生物信息學(xué)聯(lián)和孟德爾隨機(jī)化（Mendelian Randomization，MR）是一種最新流行的研究方法，結(jié)合了生物信息學(xué)和遺傳學(xué)的優(yōu)勢，旨在深入探究單個遺傳風(fēng)險評分（Genetic Risk Score，GRS）或特定基因型與多種表型之間的潛在聯(lián)系。生物信息學(xué)聯(lián)和孟德爾隨機(jī)化的結(jié)合，可以被視為孟德爾隨機(jī)化研究的一種更加完善的形式。它充分利用生物信息學(xué)技術(shù)，如基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)和蛋白質(zhì)組學(xué)，以分析基因型和表型之間的潛在因果關(guān)系。這一方法為我們提供了一種強(qiáng)大的工具，可以幫助解決復(fù)雜的生物醫(yī)學(xué)問題。在生物信息學(xué)聯(lián)和孟德爾隨機(jī)化中，研究者可以利用遺傳變異作為自然隨機(jī)化實驗的工具，從而評估特定基因型對不同表型的影響。通過合理的數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計建模，研究人員可以得出關(guān)于基因型與健康或疾病之間因果關(guān)系的結(jié)論。這種方法不僅有助于理解遺傳和疾病之間的關(guān)系，還為精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的發(fā)展提供了寶貴的線索。盡管在國內(nèi)尚未嶄露頭角，但這一研究領(lǐng)域前景廣闊，擁有巨大的潛力。

孟德爾隨機(jī)化聯(lián)和生物信息學(xué)分析的優(yōu)勢所在：

01

全面性分析：孟德爾隨機(jī)化聯(lián)和生物信息學(xué)分析結(jié)合了遺傳學(xué)、基因組學(xué)、表觀遺傳學(xué)、代謝組學(xué)等多個層面的數(shù)據(jù)，使得研究更為全面。這有助于全面了解生物系統(tǒng)的運作方式，包括基因與表型之間的關(guān)系。

02

高效性與大規(guī)模分析：生物信息學(xué)工具和方法的發(fā)展使得大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效處理成為可能。孟德爾隨機(jī)化聯(lián)合生物信息學(xué)分析可以同時處理數(shù)百至數(shù)千個樣本和基因，從而加速研究進(jìn)程，提高數(shù)據(jù)的可靠性。

03

發(fā)掘潛在基因關(guān)聯(lián)：孟德爾隨機(jī)化聯(lián)和生物信息學(xué)可以幫助鑒別基因與表型之間的因果關(guān)系，而非僅僅是關(guān)聯(lián)。這有助于找到真正對生物學(xué)過程和疾病發(fā)病機(jī)制有影響的基因。

04

探索表觀遺傳學(xué)：該方法還允許分析表觀遺傳學(xué)的角色，包括DNA甲基化、組蛋白修飾等，這些因素在基因調(diào)控中起關(guān)鍵作用。

05

數(shù)據(jù)整合與交互作用：孟德爾隨機(jī)化聯(lián)和生物信息學(xué)分析有助于整合不同數(shù)據(jù)類型，如基因表達(dá)數(shù)據(jù)、SNP數(shù)據(jù)、DNA甲基化數(shù)據(jù)，揭示它們之間的交互作用和如何影響生物表型。

06

預(yù)測治療靶點：通過深入了解基因與疾病之間的關(guān)系，該方法有望幫助識別新的治療靶點，推動個體化醫(yī)學(xué)的發(fā)展。

下面為大家分享一篇1區(qū)高分文獻(xiàn)“氧化應(yīng)激基因表達(dá)、DNA甲基化和腸道微生物區(qū)系相互作用引發(fā)克羅恩?。阂豁椂嘟M學(xué)孟德爾隨機(jī)研究”

克羅恩病（CD）是一種慢性復(fù)發(fā)性炎癥性腸病，主要影響胃腸道，常伴隨腸外表現(xiàn)和肛周疾病。盡管CD的確切病因尚不為人明了，但研究表明它可能涉及多種因素的復(fù)雜相互作用，包括遺傳變異、環(huán)境因素、免疫功能障礙以及腸道微生物區(qū)系的參與。

