ChIP-seq/Hi-C/單細胞ATAC-seq數(shù)據(jù)

雜志和影響因子： Nat Commun (IF: 14.92; Q1)

文章鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41467-021-26865-w

文獻題目： scEnhancer: a single-cell enhancer resource with annotation across hundreds of tissue/cell types in three species

不想看英文題目： scEnhancer：在三個物種的數(shù)百種組織/細胞類型中進行單細胞增強子注釋

雜志和影響因子： Nucleic Acids Res (IF: 16.97; Q1)

文章鏈接：

https://academic.oup.com/nar/advance-article/doi/10.1093/nar/gkab1032/6425541

文獻題目： bollito: a flexible pipeline for comprehensive single-cell RNA-seq analyses

不想看英文題目： bollito：用于單細胞 RNA-seq 分析的靈活管道

雜志和影響因子： Bioinformatics (IF: 5.61; Q1)

文章鏈接：

https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btab758

文獻題目： PheneBank: a literature-based database of phenotypes

不想看英文題目： PheneBank：基于文獻的表型數(shù)據(jù)庫

雜志和影響因子： Bioinformatics (IF: 5.61; Q1)

文章鏈接：

https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btab740

文獻題目： GADGETS: A genetic algorithm for detecting epistasis using nuclear families

不想看英文題目： GADGETS ：基于家系數(shù)據(jù)檢測上位性的遺傳算法

雜志和影響因子： Bioinformatics (IF: 5.61; Q1)

文章鏈接：

https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btab766

致謝橙子牛奶糖（陳文燕）沪铭，請用參考模版：We thank the blogger (orange_milk_sugar, Wenyan Chen) for XXX

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