本周最新文獻(xiàn)速遞20211010
一秦陋、精細(xì)解讀文獻(xiàn) 一
文獻(xiàn)題目： Single-cell epigenomics reveals mechanisms of human cortical development
不想看英文題目： 單細(xì)胞表觀組學(xué)揭示人類皮層發(fā)育機(jī)制
雜志和影響因子： Nature (IF: 42.778; Q1)
研究意義： 在人類大腦發(fā)育過程中，細(xì)胞命運(yùn)規(guī)范和地形特征對于細(xì)胞身份的鑒定尤為重要。單細(xì)胞 RNA 測序 (scRNA-seq) 已發(fā)現(xiàn)了大腦皮層的多個細(xì)胞類型，然而假栓，較少研究描述大腦發(fā)育過程中染色質(zhì)狀態(tài)的變化以及不同神經(jīng)元譜系的發(fā)育機(jī)制糜芳。
結(jié)論：
- 對人類妊娠中期的前腦原始樣本（n = 6 ）進(jìn)行 scATAC-seq 測序，包括前額葉皮層（PFC）总棵，初級視覺皮層（V1）、初級運(yùn)動皮層（M1）改含、初級軀體感覺皮層情龄、背外側(cè)前額葉皮層、顳葉皮層、島葉皮層和內(nèi)側(cè)神經(jīng)節(jié)隆起（MGE）骤视；
- 使用 Leiden 算法檢測到 25 個細(xì)胞簇鞍爱，結(jié)合“基因活性分?jǐn)?shù)”鑒定了多個細(xì)胞類型，包括徑向膠質(zhì)細(xì)胞 (RGs)专酗、中間祖細(xì)胞 (IPCs)睹逃、深層（皮質(zhì)層 V-VI）興奮性神經(jīng)元（dlENs）、上層（皮質(zhì)層 II-IV）興奮性神經(jīng)元（ulENs） 祷肯、MGE 和 CGE 衍生的皮質(zhì)中間神經(jīng)元（IN-MGE 和 IN-CGE）沉填、島狀神經(jīng)元、MGE 祖細(xì)胞佑笋、小膠質(zhì)細(xì)胞翼闹、少突膠質(zhì)祖細(xì)胞 (OPC)、內(nèi)皮細(xì)胞和壁細(xì)胞蒋纬；
- 結(jié)合 scATAC-seq 的單細(xì)胞峰值以及 Roadmap Epigenomics 注釋信息猎荠，總共產(chǎn)生了 265,123 個細(xì)胞特異性染色質(zhì)峰。應(yīng)用 ABC 模型（activity-by-contact）蜀备，預(yù)測了 25,659 個基因相關(guān)的增強(qiáng)子关摇；
- 使用 LDSC 將特定的細(xì)胞類型和推測的增強(qiáng)子與全基因組關(guān)聯(lián)分析（GWAS）發(fā)現(xiàn)的神經(jīng)發(fā)育障礙和精神疾病相關(guān)變異位點(diǎn)和區(qū)域進(jìn)行富集分析，發(fā)現(xiàn) dlEN琼掠、內(nèi)皮/壁拒垃、小膠質(zhì)細(xì)胞在發(fā)育遲緩中顯著富集，興奮性和抑制性神經(jīng)元推測的增強(qiáng)子在精神分裂癥中顯著富集瓷蛙；
- 為了更好地理解神經(jīng)發(fā)育過程中轉(zhuǎn)錄組和表觀組的變化悼瓮，作者結(jié)合 scRNA-seq 和 scATAC-seq 數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)胞類型的偽時間排序以及染色質(zhì)可及性軌跡推斷，總共發(fā)現(xiàn)了 25,000 個動態(tài)變化的可及性峰艰猬；
- 區(qū)域特異性興奮性神經(jīng)元在發(fā)育早期出現(xiàn)横堡，但只發(fā)現(xiàn)了少數(shù)基因存在轉(zhuǎn)錄差異，因此無法很好進(jìn)行鑒定冠桃。鑒于調(diào)控元件可及性變化通常先于基因表達(dá)命贴，作者猜測表觀組也能預(yù)測區(qū)域特異性興奮性神經(jīng)元∈程基于此胸蛛，作者收集了 PFC 和 V1 興奮性細(xì)胞的 scRNA-seq 和 scATAC-seq 數(shù)據(jù)、構(gòu)建分化軌跡并評估“分支”點(diǎn)樱报。分化軌跡顯示 PFC 和 V1 的中間祖細(xì)胞存在顯著差異葬项。在轉(zhuǎn)錄水平上，只觀察到少量的差異表達(dá)迹蛤，然而表觀水平上民珍，發(fā)現(xiàn)了 1,800 多個差異可及性峰襟士。有意思的是，該分析還發(fā)現(xiàn)了 PFC 的視黃酸 (RA) 信號通路組成：RXR嚷量、RAR 和 TGIF1陋桂。該發(fā)現(xiàn)與最近的研究結(jié)果一致：在妊娠中期， PFC 的 RA 活性增加蝶溶；
- 視黃酸信號(RA) 在哺乳動物大腦發(fā)育過程中具有重要作用嗜历。為了確定 RA 是否促進(jìn)人類 PFC 譜系的分化，作者用維生素 A（RA 合成的前體）培養(yǎng)了皮質(zhì)類器官身坐。結(jié)果發(fā)現(xiàn)秸脱，存在維生素 A時落包，皮質(zhì)類器官可分化為 PFC 樣特性部蛇，說明 RA 信號通路有助于人類皮質(zhì)發(fā)育過程中 PFC 神經(jīng)元譜系的分化；