其中，氧化應(yīng)激（OS）被認(rèn)為在CD的多因素病理生理過程中扮演重要角色。氧化應(yīng)激是指氧化劑和抗氧化劑之間的失衡，與CD的發(fā)展密切相關(guān)。多個與氧化應(yīng)激相關(guān)的基因，如NOS2A、NOX1和DUOX2，已被發(fā)現(xiàn)參與CD的發(fā)病機(jī)制。這些基因的過度表達(dá)與腸道屏障受損、微生物失調(diào)和細(xì)菌入侵有關(guān)，突顯了宿主氧化應(yīng)激信號與腸道微生物區(qū)系之間的緊密聯(lián)系。

盡管有越來越多的研究表明CD中存在與氧化應(yīng)激相關(guān)的基因，但目前仍未全面確定它們與CD之間的潛在因果關(guān)系。為了更深入地了解這一問題，研究者采用了多組學(xué)整合方法，如孟德爾隨機(jī)化（MR），以確定CD治療靶點的關(guān)鍵調(diào)控因子，包括血液中基因表達(dá)介導(dǎo)的因果變量。這一研究提出了一項基于多組學(xué)的孟德爾隨機(jī)化研究，旨在確定CD中氧化應(yīng)激相關(guān)基因在血液和腸道組織中的可能因果效應(yīng)和分子機(jī)制。此外，研究還進(jìn)行了敏感性分析和部分復(fù)制，以確保結(jié)果的可靠性和一致性。這一研究有望為CD的治療和預(yù)防提供新的見解和方向。

研究方法

研究設(shè)計和數(shù)據(jù)來源如下：

從GeneCards數(shù)據(jù)庫提取與氧化應(yīng)激（OS）相關(guān)的基因，使用關(guān)鍵詞“氧化應(yīng)激”，并根據(jù)先前方法中的相關(guān)評分≥7分。

從Gene Expression Omnibus（GEO）數(shù)據(jù)庫獲得6個公開的腸道活檢的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)集，包括克羅恩病（CD）患者和健康對照（HC），進(jìn)行薈萃分析以確定CD中與OS相關(guān)的差異表達(dá)基因（DEGs）。

CD的遺傳關(guān)聯(lián)研究（GWAS）匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)來自兩個獨立的炎癥性腸?。↖BD）GWAS的薈萃分析，包括歐洲人群中的12,194例CD患者和28,072例HC樣本。

從eQTLGen中獲得了血液中與OS相關(guān)基因的eQTL匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)，包括來自37個數(shù)據(jù)集的31,684例個體的血液基因表達(dá)遺傳數(shù)據(jù)。

血液中的mQTL匯總數(shù)據(jù)來自布里斯班系統(tǒng)遺傳學(xué)研究（n = 614）和洛錫安出生隊列（n = 1366）的薈萃分析。

腸道中的eQTL數(shù)據(jù)來自基因型組織表達(dá)（GTEx）項目（n = 860）和1000IBD隊列（n = 299），專注于距離基因起始和末端1 mb內(nèi)的cis-eQTL和cis-mQTL。

糞便中的mbQTL數(shù)據(jù)來自荷蘭微生物組項目（DMP）研究，包括7738名個體的數(shù)據(jù)，以評估宿主遺傳對腸道微生物群的影響。

為了進(jìn)行外部驗證，招募了46名治療未經(jīng)驗的CD患者和44名HC受試者，收集腸道活檢和糞便標(biāo)本，并進(jìn)行RNA測序和shotgun宏基因組測序。

統(tǒng)計分析包括：

使用線性回歸模型對CD和HC患者之間與OS相關(guān)的DEGs進(jìn)行Meta分析，同時進(jìn)行年齡、性別、體重指數(shù)和用藥情況的調(diào)整。對腸道DEGs分別進(jìn)行分析，并使用Metafor R包進(jìn)行固定效應(yīng)薈萃分析。對腸道cis-eQTL和cis-mQTL進(jìn)行Meta分析，使用SMR和共定位分析來檢測SNPs對表型的影響是否由基因表達(dá)、DNA甲基化和腸道微生物區(qū)系等分子特征介導(dǎo)。使用MR方法進(jìn)行敏感性分析，以檢測個體因果效應(yīng)的異質(zhì)性。共定位分析評估腸道基因表達(dá)和微生物區(qū)系之間的潛在相互作用，并使用COLOCC R包確定共同因果變異。

