文章标题：Multi-omics Mendelian randomization integrating GWAS, eQTL, and mQTL data identified genes associated with breast cancer
中文标题：整合 GWAS、eQTL 和 mQTL 数据的多组学孟德尔随机化确定了与乳腺癌相关的基因
发表期刊：American Journal of Cancer Research
发表时间：2024年03月
影响因子：3.6/Q1
研究背景
研究方法
研究结果
1.来自血液和乳腺组织的 eQTL 数据分析
从eQTLGen联盟获取血液顺式eQTL数据，涵盖16,987个基因。SMR分析应用于BACA和FinnGen两个BC GWAS数据集，筛选出在两数据库中显著相关且无异质性的基因。BACA研究中鉴定出142、132和27个基因，其中8个和1个在FinnGen中可复制。GTEx Consortium提供乳腺组织cis-eQTL数据，经SMR分析，BACA研究中获得102、55和1个显著基因，16个和6个在FinnGen中保留。最终，ATG10和RCCD1两个基因在血液和乳腺组织中均显著相关。
2.ATG10
ATG10的SMR分析显示其表达降低与BC风险增加相关。TSMR和共定位分析证实了这一关联的稳健性，18个独立SNP作为遗传工具。在BACA和FinnGen研究中，ATG10与BC的负相关显著。三步SMR分析显示与ATG10相关的SNP信号在BC GWAS、eQTL和mQTL数据中显著。cg17942617的高甲基化水平上调ATG10表达，降低BC风险。
3.RCCD1
RCCD1在血液和乳腺组织中通过显著性阈值的eQTL SMR分析，TSMR显示其表达与BC风险负相关。共定位分析和外部验证数据进一步证实了这一关联。RCCD1表达水平与BC风险的负相关在多个数据集中一致。DNAm探针与RCCD1表达正相关，表明遗传变异可能通过影响DNAm状态上调RCCD1表达，降低BC风险。生存分析显示RCCD1高表达的乳腺癌患者生存期延长。
文章小结
本研究通过多组学孟德尔随机化（MR）分析，整合GWAS、eQTL和mQTL数据，鉴定出两个与乳腺癌（BC）风险显著相关的基因：ATG10和RCCD1。ATG10和RCCD1的表达降低与BC风险增加相关。进一步的敏感性分析和外部验证分析证实了这些基因与BC风险的关联。此外，研究还揭示了DNA甲基化水平对这两个基因表达的调控作用，为乳腺癌的潜在治疗靶点提供了新的见解。这些发现不仅增进了对乳腺癌发病机制的理解，还为未来的治疗策略提供了科学依据。对这种思路感兴趣的老师，欢迎联系小编！
