本周最新文獻(xiàn)速遞20210725

本周最新文獻(xiàn)速遞20210725

一遥倦、精細(xì)解讀文獻(xiàn) 一

文獻(xiàn)題目: Distinction between the effects of parental and fetal genomes on fetal growth

不想看英文題目: 親本和胎兒基因組對(duì)胎兒生長(zhǎng)影響的迥異

雜志和影響因子: Nat Genet (IF: 27.603; Q1)

研究意義: 出生體重是衡量胎兒發(fā)育的常用指標(biāo),其受胎兒基因組的直接影響和母體基因組的間接影響僧家,可通過全基因組關(guān)聯(lián)分析研究 (GWAS)闡明胎兒基因組和母體基因組對(duì)體重的遺傳效應(yīng)。

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結(jié)論:

  • 在兒童基因組中發(fā)現(xiàn) 156 個(gè)影響出生體重的基因座以及43 個(gè)次級(jí)信號(hào)(采用近似條件聯(lián)合分析)邢享,在母本基因組中發(fā)現(xiàn)了 64 個(gè)影響后代出生體重的基因座以及14 個(gè)次級(jí)信號(hào)趣竣,在父本基因組中發(fā)現(xiàn)了 6 個(gè)影響后代出生體重的變異;
  • 另外有 10 個(gè)變異位點(diǎn)與出生體長(zhǎng)相關(guān)勋锤、7 個(gè)變異位點(diǎn)與 BMI 相關(guān);
  • 為了解析兒童基因組和親本基因組各自對(duì)出生體重影響的迥異侥祭,對(duì)影響出生體重的所有變異進(jìn)行分類叁执,發(fā)現(xiàn) 66 個(gè)為影響出生體重的兒童基因組特異性位點(diǎn),9 個(gè)為影響后代出生體重的父本基因組特異性位點(diǎn)矮冬,13 個(gè)為影響后代出生體重的母本基因組特異性位點(diǎn)谈宛;
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  • 影響兒童生長(zhǎng)的父母本基因組特異性位點(diǎn)同時(shí)與三種血糖特征(HbA1c、空腹血糖胎署、T2D)相關(guān)吆录,其中包括典型的基因組印記基因 GLIS3,該基因主要在胎盤中表達(dá)琼牧,通過母本基因組傳遞恢筝;
  • 之前文獻(xiàn)報(bào)道成人特征與兒童生長(zhǎng)表型(出生體重、出生身長(zhǎng)和胎齡)相關(guān)巨坊,為了表征這種相關(guān)性是否具有因果關(guān)系撬槽,作者對(duì)成人特征與兒童生長(zhǎng)表型進(jìn)行多基因分險(xiǎn)評(píng)分(PRS),發(fā)現(xiàn)僅基于母體基因組的血糖特征(HbA1c趾撵、空腹血糖侄柔、T2D) PRS 與出生體重和身長(zhǎng)正相關(guān),基于兒童基因組則呈負(fù)相關(guān)占调;
  • 基于兒童基因組的 SBP 和高血壓的 PRS 與出生體重和身長(zhǎng)呈負(fù)相關(guān)暂题;

亮點(diǎn):

  • 與傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)分析不同的是,該研究考慮了親本以及個(gè)體自身的遺傳背景對(duì)表型的影響究珊,且把這種影響用不同的方式(基于模型的聚類薪者、PRS)進(jìn)行度量;

文章鏈接:

https://www.nature.com/articles/s41588-021-00896-x

公開的資料:

GWAS summary statistics:
https://www.decode.com/summarydata/
http://mccarthy.well.ox.ac.uk/publications/2019/EggBirthWeight_NatureGenetics/Fetal_BW_European_meta.NG2019.txt.gz
http://mccarthy.well.ox.ac.uk/publications/2019/EggBirthWeight_NatureGenetics/Maternal_BW_European_meta.NG2019.txt.gz
https://egg-consortium.org/downloads/EGG-GWAS-BL.txt.gz

code:
https://github.com/birthw/code

二苦银、精細(xì)解讀文獻(xiàn) 二

文獻(xiàn)題目: Quantifying the contribution of Neanderthal introgression to the heritability of complex traits