重復(fù)性分析包括：

從Meta分析中選擇顯著的DEG結(jié)果來檢驗CD患者和HC對照組之間的關(guān)系。評估腸道基因表達(dá)與途徑相關(guān)微生物分類群豐度之間的相關(guān)性。細(xì)胞類型特定的富集物和調(diào)節(jié)元件分析使用CSEA-DB和eFORGE進(jìn)行，以研究腸道DEGs是否對特定細(xì)胞類型具有特異性。

分析結(jié)果

1.Meta分析的基本情況：

研究目的是了解氧化應(yīng)激相關(guān)基因在CD中的作用。共納入6個基因表達(dá)數(shù)據(jù)集（3個微陣列數(shù)據(jù)集和3個RNA-seq數(shù)據(jù)集），比較了CD（704例）和HCS（212例）患者的腸道組織中的RNA表達(dá)。

2.鑒定與氧化應(yīng)激相關(guān)的差異表達(dá)基因（DEGs）：

下載了817個相關(guān)性分?jǐn)?shù)為≥7的與氧化應(yīng)激相關(guān)的基因。通過Meta分析，鑒定出438個DEGs在CD組織和對照組織中差異表達(dá)。

CD和HCS患者之間六個腸道基因表達(dá)數(shù)據(jù)集的Meta分析?？傮w而言，在所有6個腸道轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的817個基因中，有708個基因被評估為CD患者和HCS患者之間的表達(dá)差異?；鹕角€圖顯示了x軸上的Meta Effect大小，而y軸上顯示了?log10變換后的Meta P值。紅點是438個顯著差異表達(dá)基因(Deg)，灰點代表非顯著表達(dá)基因。虛線表示經(jīng)基因測試次數(shù)校正后FDR<0.05的顯著閾值。使用B細(xì)胞類型特異性濃縮分析數(shù)據(jù)庫來研究腸道DEGS是否是小腸和結(jié)腸中任何細(xì)胞類型所特有的。X軸表示來源于腸道組織和血液的細(xì)胞類型。圓點代表77種小腸和結(jié)腸細(xì)胞類型，由23種一般分類按重要性降序標(biāo)注。虛線是FDR<0.05的顯著閾值。

3.針對DEGs進(jìn)行細(xì)胞類型特異性表達(dá)分析（CSEA）：

指出與氧化應(yīng)激相關(guān)的DEGs在腸道細(xì)胞中顯著豐富。暗示上皮細(xì)胞在調(diào)節(jié)腸道氧化應(yīng)激和維持黏膜內(nèi)環(huán)境穩(wěn)定中的重要作用。

4.尋找候選致病基因：

認(rèn)為在CD和HCS患者中觀察到如此數(shù)量的DEGs可能解釋了疾病的合理因果關(guān)系。目標(biāo)是尋找CD的候選致病基因，并探索其在血液中基因調(diào)控的潛在表觀遺傳學(xué)機(jī)制。

5.遺傳調(diào)控分析：

使用三步SMR方法，整合了與CD相關(guān)的SNP數(shù)據(jù)、DEGs、eQTL和mQTL數(shù)據(jù)，鑒定了與CD相關(guān)的候選致病基因。發(fā)現(xiàn)與STAT3、GPX3、MUC1、CD40、Park7、PRKAB1和NDUFS1等基因的表達(dá)和遺傳調(diào)控有關(guān)。

三步SMR分析利用血液組織對CD的假定原因OS基因和機(jī)制進(jìn)行了優(yōu)先排序。眾所周知的和新的CD-原因OS基因的例子。A，C位點縮放圖顯示了CDGWA3、cis-mQTL和cis-eQTL在STAT3和GPX3附近的一致遺傳效應(yīng)(從上到下，最小P<1×10?5)。B、D三步SMR提示基因表達(dá)與甲基化介導(dǎo)的CD發(fā)病有顯著因果關(guān)系(均<0.05，Heidi檢驗P>0.05)。從左到右：基因表達(dá)與CD GWAs之間的SMR，基因甲基化與CD GWAs之間的SMR，基因甲基化與表達(dá)之間的SMR

