本周最新文獻速遞20220515
一、精細解讀文獻 一
文獻題目： Multi-ancestry genetic study of type 2 diabetes highlights the power of diverse populations for discovery and translation
不想看英文題目： 2 型糖尿病的多血統(tǒng)遺傳研究提高了不同人群的發(fā)現(xiàn)和轉(zhuǎn)化能力
雜志和影響因子： Nat Genet (IF: 38.33; Q1)
研究意義： 2 型糖尿?。═2D）的全球患病率在過去 30 年翻了兩倍。雖然全基因組關聯(lián)分析（GWAS）發(fā)現(xiàn)了很多 T2D 的易感位點，但主要集中在歐洲人群。然而，許多在歐洲人群發(fā)現(xiàn)的重要結(jié)論在其它人群中不可復現(xiàn)，這可能歸因于效應大小、等位基因頻率和連鎖不平衡 (LD) 等的差異。為了解決這個問題，作者在多血統(tǒng)人群中比較了 T2D 的遺傳結(jié)構(gòu)。
結(jié)論：
- 總共納入了 122 項 GWAS 研究、 180,834 例 T2D cases 和 1,159,055 個健康個體 ( 48.9% 不是歐洲祖先血統(tǒng));
- 使用 MR-MEGA 進行跨祖先薈萃分析，鑒定了 277 個基因座（P< 5 × 10-8 ）,其中，11 個基因座之前未被報道過;
- 在277 個基因座中，237 個基因座、338 個信號達到更加嚴格的顯著閾值（P< 5 × 10-9 ）；
- 雖然找到了338 個 T2D 相關的信號，但有 136 (40.2%)個信號存在異質(zhì)性 (PHET<0.05)。異質(zhì)性與多種因素有關，比如群體之間的連鎖不平衡差異、環(huán)境互作、多基因效應、實驗設計誤差等。對異質(zhì)性結(jié)果進行二項式分布測試，發(fā)現(xiàn)存在實驗設計誤差的情況下，預期有 16.9 個信號是異質(zhì)性的，遠低于實際觀察到的 136 個異質(zhì)性信號，說明本研究發(fā)現(xiàn)的多個異質(zhì)性信號可能與群體遺傳結(jié)構(gòu)有關；
- 對歐洲群體信號和跨群體信號進行精細定位并構(gòu)建 99% 置信集，發(fā)現(xiàn)跨群體信號的 99% 置信集變異位點中位數(shù)為 10 個，歐洲群體 99% 置信集變異位點中位數(shù)為 35 個，說明跨群體研究可以提高精細定位的結(jié)果；
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- 功能注釋表明 T2D 信號主要富集在蛋白質(zhì)外顯子、轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點（比如NKX2.2, FOXA2, EZH 和 PDX1）以及表征活性增強子、活性啟動子和轉(zhuǎn)錄區(qū)域的染色質(zhì)狀態(tài)；
- T2D 信號中，有兩個錯義突變上的基因之前未被報道過與 T2D 相關，分別是 MYO5C
p.Glu1075Lys (rs3825801, P=3.8×10-11) 和 ACVR1C p.Ile482Val (rs7594480, P=4.0×10-12)； - 整合分子表型（比如蛋白質(zhì)水平數(shù)量性狀基因座 pQTL ）和 GWAS 結(jié)果，可以提高對 T2D 疾病的理解。 比如整合 pQTL 和 BCAR1 基因座上的 GWAS 信號后，發(fā)現(xiàn)與 CTRB1 、CPB1、PLRP1、PRSS2 共定位。這些基因之前被報道與胰腺內(nèi)分泌功能相關。說明整合 pQTL 和 GWAS 結(jié)果可為 T2D 發(fā)病機制研究提供新的思路和線索；
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- 對多血統(tǒng)和特定血統(tǒng)的 T2D GWAS 結(jié)果構(gòu)建多基因風險評分（GRS），發(fā)現(xiàn)多血統(tǒng)有助于提高 GRS 的表現(xiàn)性能。不過對于樣本量較少的群體，比如非洲、西班牙和南亞，它們的 GRS 預測性能會變差；
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- T2D 的自然選擇分析表明 T2D 信號在千人基因組的四個非洲血統(tǒng)人群中受到正向選擇，且同時與體重相關，但在非洲以外的地方，并無觀察到這種選擇優(yōu)勢；
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亮點： 統(tǒng)計方法值得借鑒，尤其是對異質(zhì)性檢驗的那段；
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41588-022-01058-3
公開的資料：
無
二、精細解讀文獻 二
文獻題目： Genetic analyses identify pleiotropy and causality for blood proteins and highlight Wnt/β-catenin signalling in migraine
不想看英文題目： 遺傳分析鑒定了血液蛋白的多效性和因果關系，并突出了 Wnt/β-catenin 信號傳導在偏頭痛中的作用
雜志和影響因子： Nat Commun (IF: 14.92; Q1)
研究意義： 偏頭痛是一種常見的復雜疾病，具有較高遺傳度。作者利用 GWAS 匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)研究多基因模型下血液蛋白和偏頭痛之間的多效性。
結(jié)論：
- 分析流程如下所示：
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- 總共納入了 4625 個血液蛋白 GWAS 統(tǒng)計數(shù)據(jù)， GWAS 樣本的中位數(shù)為 3301 個；
- 血液蛋白遺傳度如下所示：
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- 利用 SECA 研究偏頭痛和血液蛋白之間的全基因組多效性，發(fā)現(xiàn)偏頭痛的風險位點同時與血液 13 種蛋白質(zhì)水平相關；
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- 使用 MAGMA 對偏頭痛 GWAS 進行基于基因水平的關聯(lián)分析，在顯著的基因中，有 15 個可編碼為 pQTL 相關的蛋白質(zhì)；
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為了鑒定影響蛋白質(zhì)水平和偏頭痛的多基因效應位點，作者使用了 GWAS-PW 方法進行評估。GWAS-PW 總共發(fā)了 24 個多基因效應位點、36 個蛋白質(zhì)與偏頭痛共享遺傳結(jié)構(gòu)；