不想看英文題目: 尼安德特人基因滲入對(duì)復(fù)雜性狀遺傳度的貢獻(xiàn)

雜志和影響因子: Nat Commun (IF: 12.121; Q1)

研究意義: 歐亞人混有 2% 的尼安德特人(尼人)血統(tǒng),但尼安德特人基因滲入對(duì)現(xiàn)代人類疾病的影響仍然不是很清楚赶站。為此幔虏,作者量化了尼人滲入位點(diǎn)對(duì) 400 多個(gè)性狀的遺傳貢獻(xiàn)。

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結(jié)論:

  • 使用 Sprime 算法識(shí)別現(xiàn)代人類的尼人滲入?yún)^(qū)域贝椿,并用 S-LDSC 進(jìn)行分區(qū)遺傳度分析想括,發(fā)現(xiàn)除了曬傷、膚色和曬黑表型烙博,尼人滲入?yún)^(qū)域相關(guān)的表型大多數(shù)表現(xiàn)為遺傳度耗竭瑟蜈;
  • 與尼人滲入的位點(diǎn)相比烟逊,阿爾泰匹配的滲入位點(diǎn)(代表更為古老的變異位點(diǎn))在大多數(shù)表型上表現(xiàn)為遺傳度富集,說明古老位點(diǎn)貢獻(xiàn)更多的遺傳度铺根;
  • 對(duì) 405 個(gè)性狀進(jìn)行分區(qū)遺傳度分析宪躯,發(fā)現(xiàn)尼人滲入?yún)^(qū)域顯著富集在皮膚相關(guān)表型,而認(rèn)知相關(guān)表型的遺傳度則顯著耗竭位迂;
  • 根據(jù)位點(diǎn)的作用方向?qū)B入位點(diǎn)進(jìn)行分類访雪,發(fā)現(xiàn)尼人滲入位點(diǎn)與脫發(fā)(q ?= 0.01)、更早的更年期(q ?= 0.04)掂林、更大的肺容量(FVC臣缀,q ?= 0.03)和早起(q ?= 0.03)相關(guān),且尼人滲入位點(diǎn)對(duì)厭食癥 ( r f ?= -0.93%, q ?= 4 × 10 -5 ) 和精神分裂癥 ( r f ?= -0.27%, q ?= 0.01)具有保護(hù)作用泻帮;
  • 利用 SLDP 回歸發(fā)現(xiàn)了更多潛在影響表型的尼人滲入?yún)^(qū)域精置,比如基因組區(qū)域(chr9:16641651?16787775,r ?= +0.83)與曬傷風(fēng)險(xiǎn)具有顯著的正相關(guān)性锣杂,NMUR2附近的基因組區(qū)域(chr5:151745423?151931514)與早起傾向正相關(guān)脂倦,基因組區(qū)域(chr7:50649920-50739129,r ?= -0.84)與自身免疫性疾病負(fù)相關(guān)蹲堂;

亮點(diǎn):

  • 首次利用 GWAS 解析尼人滲入位點(diǎn)對(duì)現(xiàn)代人類疾怖翘帧(表型)的影響;
  • 強(qiáng)調(diào)了尼人滲入位點(diǎn)對(duì)皮膚相關(guān)表型的重要貢獻(xiàn)柒竞;

文章鏈接:

https://www.nature.com/articles/s41467-021-24582-y

公開的資料:

尼人滲入位點(diǎn)和片段:
https://data.mendeley.com/datasets/y7hyt83vxr
https://drive.google.com/drive/folders/0B9Pc7_zItMCVWUp6bWtXc2xJVkk?resourcekey=0-Cj8G4QYndXQLVIGPoWKUjQ