亮點(diǎn)： 通過分析人類大腦發(fā)育過程中單個細(xì)胞的染色質(zhì)狀態(tài)咐蝇，發(fā)現(xiàn)了數(shù)千個神經(jīng)元分化的瞬時可及性峰涯鲁，且部分峰反映了神經(jīng)發(fā)育過程中控制細(xì)胞命運(yùn)的機(jī)制，此外該研究還發(fā)現(xiàn) RA 信號有助于人類 PFC 興奮性神經(jīng)元的分化有序；
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03209-8
公開的資料：
scATAC-seq and scRNA-seq：
https://assets.nemoarchive.org/dat-gnot1gb
https://www.synapse.org/#!Synapse:syn21392931
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE163018Peak level scATAC-seq primary and organoid ATAC-seq data：
https://cortex-atac.cells.ucsc.edu/
https://urldefense.proofpoint.com/v2/url?u=https-3A__genome.ucsc.edu_s_Max_cortex-2Datac&d=DwIBaQ&c=iORugZls2LlYyCAZRB3XLg&r=wIGwA13tJ0H_yBH_8fGR_aHDv_Lb9BdBvaGRmKuMfC8&m=C-AKivMuKdU2JxBfFMIkS53e2NDAh9SJrG2tdmW5_MU&s=Sg2BoS6TTUoAMLyXiaM6hGHhNtG9LqaUBpXoPQxWBuQ&e=
二抹腿、精細(xì)解讀文獻(xiàn) 二
文獻(xiàn)題目： Polygenic basis and biomedical consequences of telomere length variation
不想看英文題目： 端粒長度變異的多基因效應(yīng)和相應(yīng)的生物醫(yī)學(xué)表型結(jié)局
雜志和影響因子： Nat Genet (IF: 27.603; Q1)
研究意義： 端粒是染色體的末端片段，在細(xì)胞增殖和衰老中起著關(guān)鍵作用旭寿。作者研究了白細(xì)胞端粒長度 (LTL) 相關(guān)變異的遺傳結(jié)構(gòu)警绩，并在 472,174 名英國生物銀行 (UKB) 參與者中分析了 LTL 與生物醫(yī)學(xué)表型之間的因果關(guān)系。
結(jié)論：
- 在 472,174 名 UKB 參與者中測得 LTL 值并進(jìn)行 GWAS 分析盅称，發(fā)現(xiàn)了 197 個與 LTL 相關(guān)的獨(dú)立信號和 138 個基因座肩祥，其中 108 個基因座是新發(fā)現(xiàn)的；
- 197 個變異位點(diǎn)可解釋 4.54% 的方差缩膝；
- 將 GWAS 發(fā)現(xiàn)的基因座與 GTEx 的 eQTL 位點(diǎn)進(jìn)行共定位以及功能注釋混狠，發(fā)現(xiàn) 114 (83%) 個基因座上的基因可能為 LTL 的關(guān)鍵基因；
- 本次 GWAS 發(fā)現(xiàn)的 44 個基因座上的基因之前被報道過與端粒酶活性相關(guān)疾层，比如 ACD (TPP1), TERF1, TERF2将饺、POT1 、SNT1 (OBFC1)痛黎、TEN1 和 CTC1予弧，其作用是調(diào)節(jié)端粒酶合成能力；
- 為了表征 LTL 對生物醫(yī)學(xué)特性的影響湖饱，作者將 LTL 和 93 個生物醫(yī)學(xué)特征（主要集中在體型大小掖蛤、心肺功能、生殖健康琉历、身體素質(zhì)坠七、骨髓功能水醋、認(rèn)知、骨骼健康以及肝臟和內(nèi)分泌功能等）進(jìn)行孟德爾隨機(jī)化分析（MR）彪置。 經(jīng) Bonferroni 校正后拄踪，18 個生物醫(yī)學(xué)特征與 LTL 具有因果關(guān)系；
- 此外拳魁，MR 結(jié)果表明 16 種疾病與 LTL 顯著相關(guān)惶桐。更長的 LTL 與較低風(fēng)險的冠狀動脈疾病、較高風(fēng)險的癌癥（前列腺癌潘懊、黑色素瘤姚糊、甲狀腺和腎臟以及泌尿生殖系統(tǒng)癌癥等）相關(guān)；
- 此前多個文獻(xiàn)報道 LTL 與壽命長短相關(guān)授舟，作者采用了公共衛(wèi)生建模方法評估 LTL 與壽命長短之間的關(guān)系救恨，結(jié)果表明與平均值短 1 sd 的人相比，長1 sd 的人預(yù)期壽命會多 2.47 年释树。由心血管疾病和癌癥導(dǎo)致的死亡在男性和女性中分別貢獻(xiàn)了 13% 和 9%（心血管疾渤Σ邸）、 5% 和 4%（癌癥）奢啥；
