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文章标题：Summary data‐based Mendelian randomization and single‐cell RNA sequencing analyses identify immune associations with low‐level LGALS9 in sepsis
中文标题：总结：基于数据的孟德尔随机化和单细胞 RNA 测序分析确定了脓毒症中低水平 LGALS9 的免疫关联
发表期刊：J Cell Mol Med
发表时间：2024年7月
影响因子：4.3
研究背景
脓毒症的特征是由严重的、危及生命的感染引发宿主炎症反应，并伴有器官功能障碍，是重症监护病房中最艰巨的挑战。免疫抑制越来越被认为是脓毒症患者死亡的主要原因。脓毒症诱导的免疫抑制状态源于免疫稳态的扰动。例如，T 细胞凋亡可能导致器官衰竭、组织损伤和免疫缺陷。另一方面，脓毒症免疫抑制期的标志物，如抗炎细胞因子，以及单核细胞和淋巴细胞细胞表面标志物的改变，在脓毒症中起着重要作用。因此，这些生物标志物与免疫稳态的破坏之间可能存在关系，强调了它们在脓毒症治疗和预后中的重要性。研究方法
我们通过将脓毒症的全基因组关联研究数据与表达数量性状基因座数据相结合，进行了基于摘要数据的孟德尔随机化分析，揭示了脓毒症患者 17 种生物标志物的表达水平显着降低。此外，基于单细胞 RNA 测序数据，我们阐明了单细胞分辨率下的潜在分子机制，并确定脓毒症患者 LGALS9 抑制导致单核细胞和 T 细胞亚型的激活和分化。这些发现有望帮助研究人员更深入地了解脓毒症中的免疫失调。
为了确定与脓毒症的发生和进展有因果关系的调控基因，我们利用 SMR 分析 GWAS 和 eQTL 数据，应用 P SMR <0.01 和 P HEIDI >0.05 的阈值来确定显着探针。此外，我们采用了这两个结果的交集进行后续分析。结果如表 所示。有 17 个探针标记了 17 个基因，这些基因的表达与脓毒症多效性相关。我们的 SMR 分析结果证实了这些基因与脓毒症之间的因果关系。为了进一步了解这些基因的作用，我们应用 scRNA-seq 数据来揭示促进或抑制脓毒症基因表达水平的机制。我们构建了从 29 名脓毒症患者和 19 名健康供体获得的外周血样本的单细胞转录图谱作为对照。经过严格的质量控制，最终共获得了 83,210 个高质量细胞（参见第 2 节）。最后，我们确定了 17 个重要的细胞簇，并将其分为 6 种主要细胞类型，包括 B 淋巴细胞 （B 细胞）、T 淋巴细胞 （T 细胞）、单核细胞和巨噬细胞 （Mono/Macrophages）、自然杀伤细胞 （NK 细胞）、树突状细胞 （DC） 和浆细胞样树突状细胞 （pDC）。所有细胞都基于 t 分布随机邻域嵌入 （t-SNE） 投影进行可视化。
进一步构建了单噬细胞/巨噬细胞亚型的图谱。单噬细胞/巨噬细胞的再聚集确定了四种细胞亚型：CD14 + 单核细胞 （Mono_CD14）、CD16 + 单核细胞 （Mono_CD16）、ISG15 + 巨噬细胞 （Macro_ISG15） 和 C1QC + 巨噬细胞 （Macro_C1QC）。我们揭示了所有四个子集的基因特征。在这些亚群中，Mono_CD14细胞的特征是 S100A8、S100A9 和 FCN1 的高表达，而Mono_CD16细胞的特征是 HK3 、 FCGR3A （称为 CD16A） 和 PIRRA 的高表达。此外，根据 ISG15 和 C1QC 的高表达鉴定Macro_ISG15 和 Macro_C1QC 细胞 。
文章小结
本研究通过整合 SMR 分析和单细胞 RNA-seq 分析的结果，我们揭示了与健康对照相比，LGALS9 在脓毒症患者中的表达水平较低，并且 LGALS9 的低表达促进了 CD14+ 单核细胞的激活和分化。（对文章数据库和分析方法感兴趣或需要生信分析服务的老师，欢迎关注小星一起交流）