LDSC數(shù)據(jù):
https://data.broadinstitute.org/alkesgroup/LDSCORE/independent_sumstats/
http://www.nealelab.is/uk-biobank

code:
https://github.com/emcarthur/trait-h2-neanderthals


三政供、其他文獻(xiàn)推薦

下面的文獻(xiàn)也挺精彩的,但由于下不到原文朽基,或博主時(shí)間有限布隔,沒法精細(xì)解讀,故列出來供各位參閱稼虎;
當(dāng)然衅檀,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)),可給我發(fā)pdf(然而可能種種原因霎俩,我不一定有時(shí)間解讀哀军,不要對(duì)我抱太高期待);


文獻(xiàn)題目: Highly accurate protein structure prediction for the human proteome

不想看英文題目: 對(duì)人類蛋白質(zhì)組進(jìn)行高精度蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)

雜志和影響因子: Nature (IF: 42.778; Q1)

文章鏈接:

https://www.nature.com/articles/s41586-021-03828-1


文獻(xiàn)題目: An atlas of protein-protein interactions across mouse tissues

不想看英文題目: 跨小鼠組織的蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)互作圖譜

雜志和影響因子: Cell (IF: 38.637; Q1)

文章鏈接:

https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(21)00704-2


文獻(xiàn)題目: Identification of 22 susceptibility loci associated with testicular germ cell tumors

不想看英文題目: 鑒定了 22 個(gè)睪丸生殖細(xì)胞腫瘤相關(guān)的易感位點(diǎn)

雜志和影響因子: Nat Commun (IF: 12.121; Q1)

文章鏈接:

https://www.nature.com/articles/s41467-021-24334-y


文獻(xiàn)題目: Identifying individuals with high risk of Alzheimer’s disease using polygenic risk scores

不想看英文題目: 使用多基因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分識(shí)別阿爾茨海默病高風(fēng)險(xiǎn)個(gè)體

雜志和影響因子: Nat Commun (IF: 12.121; Q1)

文章鏈接:

https://www.nature.com/articles/s41467-021-24082-z


文獻(xiàn)題目: Early-life social experience affects offspring DNA methylation and later life stress phenotype

不想看英文題目: 早年社會(huì)經(jīng)歷影響后代 DNA 甲基化和晚年生活壓力表型

雜志和影響因子: Nat Commun (IF: 12.121; Q1)

文章鏈接:

https://www.nature.com/articles/s41467-021-24583-x


四打却、工具或資源類介紹


文獻(xiàn)題目: flDPnn: Accurate intrinsic disorder prediction with putative propensities of disorder functions

不想看英文題目: 從蛋白質(zhì)序列中準(zhǔn)確杉适、快速、全面進(jìn)行蛋白質(zhì)內(nèi)在紊亂預(yù)測(cè) (CAID)

雜志和影響因子: Nat Commun (IF: 12.121; Q1)

文章鏈接:

https://www.nature.com/articles/s41467-021-24773-7


文獻(xiàn)題目: miRAnno—network-based functional microRNA annotation

不想看英文題目: miRAnno——基于網(wǎng)絡(luò)的功能性 microRNA 注釋

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

文章鏈接:

https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btab527


文獻(xiàn)題目: A fast Data-Driven method for genotype imputation, phasing, and local ancestry inference: MendelImpute.jl

不想看英文題目: 一種用于基因型插補(bǔ)柳击、定相和血統(tǒng)推斷的新方法:MendelImpute.jl

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

文章鏈接:

https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btab489


文獻(xiàn)題目: FlowGrid enables fast clustering of very large single-cell RNA-seq data

不想看英文題目: 對(duì)大規(guī)模單細(xì)胞 RNA-seq 數(shù)據(jù)進(jìn)行快速聚類的工具 FlowGrid

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

文章鏈接:

https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btab521


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

感謝小可愛們多年來的陪伴, 我與你們一起成長(zhǎng)~

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