【NC】经费足直接冲：复旦大学郁金泰等团队：全外显子组关联分析（UKB可申请数据）+孟德尔随机化一举拿下14.7分！

各位小伙伴们大家好，船长带着最新发表的文献走来啦~UKB数据库果然一如既往的够顶，当然数据库够顶还不够，你也要了解这个数据库的数据，明确自己想做的方向，否则看着海量的数据都不知道该用哪些。

今天分享的这篇文献来自复旦大学郁金泰等团队，这篇文章主要聚焦了四个问题：

1.识别与多个大脑区域（包括皮质下和小脑结构）的大脑铁积累相关的罕见和常见基因。

2.探索识别的基因的生物学功能，例如它们丰富的生物通路。

3.探索大脑铁相关基因和疾病之间的关系，包括区域大脑铁积累是否有多个大脑疾病的因果关系。

4.使用表型组关联研究（PheWAS）来识别大脑铁相关基因与广泛表型变量的遗传关联。

从结果来看作者应用全外显子测序(WES)数据、定量易感性映射(QSM)技术、孟德尔随机化分析、表型组关联研究(PheWAS)以及基因集富集分析、蛋白质-蛋白质相互作用网络分析、组织和单细胞表达分析等对这四个问题进行了回答。        

ps：本研究中使用的主要数据（包括个体层面的表型和遗传数据）来自英国生物库（申请号 19542），可通过UKB获取。EWAS 统计摘要可在https://doi.org/10.5281/zenodo.11170064

上获取。

下面咱们就一起学习下这篇文献吧（ps：还在自学生信分析，结果卡在了第一步：数据太多电脑跟不上了，不如看看我们的服务器独享活动哦，常用生信软件预装，使用过程中有疑问还有技术老师指导！还有比这贴心的服务器租赁服务吗！感兴趣的话直接扫码就可以召唤船长了！另外想在生信、孟德尔随机化等方向做点新东西也可以call船长！助力SCI不是梦~）

后台回复321获取原文献，文献编号240707

l题目：全外显子组测序鉴定出 29,828 例与脑铁相关的蛋白质编码变异

l杂志：Nature Communications

l影响因子：IF=14.7

l发表时间：2024年7月

研究背景        

铁对许多生理过程至关重要，包括神经递质的合成、髓鞘的形成、DNA的合成以及线粒体功能，它深刻影响神经发育、认知和大脑结果。鉴于铁在大脑发育中的重要角色以及它与多种大脑疾病的联系，理解大脑铁积累的遗传结构可以为大脑发育和这些疾病的潜在机制提供洞见，从而有助于设计更好的诊断和治疗策略。全外显子测序（WES），可以用来识别与大脑铁相关的编码蛋白变体。对多个大脑区域进行大规模的外显子关联分析可以揭示大脑铁积累的复杂遗传结构，并可能突出显示对铁相关大脑疾病至关重要的神经通路。在这项研究中，作者进行了迄今为止最广泛的大脑铁积累的外显子关联研究（EWAS）。

研究思路

1.数据收集阶段：研究基于英国生物银行的资源，收集了大脑成像、表型和遗传数据，具体包括26个大脑区域的QSM特征、外显子测序数据和多样的表型数据。

2.研究对象筛选：在EWAS的主要分析中，选择了29,828名没有脑癌、中风或痴呆疾病的白人英国血统的成年人，年龄范围在40至69岁，其中大约52%是女性。这个群体被分为发现组（26,789人）和复制组（3039人）。

3.全外显子关联研究（EWAS）：在发现组中识别与大脑铁含量相关的遗传变异，涉及18,800个罕见基因和41,790个常见变体。

4.结果验证：在复制组中对EWAS的发现进行验证，以确保结果的稳健性。

5.功能和组织分析：对识别的基因进行功能和组织结构的检查。

6.孟德尔随机化（MR）分析：进行MR分析，探究大脑铁含量与多种大脑疾病的潜在因果关系。

7.表型组关联研究（PheWAS）：广泛探索大脑铁含量相关的表型，以增强研究结果的广泛性和有效性。

图1分析流程的摘要

主要结果      

1.与大脑铁相关的罕见编码蛋白变异

通过全外显子关联研究，研究者在26,789名受试者中识别了与大脑铁水平相关的罕见编码蛋白变异。研究发现207个显著关联覆盖了24个大脑区域，涉及20个基因，其中18个是新发现。通过复制研究和功效分析，证实了这些关联的稳健性，并发现这些关联大多来自多个贡献的罕见变异。条件分析和性别特异性分析进一步验证了这些关联的独立性和性别差异。        

