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1．此文章双样本孟德尔随机化(MR)分析和单细胞转录组学数据，评估血浆蛋白与前葡萄膜炎之间的因果关系， 这不是妥妥的生信届的“小米拍立得“，带你冲出生信包围圈！
2．通过转录因子分析和细胞通讯分析等多种全基因组关联分析方法探索潜在机制，看着分析方法比较冗杂，但是对于各位同学来说，这些岂不是手到擒来？又有好的科研思路，又有数据分析量，妥妥属于各位的最钟爱科研思路！
综合来看，该研究通过利用基于全基因组关联分析和单细胞转录组学的双样本孟德尔随机化分析葡萄膜炎急性发病机制研，这思路看完你还不会吗？这样的科研思路还不令各位同学心动吗？~ ps：缺乏新的方案思路？方案设计有困难？快来生信湾这里多学习，我们这里的高级分析，可以帮助您提高分析广度和深度！随时联系生信湾，为您解决烦恼！
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题目：基于全基因组关联分析和单细胞转录组学的脊椎关节炎/ HLA - b27相关前葡萄膜炎急性发病机制研究
杂志：Journal of Translational Medicine
影响因子：IF=6.1
发表时间：2024年3月
研究背景
患有脊椎关节炎(SpA)/ HLA- b27相关的急性葡萄膜炎(AAU)的患者会经历反复发作的急性发作，这给视力和经济带来了重大挑战。尽管SpA与HLA - b27相关的AAU之间存在联系，但其确切机制尚不清楚，需要进一步了解以有效预防和治疗。
数据来源
数据集/队列 | 数据库 | 数据类型 |
GSE178833 | GEO数据库 | 转录组数据 |
研究思路
1．采用孟德尔随机化(MR)和单细胞转录组学分析，探究SpA/ HLA - b27相关AAU的急性发病机制。
2．通过双样本MR分析评估血浆蛋白与前葡萄膜炎之间的因果关系，使用贝叶斯共定位进行共定位分析。
3．利用来自GEO数据库的前葡萄膜炎数据集进行单细胞转录组分析。
4．通过降维、聚类、转录因子分析、伪时间分析和细胞通讯分析，探索潜在机制。
主要结果
1．筛查血浆危险蛋白MR分析
MR分析了血浆蛋白对AS、虹膜睫状体炎、急性和亚急性虹膜睫状体炎以及慢性虹膜睫状体炎的因果影响。用于初步MR分析的GWASs曼哈顿图如（图1A）所示。首先使用了来自UK Biobank的AS的GWAS数据，并通过MR分析确定了11种与AS有因果关系的蛋白(图1B, C)，血浆中三种蛋白的水平升高：异体移植物炎症因子1(AIF-1)， ValyltRNA合成酶(VARS)和ITLN1，降低了AS的风险。其他8种蛋白:载脂蛋白M (APOM)，嗜丁酸蛋白亚家族3成员A3 (BTN3A3)，补体C4A (Rodgers血型)|补体C4B (Chido血型)(C4A|C4B)，Caspase募集结构域家族成员9 (CARD9)，内质网氨基肽酶1 (ERAP1)， Fc γ受体Ila (FCGR2A)，Haptoglobin (HP)，表面活性剂蛋白B (SFTPB)，患AS的风险增加。随后探究血浆蛋白与虹膜睫状体炎之间的关系，确定了7种与虹膜睫状体炎相关的蛋白：AIF1，var，年龄，cfb ，col11a2，micb和TAPBP (图1B,D)。在对虹膜睫状体炎亚型的分析中，确定了7种与急性和亚急性虹膜睫状体炎有因果关系的蛋白，包括AIF-1, VARS, AGER, CFB, COL11A2, MICB,和 TAPBP (图1B, E)。两个蛋白，AIF1和ENTPD5，与慢性虹膜睫状体炎有因果关系(图1B, F)。与AS和虹膜睫状体炎有因果关系的两种蛋白是AIF1和VARS, AIF1仅与急性和亚急性虹膜睫状体炎有因果关系。通过Steiger检验和Steiger过滤验证血浆蛋白与AS和虹膜睫状体炎之间的因果关系是正确的(Table 1)。当使用UKB数据作为结局数据时，结果显示AS与VARS、AIF1和C4A/ C4B具有反向因果关系。应用贝叶斯共定位分析检查血浆蛋白、AS和虹膜环炎是否在特定染色体区域内具有共同的遗传变异(图1G)。
图1 筛查血浆危险蛋白MR分析
2．血浆蛋白质组中目标蛋白的验证
使用Ferkingstad的pQTL数据，MR分析显示血浆AIF1和VARS水平与发展AS的风险之间存在显著关联。AIF1和VARS水平与急性和亚急性虹膜睫状体炎的发展风险呈负相关，AIF1水平也与慢性虹膜睫状体炎的发展风险呈负相关。此外使用FinnGen研究中关于AS的GWAS数据和GWAS Catalog中关于虹膜睫状体炎的GWAS数据进行了外部验证。MR分析证实了血浆AIF1和VARS水平与AS发生风险之间的负相关，以及AIF1水平与虹膜环炎发生风险之间的负相关(图2(淡蓝色))，这些相关性有统计学意义。采用孟德尔随机化(MR)分析来调查风险蛋白与其他HLA-B27(+)疾病之间的潜在因果关系，如（Table 2）所示。分析显示AIF1与反应性关节病之间存在显著的因果关系。此外观察到血浆VARS水平与几种疾病之间的因果关系，包括反应性关节病和银屑病关节病。为了评估这些因果关系的方向性，进行Steiger检验和Steiger滤波，证实了这些因果关系是单向的。
图2 血浆蛋白质组中目标蛋白的验证