6.基因-微生物區(qū)系相互作用分析：

進(jìn)一步研究腸道OS基因的作用，包括MUC1、CD40、PRKAB1等基因在腸道微生物區(qū)系中的相互作用。提出MUC1的遺傳變異可能會影響其基因表達(dá)和微生物區(qū)系代謝產(chǎn)物的產(chǎn)生，增加CD的風(fēng)險。CD40和PRKAB1也被認(rèn)為在免疫相關(guān)和微生物區(qū)系代謝中起作用。

SMR和共定位分析了CD中腸道原因OS基因的優(yōu)先順序以及與腸道微生物途徑的相互作用。左側(cè)方框顯示基因表達(dá)與CD GAs之間的SMR(均為SMR FDR<0.05；Heidi檢驗P>0.05），右側(cè)方框通過共定位分析顯示cis-eQTL和mBQTL之間的位置比較(均PPH4>0.5)。R2值表示變異體和頂部SNP之間的連鎖不平衡(LD)。A-C分別為MUC1、CD40和PRKAB1基因。

7.驗證研究：

在獨立的樣本中驗證了Meta分析的DEG結(jié)果，發(fā)現(xiàn)在CD中這些基因的表達(dá)發(fā)生了強(qiáng)烈的變化。

外部隊列驗證。中山大學(xué)第一附屬醫(yī)院(FAH-SYS)的隊列，包括腸道總RNA-SEQ和糞便元基因組學(xué)數(shù)據(jù)，納入驗證分析。Meta分析發(fā)現(xiàn)CD和HC的差異表達(dá)基因共有388個（88.79%），兩者變化一致(Spearman等級相關(guān)系數(shù)r_s=0.84，P=2.2×10~(?)23）。X軸和y軸分別表示從Meta分析和FAH-sys隊列估計的Z分?jǐn)?shù)。黃點代表388個一致的DEG，而灰點代表未驗證的。分別對DEGS、與途徑相關(guān)的分類群以及分類群與基因表達(dá)之間的關(guān)聯(lián)進(jìn)行B-D驗證（從左到右）。從上到下的面板分別是MUC1、PRKAB1和CD40基因。PWY.7237、P164.PWY和PWY.5101中可能涉及的分類群選自MetaCyc數(shù)據(jù)庫注釋。

文章小結(jié)

在這項研究中，作者采用了多種數(shù)據(jù)來源和分析方法來深入研究與氧化應(yīng)激（OS）相關(guān)的基因在克羅恩病（CD）中的作用。首先，從GeneCards數(shù)據(jù)庫提取了與OS相關(guān)的基因，并使用基因表達(dá)總表（GEO）數(shù)據(jù)庫獲取包括CD患者和健康對照的腸道活檢組織的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)。還得出了CD的遺傳關(guān)聯(lián)研究（GWAS）匯總統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以及血液和腸道組織的基因表達(dá)和甲基化數(shù)據(jù)。此外還從現(xiàn)場招募了CD患者和健康對照，進(jìn)行了RNA測序和元基因組測序。

在統(tǒng)計分析方面，使用線性回歸模型對CD患者和健康對照之間的腸道差異表達(dá)基因（DEG）進(jìn)行Meta分析，考慮了年齡、性別、體重指數(shù)和用藥情況的調(diào)整。還對腸道cis-eQTL和cis-mQTL進(jìn)行Meta分析，使用SMR和共定位分析來檢測SNPs對表型的影響是否由基因表達(dá)、DNA甲基化和腸道微生物區(qū)系等分子特征介導(dǎo)。此外，進(jìn)行了敏感性分析，以檢測個體因果效應(yīng)的異質(zhì)性。

在共定位分析方面，評估了腸道基因表達(dá)和微生物區(qū)系之間的相互作用，并使用COLOCC R包來確定共同因果變異。最后，進(jìn)行了重復(fù)性分析，選擇了Meta分析中顯著的DEG結(jié)果來檢驗CD患者和健康對照組之間的關(guān)系，并評估腸道基因表達(dá)與途徑相關(guān)微生物分類群豐度之間的相關(guān)性。還進(jìn)行了細(xì)胞類型和調(diào)節(jié)元件分析，以研究腸道DEG是否對特定細(xì)胞類型具有特異性，并評估DNA甲基化位點的監(jiān)管簽名濃縮。這一綜合性研究有望為CD的機(jī)制提供新的見解和治療靶點。