8+运动和多组学还能这么联合?纯公共数据挖掘,三个月轻松发表!!

学术   2024-11-26 17:17   上海  

欢迎来到雪梨的生信套路~跟着雪梨一起把「老」课题焕新,继续看看衰老主题可以做哪些研究吧。今天讲解的这篇文献,从投稿到接收只用了三个月!年底冲刺发文、晋升、课题kpi的各位小伙伴,不妨来思考一下怎样讲好科研故事,能让自己的文章顺利发表。


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我看也有一两个月就接收的文章,三个月不过如此吧!

投稿速度会受到文章创新性、写作细节、期刊要求、编辑和审稿人情况等种种因素影响。即使是同一本期刊,相近时间提交,投稿速度也可能大不一样。不能决定编辑和审稿人的情况,我们能做的就是把自己的文章打磨到能力范围内最好。三个月属于比较合理的速度,是可以通过仔细选刊和自身努力达到的。



Exercise is associated with younger methylome and transcriptome profiles in human skeletal muscle

运动与人类骨骼肌中较年轻的甲基化组和转录组谱有关


期刊:Aging Cell

IF:8.0

发布时间:2023/05/02


 技术路线 




数据挖掘

从公开发表的数据集、实验室和合作者处收集1251个样本的DNA甲基化数据(DNAm)和1925个样本的mRNA表达数据。

使用ChAMP流程预处理DNAm数据,使用ComBat函数校正批次效应。


确定与年龄相关的变化

对每个数据集进行年龄相关的EWAS和TWAS元分析,以确定与年龄相关的差异甲基化位点(DMP)和差异表达基因(DEG)。

使用超限额分析(ORA)技术分析 DMP 和 DEG 在基因本体、人类表型本体和细胞类型标记基因中的富集情况。

评估DMP和DEG之间的重叠。


评估心肺功能、运动训练和肌肉失用(disuse)的影响

对具有基线最大摄氧量 (VO2max) 数据的样本进行 EWAS 和 TWAS 元分析,以评估 VO2max 与 DMP 和 DEG 的关联。

对来自运动训练研究的样本进行 EWAS 元分析,以评估运动训练后 DNAm 水平的变化。

从已发表的元分析中提取运动训练和失用后 mRNA 表达变化的汇总统计数据。


转录组整合

使用多对比富集分析比较年龄、VO2max、运动训练和肌肉失用对DEG的影响。

识别受年龄、VO2max、运动训练和肌肉失用影响的通路。



 实验结果 


Table 1

Table 2


横断面分析可能被未测量的因素(如终生饮食模式、社会经济地位)混淆,故团队直接测试运动训练计划是否可以在介入性纵向环境中将组学谱转变为更年轻的状态。


表1展示了来自5个独立队列的354个样本的VO2max随机效应meta分析结果,每个队列中都有相当大的VO2max范围,对检测具有不同健康水平的个体之间组学衰老的差异至关重要。


表2展示来自6种独立运动训练干预措施的401个样本进行有氧、高强度间歇或阻力训练后DNAm变化的随机效应meta分析结果。


Figure S1

Figure S2

Figure S3

Figure S4


EWAS、TWAS结果显示,骨骼肌衰老会改变参与肌肉结构和新陈代谢的DNA甲基化和基因的表达。并且,DEG和差异甲基化基因(DMG)存在大于仅凭偶然性预期的重叠结果。


在与年龄相关的 DMP 或 DEG 中,VO2max 与 DNAm 或 mRNA 水平之间关联的 p 值的分位数-分位数图显示对角线以上明显增加(膨胀)(图 S4A、B)。在与 VO2max 最显著相关或运动训练后改变的与年龄相关的 DMP 和 DEG 中(Q-Q 图最右侧的点),VO2max 和训练与直接抵消年龄影响的变化相关(图 S4C,D)。换句话说,甲基化或表达水平随年龄增长而降低的 DMP 或 DEGs 在较高的 VO2max 和运动训练后甲基化或表达压倒性增加;甲基化或表达水平随年龄增长而增加的 DMP 或 DEGs,在 VO2max 较高和运动训练后甲基化或表达压倒性降低。随着年龄的增长而下调的 DEGs 在肌肉不使用后表达趋于减少,反之亦然。


Figure 2

Figure 3


有氧健身和运动训练与肌肉表观遗传谱、转录组学显示出相似的关联。年龄和VO2max的影响在所有与年龄相关的 DMP和所有与年龄相关的 DEG中存在很强的负相关。VO2max 和运动训练的效果在表观遗传和转录组水平上都高度一致。相反,肌肉不使用的效果与 VO2max 和运动训练形成对比。


Figure 4


PCA分析用以进一步强调VO2max与肌肉组学衰老之间的关联,采用研究中样本量和VO2max范围最大的两个队列。相似健康水平的个体在与年龄相关的DEG上具有相似的mRNA水平。


总之,该研究凭借巨大的样本量和原分析方法,以及DNA甲基化和mRNA表达数据分析,取得了一个比较顺利的投稿过程。不过,这项研究在DNAm数据的人群来源、肌肉细胞类型组成变化评估以及确定因果关系等方面,仍然存在不足。


提到因果关系就是孟德尔随机化

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