远离F刊，发文没烦恼！孟德尔随机化又一波梦幻联动登顶一区12.5分！MR+蛋白组学+代谢组学强势三重奏！

学术 2024-10-22 10:31 上海

各位为科研冲锋的勇士们，集合啦！目前还经常有宝子问，MR越来越卷了怎么办呢？大家不要担心，只要有创新思路，0实验照样发高分！创新思路哪里找呢？跟着小云往下看~

今天小云带来的这篇近13分的高分文章采用双样本孟德尔结合代谢组学和蛋白组学的方法，然后使用通路分析、转录组学分析和网络分析进一步揭示了肿瘤的复杂分子特征。

1.研究采用双样本孟德尔结合基因组学、转录组学和蛋白组学，通过多组学分析深入挖掘不同肿瘤组织学类型发病机制背后的基因-蛋白质-代谢物相互作用，为个性化治疗提供了新的视角。

2.研究中子宫内膜癌、血浆代谢物及血浆蛋白质的GWAS汇总统计数据来自子宫内膜癌协会联盟（ECAC）、子宫内膜癌流行病学联盟(E2C2)和英国生物样本库(UK Biobank)组成的大规模研究以及已有的代谢物和血浆蛋白组研究，并整合了TCGA数据，提高了研究结果的可靠性和普遍性。

3.研究表明，该方法在识别肿瘤亚型方面具有较高的准确性和预测能力，为临床决策提供了重要依据。

PS：相信小云，孟德尔随机化目前仍处于发文红利期，如果你在设计思路上存在疑虑或者缺乏有新意的idea，那就联系小云吧！天气在变，服务不变，季节在变，态度不变，时代在变，品质不变！

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题目：揭示子宫内膜癌亚型的分子图谱:来自多组学分析的见解

杂志：INTERNATIONAL JOURNAL OF SURGERY

影响因子：IF=12.5/Q1

发表时间：2024年9月

研究背景

子宫内膜癌(EC)是妇科最常见的恶性肿瘤之一，近10年来发病率呈上升趋势。全基因组关联研究(GWAS)扩展到代谢和蛋白质表型，采用多组学方法分析血浆代谢物和蛋白质与EC的因果关系，以提高对EC生物学的理解，并通过比较不同EC亚型的分子谱为更有针对性的诊断和治疗方法铺平道路。

数据来源

数据类型	数据来源	详细信息
子宫内膜癌GWAS数据	子宫内膜癌协会联盟、子宫内膜癌流行病学联盟以及英国生物库	参与者总数为121,885人，涵盖12,906例子宫内膜癌病例和108,979例对照
血浆代谢物GWAS数据	GWAS catalog	1,091种血浆代谢物和309种代谢物比例的GWAS数据，包含8,192名欧洲血统参与者
血浆蛋白质GWAS数据	人血浆蛋白质组的基因组图谱	3,283种蛋白质的GWAS数据，参与者为3,301名欧洲血统个体。
UCEC表达数据和病理类型信息	TCGA数据库	245个子宫内膜样组织类型，138个非子宫内膜样组织类型和35个正常组织样本

研究思路

采用双样本孟德尔随机化(MR)研究血浆代谢物和蛋白质对不同亚型EC(子宫内膜样和非子宫内膜样)风险的影响，其中，采用IVW、MR - Egger、加权中位数、加权模式、简单模式进行MR分析，并进行敏感性分析。后续利用通路分析、转录组学分析和网络分析进一步阐明了不同组织学类型EC发病机制的基因-蛋白质-代谢物相互作用。

图1 研究概述

研究结果

代谢物对 EC 的因果效应及代谢途径分析

对血浆代谢物与EC进行MR分析，共确定了171个关联(P < 0.05)，其中66个代谢物与子宫内膜样组织学EC关联，40个代谢物与非子宫内膜样组织学EC关联（图2A-C）。十八烷二酰基肉碱(C18-DC)水平与子宫内膜样亚型和非子宫内膜亚型均呈正相关，而琥珀酰亚胺水平和葡萄糖与N -棕榈酰鞘氨酸比值与子宫内膜样亚型和非子宫内膜亚型均呈负相关（图2B）。另外，分别富集到子宫内膜样组织学EC中三个重要的代谢途径和非子宫内膜样组织学EC中六个重要的代谢途径(图2D)

图2 代谢物对EC的因果效应

蛋白质对EC的因果效应以及蛋白质途径分析

研究者利用全基因组关联研究（GWAS）数据及MR分析对血浆蛋白进行了分析，探究了这些蛋白与EC之间的潜在因果联系，识别出257个显著的提示关联（p < 0.05），其中子宫内膜样亚型有132个，非子宫内膜样亚型有125个，而 118 种和 111 种分别是子宫内膜样亚型或非子宫内膜样亚型所特有的（图3A-C）。子宫内膜样亚型和非子宫内膜亚型的前 5 个阳性相关蛋白是 RAB14、SLC41A2、CFI、APLP2、QSOX2，两个类型的前 5 个阴性相关蛋白是 TUFT1、TJP1、ICAM2、IL2RB 和 LAG39（图2B）。GO富集分析揭示了两种亚型的EC在生物过程、细胞组成和分子功能方面的差异，通路富集分析在子宫内膜样组织学 EC 中确定了 6 个重要的 KEGG 通路，在非子宫内膜样组织学 EC 中确定了 22 个重要的 KEGG 通路（图3D）。

图3 蛋白质对EC的因果效应以及蛋白质途径分析

在TCGA数据库中整合转录组学分析

作者将 TCGA 数据库中的 DEGs 与之前 MR 结果中与 EC 相关的蛋白质进行了比较，在子宫内膜样亚型中鉴定了 7 个重叠蛋白（RGMA、NRXN2、EVA1C、SLC14A1、SLC6A14、SCUBE1 和 FGF8），在非子宫内膜样亚型中鉴定了 6 个重叠蛋白（IL32、GRB7、L1CAM、CCL25、GGT2 和 PSG5）（图 4D）。还发现在 RNA 和蛋白质水平上调节子宫内膜亚型和非子宫内膜亚型的常见 KEGG 通路（图 4E）

图4 在TCGA数据库中整合转录组学分析

网络分析

研究者对MR分析中识别的与EC相关的重叠蛋白和代谢物进行了网络分析，以识别共同调控的关键节点。图5中显示了在子宫内膜样亚型和非子宫内膜样亚型中最关键的代谢物和蛋白质。结果说明子宫内膜样和非子宫内膜样亚型共调控网络的显著差异对于理解这两种亚型的分子机制具有重要意义。

图5 网络分析

文章小结

本研究采用双样本孟德尔随机化(MR)，通路分析、转录组学分析和网络分析揭示了不同EC组织学类型的发病机制背后的基因-蛋白-代谢物的相互作用，有助于深入了解 EC 病因。看完啦，有没有启发到你呀？是不是可以复刻文章的方法呢？想通过MR来完成KPI的朋友，或者想做但还不是很会做，快来联系小云吧，小云就是那个天选团队！我这边随时待命，万事俱备，就差你啦！

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