3．探索已识别蛋白的药物靶标潜力
对DrugBank数据库进行了全面的搜索，重点关注与AS和虹膜睫状体炎相关的药物和药物靶点，研究共发现32种用于AS的药物和9种用于虹膜睫状体炎的药物。研究发现其中8种药物在两种情况下是共享的(图3A)。对药物靶点的研究发现，AS有50个靶点，虹膜睫状体炎有8个靶点，两种疾病有7个共同靶点(图3B)。PPI网络分析包括上述蛋白靶点、筛选的蛋白以及与筛选蛋白最密切相关的10个蛋白。因此，PPI网络由113个节点和351对PPI组成(图3C)。在这些蛋白中，肿瘤坏死因子与筛选的蛋白和靶蛋白均表现出密切的相关性，提示其作为枢纽蛋白的潜在作用。
图3 探索已识别蛋白的药物靶标潜力
4．鉴定HLA - B27阳性脊柱炎并发前葡萄膜炎急性发病过程中涉及的关键细胞类型
经过过滤从五个样本中保留了总共10,081个细胞用于后续分析。通过参考每个簇的特异性标记基因，将这些簇分配给7种类型的免疫细胞(图4A)。根据聚类结果，这些细胞类型大致分为三大类:聚类1包括单核细胞、巨噬细胞和骨髓树突状细胞;聚类2包括CD4+ T细胞、CD8+ T细胞和自然杀伤细胞;聚类3包括幼稚B细胞。值得注意的是，VARS在所有细胞类型中均表现出低表达，而AIF1在Cluster 1中表现出主要表达(图4B和C)。HLA - b27阳性组的每个Cluster 1细胞中的AIF1表达明显低于HLA - b27阴性组(图4B)。此外观察到HLA - b27阳性亚组中Cluster 1细胞的总体比例更大(图4D)，其中巨噬细胞和骨髓树突状细胞在HLA - b27阳性亚组中的比例明显高于HLA - b27阴性亚组(图4E)。随后将SCENIC AUCell算法应用于HLA - b27阳性组的细胞。分析结果显示，HLA-b27阳性组共有23个调控子具有活性。值得注意的是，集群1和其他细胞集群中转录因子的激活表现出显著差异(图4F)。
图4 鉴定HLA - B27阳性脊柱炎并发前葡萄膜炎急性发病过程中涉及的关键细胞类型
5．探索高表达AIF的细胞类型的分化轨迹
为阐明SpA/ HLA - b27相关AAU急性发作的确切机制，重点研究了AIF高表达的细胞并进行了详细的分析。通过分离了Cluster 1细胞，并进行了多次降维和聚类分析。结果成功地鉴定和注释了5种不同的细胞亚型(图5A)。标记基因在这些细胞中的表达如（图5B）中的气泡图所示。此外，对AIF1表达的检查产生了有趣的发现。值得注意的是，HLA- b27阳性组的AIF1在单核细胞和cDCs中的表达低于HLA - b27阴性组(图5C)。此外，轨迹分析揭示了对细胞类型转变的见解。dc位于分支末端(图5D, E)。值得注意的是，AIF1的表达在细胞分化过程中逐渐降低(图5F)。进一步分析显示，最初的10个DC标记基因富集，表明cDC和moDC亚型中mhc - ii相关通路显著富集，低aif1 DC群体中迁移相关通路显著富集(图5G)。最后，为了进一步探索潜在的遗传因素，我们对dc前细胞分化节点进行了BEAM分析。该分析突出了在细胞分化节点前后表现出最显著差异的前20个基因(图5H, 1)。
图5 探索高表达AIF的细胞类型的分化轨迹
6．推断细胞间的相互作用
利用CellChat来推断两个细胞组中不同细胞类型之间的细胞间通信模式。在HLA - b27阳性组中，共鉴定了180条细胞通讯途径HLA- b27阴性组共发现146条通路。HLA - b27阳性组细胞连接较少且普遍较弱(图6A)。具体来说，与hla - b27阴性组相比，HLA- b27阳性组第1簇中的cdc和低aif1 dc与其他细胞的通信更强、更频繁(图6B)。进一步的分析包括比较HLA- b27阳性和阴性组之间不同细胞类型之间细胞通讯的相对强度。值得注意的是，cdc的外向相互作用强度相对增强。相反，modc和低aif1 dc的输入相互作用强度降低，而输出相互作用强度没有显著变化(图6C)。随后确定了群体特异性的细胞通信途径，在HLA- b27阳性组中，筛选出APP、SELPLG和CADM途径作为独特的通信途径(图6D)。值得注意的是，cDCs在HLA阳性和阴性组之间的细胞通讯强度差异最为显著(图6e, F)。APP途径受体CD74在所有细胞类型中都存在，其配体(APP)在B细胞中表达(图6G)。SELPLG通路的配体(cDCs)主要在cDCs中表达，其受体(SELL)存在于moDCs、cDCs、自然杀伤细胞和B细胞中(图6H)。CADM途径的配体(CADM1)和受体(CADM1)主要在cDCs中表达(图6I)。最后研究了AIF1与这三个关键通路受体之间的相关性。HLA- b27阳性组的AIF1与APP通路受体(CD74)的相关性比HLA- b27阴性组更为明显(图6J)。
图6 推断细胞间的相互作用
文章小结
这篇文章通双样本孟德尔随机化分析基于全基因组关联分析和单细胞转录组学的脊椎关节炎/ HLA - b27相关前葡萄膜炎急性发病机制研究，不仅有MR分析，还有转录组学数据的应用。既有严谨的科研思路，又有创新式的idea！小伙伴们看完这篇文章，是不是觉得按照此文章思路应用到其他方向研究有巨大复现性！如果有兴趣，快来联系生信湾吧！
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