纯生信发文越来越难？事实可以这么说，面对常规的差异基因筛选、功能富集分析、预后模型构建等老旧套路，那可不就是越来越卷，无验证或验证不充分是审稿专家的常用拒稿理由！但事实也并非如此，高分纯生信文章也还是层出不穷，关键在于创新思路和方法！今天，老方分享一篇发表于Nature子刊的纯生信文章，思路和内容都很简单，是如何做到刊文中科院一区的？一起看看~1. 多组学数据。该研究整合了来自多个组织（血液、脑脊液（CSF）和脑）的表达数量性状位点（eQTL）和蛋白质数量性状位点（pQTL）数据集和帕金森病（PD）全基因组关联研究（GWAS）汇总数据进行MR分析，还通过对单细胞测序数据探索了致病基因的细胞类型特异性表达。充分利用已有数据资源，不收病例，不收样本，照样进行机制研究！2. 双样本MR+滤波分析+共定位分析+精细定位。该研究我们使用QTL数据集作为暴露，使用PD GWAS作为结果，通过MR来识别PD的新致病基因和蛋白质，通过Steiger滤波分析来确保方向的影响是从暴露到结果，通过Bayesian共定位分析评估两个独立的GWAS关联信号是否与共享的因果变异一致，通过因果基因集的精细映射（FOCUS）来验证候选基因。应用多种创新型方法让文章创新性拉满！（PS：深挖公共数据资源，省时省力省钱！结合当下火爆的MR分析，创新思路就可以发高分SCI！想要复现文章、定制分析的朋友，快找老方~） 题目：通过多组学分析扩展帕金森病的致病基因
杂志：NPJ Precision Oncology
IF：6.8
帕金森病（PD）是常见的进行性神经退行性疾病，目前没有可用的病因疗法，但遗传因素已被证明在其发病机制中起着重要作用。本研究旨在利用多组学数据及孟德尔随机化（MR）探索PD的致病基因及潜在机制。通过整合来自多个组织（血液、脑脊液（CSF）和脑）的表达数量性状位点（eQTL）和蛋白质数量性状位点（pQTL）数据集和PD全基因组关联研究（GWAS）汇总统计，采用结合孟德尔随机化（MR）、Steiger滤波分析、贝叶斯共定位、精细定位、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络和富集分析，鉴定PD的潜在致病基因。通过MR分析鉴定了大脑中6种对PD有因果作用的蛋白质，通过共定位分析，发现除CTSB外其他5种蛋白质都与PD共享一个变体（表1）。通过MR分析确定了脑脊液中5种对PD有因果作用的蛋白质（表1），在共定位分析中，发现所有这 5 种重要蛋白质都与PD共享一个变体（表 1）。通过MR分析确定了血液中4种对PD有因果影响的蛋白质（表1），在共定位分析中，只有SNCA、BAG3与PD共享一个变体（表 1）。表1 MR和贝叶斯共定位中具有鲁棒性证据的候选基因（部分）通过相关性分析，在蛋白质水平上发现脑蛋白和脑脊液蛋白之间的MR效应表现出强烈的正相关，血液和脑脊液蛋白之间、血液和脑蛋白之间的MR效应在p值阈值提高到p<0.05时无相关性，提示大脑和脑脊液的相关性比血液更强。在转录水平上发现大脑和血液MR效应之间存在强大的正相关关系，提示全血可以代表大脑相关性状中基因鉴定。基于来自大脑、脑脊液和血液的MR鉴定的蛋白，通过STRING数据库构建蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络。通过对已知的PD致病基因进行PPI，发现最重要的基因与几个已知的PD致病基因相互作用（图2a）。通过对公认PD治疗靶点进行PPI，发现PPI网络存在于显著风险基因和抗帕金森综合征药物靶点之间，如CTSB、DGKQ与SNCA的多巴胺网络相互作用，CD38、CD84、FCGR2A、FCGR2B和ENTPID与多巴胺网络ADORA2A相互作用（图2b）。 通过表型MR分析进行安全性评估，发现较高的CD38水平可能导致一些缺血性心脏病和其他疾病，较高水平的DKGQ可能有益于痛经，脑GPNMB水平可能与动脉狭窄有关（表2）。表2 CD38、DKGQ、GPNMB的表型MR结果（部分）该研究利用人脑、脑脊液和血液的eQTL和pQTL数据集，通过MR分析、Steiger滤波分析、贝叶斯共定位分析、精细定位和富集分析探索PD的新型致病基因，并评估了潜在治疗靶点的安全性，进一步为治疗PD提供基因支持的药物靶点。该文思路简单，通过充分挖掘公共数据资源，利用几种生信手段及统计学分析方法，轻松拿下7分+Nature子刊，性价比绝了！PS：如此高性价比的MR相关文章，心动不如行动！换个疾病，复现思路，也能发文一区二区！创新思路不等人，发文要趁早！想要定制分析的朋友，快来找老方！老方会持续为大家带来最新生信思路，并提供免费思路评估、付费方案设计、生信分析、实验项目实施等服务，感兴趣的朋友可以扫码咨询！
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