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多基因效應位點排名前三的分別是 rs495828（影響 11 個蛋白質(zhì)）、rs10761741（影響 7 個蛋白質(zhì)）、rs10786156（影響 3 個蛋白質(zhì)）；
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除了具有多基因效應的變異位點，作者還發(fā)現(xiàn)了一些 pQTL 位點對偏頭痛具有因果效應。比如 DKK1、PDGFB、FARS2、GSTA4 和 CHIC2 上的 pQTL 位點對偏頭痛具有因果作用。有意思的是 DKK1 是 Wnt/β-catenin 抑制劑，這表明通過干預 Wnt/β-catenin 信號通路可為治療偏頭痛提供一定的思路；
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亮點： 多基因效應+因果效應
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41467-022-30184-z
公開的資料：
偏頭痛數(shù)據(jù)：http://www.headachegenetics.org/content/datasets-and-cohorts
三、其他文獻推薦
下面的文獻也挺精彩的，但由于下不到原文，或博主時間有限，沒法精細解讀，故列出來供各位參閱；
當然，你們有精彩的文獻想讓我解讀的（前提是一周內(nèi)剛出爐的文獻），可給我發(fā)pdf（然而可能種種原因，我不一定有時間解讀，不要對我抱太高期待）；
文獻題目： Single-cell eQTL models reveal dynamic T cell state dependence of disease loci
不想看英文題目： 單細胞 eQTL 模型揭示疾病位點的動態(tài) T 細胞狀態(tài)依賴性
雜志和影響因子： Nature (IF: 42.778; Q1)
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04713-1
文獻題目： A natural mutator allele shapes mutation spectrum variation in mice
不想看英文題目： 一個自然突變等位基因塑造了小鼠的突變圖譜
雜志和影響因子： Nature (IF: 42.778; Q1)
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41586-022-04701-5
文獻題目： Single-nucleus cross-tissue molecular reference maps toward understanding disease gene function
不想看英文題目： 了解疾病基因功能的單核跨組織分子參考圖譜
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雜志和影響因子： Science (IF: 41.845; Q1)
文章鏈接：
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abl4290
文獻題目： The Tabula Sapiens: A multiple-organ, single-cell transcriptomic atlas of humans
不想看英文題目： Tabula Sapiens：人類多器官、單細胞轉(zhuǎn)錄組圖譜
雜志和影響因子： Science (IF: 41.845; Q1)
文章鏈接：
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abl4896
文獻題目： Cross-tissue immune cell analysis reveals tissue-specific features in humans
不想看英文題目： 跨組織免疫細胞分析揭示了人類的組織特異性特征
雜志和影響因子： Science (IF: 41.845; Q1)
文章鏈接：
https://www.science.org/doi/10.1126/science.abl5197
文獻題目： The genomic origins of the world’s first farmers
不想看英文題目： 世界上第一批農(nóng)民的基因組起源
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雜志和影響因子： Cell (IF: 38.637; Q1)
文章鏈接：
https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(22)00455-X
文獻題目： Within-sibship genome-wide association analyses decrease bias in estimates of direct genetic effects
不想看英文題目： 同胞內(nèi)全基因組關聯(lián)分析減少了直接遺傳效應評估的偏差
雜志和影響因子： Nat Genet (IF: 38.33; Q1)
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41588-022-01062-7
文獻題目： DeepSTARR predicts enhancer activity from DNA sequence and enables the de novo design of synthetic enhancers
不想看英文題目： DeepSTARR：從 DNA 序列預測增強子活性并實現(xiàn)合成增強子的從頭設計
雜志和影響因子： Nat Genet (IF: 38.33; Q1)
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41588-022-01048-5
文獻題目： Contribution of rare whole-genome sequencing variants to plasma protein levels and the missing heritability
不想看英文題目： 罕見變異位點對血漿蛋白水平和缺失遺傳度的貢獻
雜志和影響因子： Nat Commun (IF: 14.92; Q1)
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41467-022-30208-8
文獻題目： Nuclear oligo hashing improves differential analysis of single-cell RNA-seq
不想看英文題目： 哈希寡核苷酸方法優(yōu)化單細胞 RNA-seq 的差異分析
雜志和影響因子： Nat Commun (IF: 14.92; Q1)
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41467-022-30309-4
文獻題目： Proteogenomic characterization of 2002 human cancers reveals pan-cancer molecular subtypes and associated pathways