亮點(diǎn)： 提供了 LTL 與許多復(fù)雜疾病和特征相關(guān)的資源秸仙；
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41588-021-00944-6
公開的資料：
Summary statistics：https://figshare.com/s/caa99dc0f76d62990195
三、其他文獻(xiàn)推薦
下面的文獻(xiàn)也挺精彩的桩盲，但由于下不到原文寂纪，或博主時間有限，沒法精細(xì)解讀赌结，故列出來供各位參閱捞蛋；
當(dāng)然，你們有精彩的文獻(xiàn)想讓我解讀的（前提是一周內(nèi)剛出爐的文獻(xiàn)）姑曙，可給我發(fā)pdf（然而可能種種原因襟交，我不一定有時間解讀，不要對我抱太高期待）伤靠；
文獻(xiàn)題目： A transcriptomic and epigenomic cell atlas of the mouse primary motor cortex
不想看英文題目： 小鼠初級運(yùn)動皮層的轉(zhuǎn)錄組學(xué)和表觀組學(xué)細(xì)胞圖譜
雜志和影響因子： Nature (IF: 42.778; Q1)
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03500-8
文獻(xiàn)題目： DNA methylation atlas of the mouse brain at single-cell resolution
不想看英文題目： 單細(xì)胞分辨率下小鼠大腦的 DNA 甲基化圖譜
雜志和影響因子： Nature (IF: 42.778; Q1)
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41586-020-03182-8
文獻(xiàn)題目： An atlas of gene regulatory elements in adult mouse cerebrum
不想看英文題目： 成年小鼠大腦基因調(diào)控元件圖譜
雜志和影響因子： Nature (IF: 42.778; Q1)
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41586-021-03604-1
文獻(xiàn)題目： A high-resolution HLA reference panel capturing global population diversity enables multi-ancestry fine-mapping in HIV host response
不想看英文題目： 構(gòu)建全球五大人群（n?= 21,546) 的 HLA 參考面板實(shí)現(xiàn)多血統(tǒng)精細(xì)定位
雜志和影響因子： Nat Genet (IF: 27.603; Q1)
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41588-021-00935-7
文獻(xiàn)題目： Pig genome functional annotation enhances the biological interpretation of complex traits and human disease
不想看英文題目： 豬基因組功能注釋增強(qiáng)了人類疾病和復(fù)雜性狀的生物學(xué)解釋
雜志和影響因子： Nat Commun (IF: 14.92; Q1)
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41467-021-26153-7
四捣域、工具或資源類介紹
文獻(xiàn)題目： scMRA: A robust deep learning method to annotate scRNA-seq data with multiple reference datasets
不想看英文題目： scMRA：基于深度學(xué)習(xí)方法整合多個參考數(shù)據(jù)集注釋 scRNA-seq 數(shù)據(jù)
雜志和影響因子： Bioinformatics (IF: 5.61; Q1)
文章鏈接：
https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btab700
致謝橙子牛奶糖（陳文燕），請用參考模版：We thank the blogger (orange_milk_sugar, Wenyan Chen) for XXX
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