双疾病怎么做,照着这篇8+文献直接学!诺奖热点同款,机器学习套路要爆了!

学术   2024-10-09 16:47   上海  

欢迎来到雪梨的生信套路!还在被诺贝尔奖去向震惊吗?雪梨在期刊选择上也呼应一番,今天的文献来自纯生信友好的高分期刊Journal of Big Data(IF=8.6,计算机科学2区),该期刊欢迎深度学习算法和大数据的所有应用。该研究整合了孟德尔随机化(MR)、机器学习和单细胞测序分析,探究过敏性哮喘(AA)和COVID-19的“双疾病”因果关系,并结合细胞间通讯、分子对接深入分析潜在的细胞和分子机制。

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Conventional dendritic cell 2 links the genetic causal association from allergic asthma to COVID-19: a Mendelian randomization and transcriptomic study

常规树突状细胞 2 将过敏性哮喘与 COVID-19 的遗传因果关系联系起来:孟德尔随机化和转录组学研究


期刊:Journal of Big Data

IF:8.6

发布时间:2024/02/04


研究亮点




通过孟德尔随机化(MR)、体细胞和单细胞转录组以及分子对接,研究过敏性哮喘(AA)与冠状病毒病 2019(COVID-19)之间的相关性。


AA与COVID-19住院治疗呈负因果关系,而cDC2是这一因果关系的桥梁。


cDC2在AA恶化时表现出更好的分化、数量增加和活化增强,而COVID-19则降低了cDC2的分化和数量。


在 AA 中,cDC2s 的分化和 SARS-CoV-2 抗原递呈能力可能通过 ZBTB46、EXOC4、TLR1 和 TNFSF4 基因突变而增强。



 实验结果 


AA和COVID-19之间的因果关系


在过敏表型中,IVW 分析显示 AA 降低了 COVID-19 的住院风险。其他 3 种 MR 方法的结果方向一致(图 2A、B)。此外,没有发现 COVID-19 住院与 AA 之间存在反向因果关系。也没有观察到其他过敏表型与 COVID-19 风险之间的因果关系(图 2A)。结果通过了敏感性分析,说明具有稳健性。中介MR分析显示白细胞计数在AA和COVID-19之间起桥梁作用。


图 2 AA显示出与COVID-19住院率的负向因果关系

图 3 白细胞计数是AA和COVID-19相关性的桥梁


筛选AA和COVID-19中最具鉴别性的免疫细胞


由于AA和COVID-19之间中介变量的白细胞范围仍然太大,研究团队采用4种独立算法确定连接两种疾病的特定类型白细胞,缩小研究范围。随后,继续采用Boruta、随机森林和SVM-RFE三种机器学习算法分别识别AA/COVID-19 患者与健康人之间最具鉴别力的 16 种免疫细胞(图 4B)。最后确定树突状细胞(DC)为目标细胞。


图 4 树突状细胞是AA和COVID-19之间最具鉴别力的免疫细胞


接下来,使用单细胞测序分析,在细胞亚型层面揭示两种疾病的关联。图5A、B的结果验证了Bulk测序中有关DCs的发现,进一步进行细胞亚型分类后,细胞标记也得到了证实(图5C、D)。图5E结果表示,cDC2s的水平在AA恶化时上调,而在严重COVID-19时下调。随后,研究不同组别AA/COVID-19 中 cDC2s 的活性是否存在差异,结果表明AA 和 COVID-19 患者病情加重时存在更多活化的 cDC2s


图 5 cDC2s 在 AA 恶化时增加/活化,在严重 COVID-19 时下调/活化


cDC2上下游机制


Metascape分析表明,13个SNP对应基因主要集中在AA(儿童哮喘)、病毒(对病毒的反应)和免疫细胞(白细胞活化的负调控)(图 6B)。拟时序分析和分子对接等结果表明,EXOC4、ZBTB46、TLR1和TNFSF4的变异促进了AA中cDC2的分化和cDC2介导的SARS-CoV-2抗原呈递。






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