本周最新文獻速遞20210411
一
文獻題目： Functional and structural basis of extreme conservation in vertebrate 5′ untranslated regions
不想看英文題目： 脊椎動物極端保守5'非翻譯區(qū)的功能和結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)
雜志和影響因子： Nat Genet（27.603 1區(qū) ）
研究意義： 脊椎動物基因組非編碼區(qū)存在極端保守性序列知牌，但這些序列為何保守以及其功能，均沒有很好的解答。此研究通過超保守5'UTRs（h5UTR）序列揭示其在非典型翻譯調(diào)控中的作用。
結(jié)論：
1）與非保守5'UTR基因相比肋层，h5UTR 基因的轉(zhuǎn)錄水平和蛋白質(zhì)水平相關(guān)性較低暖哨，表明 h5UTR 保守序列可能參與轉(zhuǎn)錄后調(diào)控萝玷；
2）h5UTR 影響mRNA的翻譯效率斋泄；
3）利用大規(guī)模報告基因分析，發(fā)現(xiàn) h5UTR 中的非規(guī)范翻譯增強子元件影響翻譯效率瓣戚，說明 h5UTR 基因可能通過元件的極端保守性影響翻譯效率端圈；
4）對h5UTR RNA 結(jié)構(gòu)進行探究，發(fā)現(xiàn)保守 RNA 結(jié)構(gòu)元件可能會影響關(guān)鍵發(fā)育基因的轉(zhuǎn)錄后調(diào)控子库；
5）隨后舱权，作者開發(fā)了一種映射細胞內(nèi)RNA結(jié)構(gòu)的新方法——細胞內(nèi)突變和圖譜（icM 2），發(fā)現(xiàn) h5UTR 編碼多個可變 RNA 結(jié)構(gòu)仑嗅；
6）h5UTR 保守元件上的核苷酸維持可變 RNA 結(jié)構(gòu)平衡宴倍，并調(diào)控蛋白質(zhì)的動態(tài)表達；
7）綜上仓技，極端序列保守性可影響脊椎動物基因組非翻譯區(qū) RNA 水平生物學(xué)功能鸵贬；
文章鏈接：
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33821006/
doi: 10.1038/s41588-021-00830-1
公開的資料：
Raw sequencing data：
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE155656
RNA Mapping Database (RMDB)：https://rmdb.stanford.edu/detail/CSDE1_DMS_0000
https://rmdb.stanford.edu/detail/CSDE1_DMS_0001
Code:
https://github.com/barnalab/icm2p
二
文獻題目： Genome-wide enhancer maps link risk variants to disease genes
不想看英文題目： 全基因組增強子圖譜構(gòu)建了風(fēng)險變異位點和致病基因的橋梁（又名：從增強子角度探究變異位點以及調(diào)控的靶基因）
雜志和影響因子： Nature（42.778 1區(qū) ）
研究意義： 全基因組關(guān)聯(lián)研究（GWAS）鑒定了成千上萬個人類疾病/復(fù)雜性狀的變異位點。其中部分變異位點影響增強子活性脖捻，但這些位點的靶基因一直未被很好的闡明阔逼。
結(jié)論：
1）作者首先開發(fā)了ABC模型（the activity-by-contact），該模型可預(yù)測增強子調(diào)控的靶基因地沮；
2）隨后嗜浮，將ABC模型應(yīng)用在 ENCODE Project 數(shù)據(jù)上羡亩，包括 131 個生物樣本、23,219 個表達基因危融、269,539 個增強子畏铆，并構(gòu)建了 6,316,021 個增強子-基因連接圖譜（增強子圖譜）；
3）ABC模型可識別疾病/復(fù)雜性狀的特定細胞類型以及相應(yīng)的靶基因专挪，且準確性和召回率比 SMR及志，coloc，MAGMA 等軟件高寨腔；
4）將 ABC 模型應(yīng)用在 72 種疾病/復(fù)雜性狀上，發(fā)現(xiàn)5,036 個 變異位點與 2,249 個基因的增強子區(qū)域重合率寡，其中 577 個基因在不同細胞類型中影響不同的表型迫卢；
文章鏈接：
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33828297/
doi: 10.1038/s41586-021-03446-x
公開的資料：
增強子圖譜：
https://www.engreitzlab.org/abc/
ATAC-seq和H3K27ac ChIP-seq：
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE155555
UK Biobank fine-mapping data for 71 traits：
https://www.finucanelab.org/data
ABC model：
https://github.com/broadinstitute/ABC-Enhancer-Gene-Prediction
ABC-Max and paper-specific analyses：
https://github.com/EngreitzLab/ABC-GWAS-Paper