不想看英文題目： 2002 種人類癌癥的蛋白質(zhì)組學特征揭示泛癌分子亞型和相關途徑
雜志和影響因子： Nat Commun (IF: 14.92; Q1)
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41467-022-30342-3
文獻題目： A rare variant analysis framework using public genotype summary counts to prioritize disease-predisposition genes
不想看英文題目： 使用公共基因型匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)優(yōu)先排序疾病易感基因的罕見變異分析框架
雜志和影響因子： Nat Commun (IF: 14.92; Q1)
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41467-022-30248-0
文獻題目： Meta-analysis of sub-Saharan African studies provides insights into genetic architecture of lipid traits
不想看英文題目： 非洲撒哈拉以南薈萃分析研究提供了對脂質(zhì)性狀遺傳結(jié)構(gòu)的見解
雜志和影響因子： Nat Commun (IF: 14.92; Q1)
文章鏈接：
https://www.nature.com/articles/s41467-022-30098-w
文獻題目： Single-cell profiling reveals periventricular CD56bright NK cell accumulation in multiple sclerosis
不想看英文題目： 單細胞分析顯示多發(fā)性硬化癥中腦室周圍 CD56bright NK 細胞積累
雜志和影響因子： Elife (IF: 8.14; Q1)
文章鏈接：
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35536009/
文獻題目： Early life infection and proinflammatory, atherogenic metabolomic and lipidomic profiles in infancy: a population-based cohort study
不想看英文題目： 嬰兒早期感染和促炎、動脈粥樣硬化代謝組學和脂質(zhì)組學特征：基于人群隊列研究
雜志和影響因子： Elife (IF: 8.14; Q1)
文章鏈接：
https://elifesciences.org/articles/75170
文獻題目： A meta-analysis of the association between male dimorphism and fitness outcomes in humans
不想看英文題目： 男性二態(tài)性與人類健康結(jié)果之間關聯(lián)的薈萃分析（對六種男性特征與交配/生殖結(jié)果之間的關系進行薈萃分析）
雜志和影響因子： Elife (IF: 8.14; Q1)
文章鏈接：
https://elifesciences.org/articles/65031
四、工具或資源類介紹
文獻題目： ICARUS, an interactive web server for single cell RNA-seq analysis
不想看英文題目： ICARUS：用于單細胞 RNA-seq 分析的交互式網(wǎng)絡服務器
雜志和影響因子： Nucleic Acids Res (IF: 11.501; Q1)
文章鏈接：
https://academic.oup.com/nar/advance-article/doi/10.1093/nar/gkac322/6583234
文獻題目： PhyloCloud: an online platform for making sense of phylogenomic data
不想看英文題目： PhyloCloud：用于系統(tǒng)基因組數(shù)據(jù)分析在線平臺
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雜志和影響因子： Nucleic Acids Res (IF: 11.501; Q1)
文章鏈接：
https://academic.oup.com/nar/advance-article/doi/10.1093/nar/gkac324/6584435
文獻題目： DLEB: a web application for building deep learning models in biological research
不想看英文題目： DLEB：用于在生物學研究中構(gòu)建深度學習模型的 Web 應用程序
雜志和影響因子： Nucleic Acids Res (IF: 11.501; Q1)
文章鏈接：
https://academic.oup.com/nar/advance-article/doi/10.1093/nar/gkac369/6584781
文獻題目： FIRM: Flexible integration of single-cell RNA-sequencing data for large-scale multi-tissue cell atlas datasets
不想看英文題目： FIRM：靈活整合用于多組織細胞圖譜數(shù)據(jù)集的單細胞 RNA 測序數(shù)據(jù)
雜志和影響因子： Brief Bioinform (IF: 11.62; Q1)
文章鏈接：
https://academic.oup.com/bib/advance-article/doi/10.1093/bib/bbac167/6585621
文獻題目： Decoding multilevel relationships with the human tissue-cell-molecule network
不想看英文題目： 解碼與人類組織-細胞-分子網(wǎng)絡的多層次關系
雜志和影響因子： Brief Bioinform (IF: 11.62; Q1)
文章鏈接：
文獻題目： RNMFLP: Predicting circRNA–disease associations based on robust nonnegative matrix factorization and label propagation
不想看英文題目： RNMFLP：預測 circRNA-疾病關聯(lián)的方法
雜志和影響因子： Brief Bioinform (IF: 11.62; Q1)
文章鏈接：
致謝橙子牛奶糖（陳文燕），請用參考模版：We thank the blogger (orange_milk_sugar, Wenyan Chen) for XXX
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