图2对26个区域大脑铁水平的罕见和常见编码蛋白基因的全外显子关联分析。a从罕见变异映射的基因的显著性水平。MAF表示次等位基因频率，R表示右侧，L表示左侧。

图3大脑铁相关基因的全脑和染色体范围映射。a与大脑铁相关的16个示例基因的全脑关联图。b影响大脑铁的罕见基因的染色体图。c影响大脑铁的常见基因的染色体图。R代表右侧，L代表左侧。

2.与大脑铁相关的常见编码蛋白变异

通过全外显子关联研究（EWAS）发现了105个与大脑铁水平相关的常见编码蛋白变异，这些变异对应17个基因，其中11个是首次发现。与罕见变异分析相似，复制研究中13个基因保持显著，表明了这些发现的稳健性。

图2b从常见变异映射的基因的显著性水平。报告的p值是双尾的，未经调整。x轴代表当前研究中分析的大脑区域（L和R分别代表左、右大脑区域），y轴代表每个基因的-log10p值。灰色虚线是全外显子显著性阈值，基于Bonferroni校正的p<0.05。图中用红色表示的基因是当前研究中发现的，而用黑色表示的是之前已有报道的。

3.大脑铁相关基因的功能富集和生物学验证

通过功能富集分析深入探究了大脑铁相关基因的生物学特性，发现这些基因在铁稳态和过渡金属离子运输等功能中显著富集。利用GTEx数据库和单细胞RNA测序数据，验证了这些基因在脑组织中的特异性表达，特别是在兴奋性和抑制性神经元中的高表达水平，进一步证实了这些基因与大脑铁代谢的密切关系。        

图4与大脑铁相关的基因的生物学功能。

a在全外显子关联分析中识别的显著基因的基因集富集分析，使用基因本体论和KEGG本体论数据库。报告的p值是双尾的且未经调整。

b显著的大脑铁相关基因的蛋白质-蛋白质相互作用网络。        

c使用GTEx数据库对显著的大脑铁相关基因进行组织范围的差异表达分析。报告的p值是双尾的且未经调整。

d人类大脑单细胞测序数据的均匀流形近似和投影（UMAP）可视化。

e人类大脑单细胞测序数据中显著大脑铁相关基因的表达水平。颜色表示组织类型。GOBP基因本体论生物学过程，GOCC基因本体论细胞组成，GOMF基因本体论分子功能，OPC少突胶质细胞前体。

4.区域大脑铁与大脑疾病的孟德尔随机化分析

通过孟德尔随机化分析，研究揭示了大脑铁水平与特定大脑区域的疾病之间的潜在因果关系，如下丘脑、伏隔核、丘脑与双相情感障碍，尾状核、黑质、齿状核、壳核与帕金森病，海马体与抑郁症之间的联系。敏感性分析和多变量MR分析进一步验证了这些关联的稳健性，表明大脑铁水平与大脑疾病之间的因果关系可能在不同大脑区域间存在相互依赖性。

表2孟德尔随机化分析确定的因果关系

5.大脑铁相关基因的表型组关联研究（PheWAS）

通过表型组关联研究（PheWAS）深入探讨了大脑铁相关基因与多种表型之间的关联，包括认知能力、神经精神疾病、血液化学、神经影像和血浆蛋白水平。研究发现大脑铁相关基因与血浆蛋白特别相关，且常见变异的基因与表型有更强的关联。此外，还发现了与流体智力、前瞻性记忆、多发性硬化症、肝脏疾病和偏头痛等相关的基因。        

图5大脑铁相关基因的表型组关联分析

a 从罕见变异映射的基因的表型组关联。        

b 从常见变异映射的基因的表型组关联。散点图显示了大脑铁相关基因与广泛表型之间的关联，包括12个类别，列在每个图表左下角。y轴表示每个关联的p值的-log10，x轴代表不同的表型类别。所示的p值是双尾的，并且没有针对多重测试进行调整。在线性回归模型和SKAT-O测试中使用了基于基因的分析，模型校正了年龄、性别和前10个祖源主成分。每个图表中的红线是FDR 0.05校正阈值。

文章小结      

面对这样一篇高分的自然子刊，船长说一句不做实验性价比好高似乎有些悬浮啊。虽然这篇文章它确实没有做实验。但是门槛还是比较高的，从UKB数据申请这一步可能就卡主大多数人了，后面的分析方法如大规模EWAS和孟德尔随机化单细胞测序数据分析等，一个人很难做出来。不过没关系，这里还有船长在，什么单细胞测序孟德尔随机化通通不在话下！心动了？心动了就来找船长！