不是孟德尔不好发,是你OUT了,11分的思路来了

学术   2024-11-10 07:04   北京  

孟德尔随机化不好发了吗?没有实验发不出去?没有新发现发不出去?没有自己队列发不出去?


漏!!不是孟德尔不好发,是你OUT了!!


今天分享的这篇文章,不做实验也不需要自测数据!作者另辟蹊径,把既往的“热点”翻修一下,从另外一个角度讲故事!那也是创新,没毛病!!11分简直太值了!小编看了信心满满,这我不是也能做?感觉自己又行了!!

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家人们,孟德尔新型分析上“小黄车”!快来对齐颗粒度了!

临床问题+热点+孟德尔新型分析

 

2024 /4/29最新发表在Mol Psychiatry(11.1/Q1),题目为“多组学解析N6-甲基腺苷在神经精神疾病中的作用 Integration of multi-omics summary data reveals the role of N6- methyladenosine in neuropsychiatric disorders”。作者通过综合分析多组学数据结合孟德尔分析,揭示了m6A甲基化在神经精神类疾病中的潜在作用,为未来的研究和治疗提供了新的视角和靶点。


一、研究背景

作者通过整合大规模GWAS和人类m6 A-QTL数据集,对SCZ、BP、MDD、ADHD、ASD、AD、PD等7种神经精神疾病进行m6 A-全关联研究(m6 A-WAS)和基于摘要数据的孟德尔随机化(SMR)分析。整合额外的eQTL和蛋白QTL (pQTL)数据集来研究这些分子表型之间复杂的相互作用。


先前的研究表明,利用SMR和TWAS样方法研究各种分子类型(如基因表达和DNA甲基化)之间的相互作用,将有助于阐明m6 A、基因表达、蛋白质丰度和神经精神疾病之间的关系关注与疾病显著相关的m6 A位点,旨在描述这些分子表型之间的因果关系;分析m6 A对基因表达的影响、基因表达对m6 A修饰的影响、m6 A 后转录对蛋白水平的影响。通过GWAS和m6 A修饰鉴定的疾病相关 SNP之间可能存在的多种调节模式。探索N6-甲基腺苷(m6A)甲基化在神经精神疾病中的作用,并揭示其通过基因表达/蛋白质调控影响疾病的潜在机制。


二、数据收集和分析

整合多组学数据和全基因组关联研究(GWAS)汇总数据,为分析m6A在神经精神疾病中的作用提供数据基础。


GWAS数据集获取:收集包括精神分裂症(SCZ)、双相障碍(BP)、注意力缺陷多动障碍(ADHD)、自闭症谱系障碍(ASD)、重度抑郁症(MDD)、阿尔茨海默病(AD)和帕金森病(PD)的GWAS汇总数据。


m6A-QTL数据集获取:人类大脑、肺和心/肌肉组织的m6A-QTL数据:获取m6A甲基化位点、基因表达量遗传性状位点(eQTL)和蛋白质表达量遗传性状位点(pQTL)的数据集,用于分析m6A甲基化与基因表达及蛋白质表达之间的关系。


统计分析:采用FUSION和SMR等统计方法,分析m6A位点与疾病、基因表达和蛋白质表达之间的关联。FUSION用于TWAS-like分析使用FUSION根据Xiong等人的研究中的m6A峰值和匹配的genotype数据计算  SNP-m6A权重。


三、结果

一、m6A与神经精神疾病的关联分析

首先识别与七种神经精神疾病相关的m6A位点,并探索其与疾病的潜在联系。

m6A位点与疾病关联测试  使用组织特异性的m6A权重,通过FUSION管道测试m6A位点和SCZ、BP、MDD、ADHD、ASD、AD、PD等7种精神疾病之间的关联(图1 A

图1

二、m6A与基因表达的关联分析

为揭示m6A甲基化位点对基因表达的影响,并分析这些基因表达变化与神经精神疾病的关联。

作者分析m6A与基因表达关联,使用FUSION评估m6A与基因表达之间的关联展示m6A与其对应基因表达的关联统计图2 A-D)。

 

图2

补充图1

补充图2

三、m6A相关基因与神经精神疾病的关联分析

进一步研究这些m6A相关基因是否与神经精神疾病有关联;

TWAS分析:利用FUSION进行TWAS分析,整合GTEx v8的全血eQTL数据和七种疾病的GWAS数据展示m6A、基因表达和疾病的交互网络图3)。 

图3

四、m6A、基因和疾病的相互作用分析

旨在通过整合m6A与疾病、m6A与基因表达、基因与疾病的关联数据,揭示m6A在疾病中的潜在作用机制。

基于GTEx eQTL权重和m6A数据,通过FUSION整合eQTL权重和m6A数据,使用SMR分析验证基因表达对m6A位点的潜在影响(图4)

图4

五、m6A基因的功能分析

对m6A调控的基因使用Metascape进行GO功能富集分析,以理解这些基因在神经精神疾病中的生物学功能图5 A

 图5a

补充图3

补充图4

六、m6A基因的蛋白质互作网络分析

使用STRING数据库构建蛋白质-蛋白质互作(PPI)网络,预测由m6A基因编码的蛋白质之间的相互作用图5 B

 

图5b


七、基因表达对疾病相关m6A的影响分析

探讨特定基因表达如何通过调节m6A影响疾病易感性。

整合GTEx的eQTL权重和m6A汇总数据,使用FUSION测试基因表达对m6A的影响。

 

补充图5


八、m6A对蛋白质丰度的影响分析

为进一步分析分析m6A甲基化如何通过调控蛋白质表达影响疾病。

作者使用ROSMAP的pQTL数据,通过FUSION和SMR探索m6A-蛋白质和蛋白质-疾病之间的关系。

 

补充图6


四、小结

在整个研究过程中,每个步骤都紧密相连,上一个步骤的结果为下一个步骤提供基础和假设。通过这种连贯的分析流程,研究揭示m6A在神经精神疾病中的多层面作用,包括其在基因表达调控、蛋白质互作网络以及疾病发生发展中的贡献。

逻辑清晰,研究目的明确!!

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