本周最新文獻(xiàn)速遞20210912

本周最新文獻(xiàn)速遞20210912

一、精細(xì)解讀文獻(xiàn) 一

文獻(xiàn)題目： Deciphering osteoarthritis genetics across 826,690 individuals from 9 populations

不想看英文題目： 破譯 9 個(gè)人群、 826,690 個(gè)人的骨關(guān)節(jié)炎遺傳學(xué)研究

雜志和影響因子： Cell (IF: 38.637; Q1)

研究意義： 骨關(guān)節(jié)炎是導(dǎo)致殘疾和疼痛的主要原因之一，超過(guò) 3 億人受到影響。全基因組關(guān)聯(lián)分析（GWAS）鑒定了 96 個(gè)骨關(guān)節(jié)炎風(fēng)險(xiǎn)變異位點(diǎn)，但這些位點(diǎn)只能解釋一小部分表型方差，且目前發(fā)現(xiàn)的變異位點(diǎn)主要與膝關(guān)節(jié)和髖關(guān)節(jié)炎相關(guān)。

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結(jié)論：

  • 總共納入9個(gè)人群、13個(gè)隊(duì)列、826,690 個(gè)個(gè)體（177,517 名骨關(guān)節(jié)炎患者）、11 種不同部位的骨關(guān)節(jié)炎表型；

  • 找到了11,897個(gè)顯著的SNVs(p < 1.3 × 10-8)，223 個(gè)獨(dú)立的信號(hào)、部分獨(dú)立信號(hào)在不同的關(guān)節(jié)炎表型中存在重合，52個(gè)獨(dú)立的信號(hào)之前未被報(bào)道過(guò)；

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  • 對(duì)性別進(jìn)行分層分析，發(fā)現(xiàn)了 3 個(gè)新的女性特有的風(fēng)險(xiǎn)位點(diǎn)，其中rs116112221最近的蛋白編碼基因FANCL與人類卵巢早衰相關(guān)。此外，rs10282983在女性和男性中的作用方向是相反的(女性 OR = 1.15，95 % CI = 1.11–1.19，P= 2.21 × 10-14；男性 OR = 0.92，95% CI = 0.88–0.96，P = 5.16 × 10-4), rs10282983上的C8orf34被報(bào)道與腰臀比、足跟骨密度、骨關(guān)節(jié)炎相關(guān)；

  • 對(duì)發(fā)病時(shí)間進(jìn)行分層分析，發(fā)現(xiàn)了1個(gè)新的位點(diǎn)與早發(fā)型骨關(guān)節(jié)炎相關(guān)(rs148693048；p = 3.37 × 10-8，OR = 6.26，95% CI = 3.26– 12.00)；

  • 對(duì)表型進(jìn)行交叉分析，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)SNVs（>60/100）與多種骨關(guān)節(jié)炎亞型相關(guān)，有 42 個(gè)SNVs在承重和非承重關(guān)節(jié)炎（手骨關(guān)節(jié)炎）間顯示較強(qiáng)關(guān)聯(lián);

  • 對(duì)多種表型進(jìn)行遺傳關(guān)聯(lián)分析，發(fā)現(xiàn)骨關(guān)節(jié)炎與坐骨神經(jīng)痛、纖維肌痛、頭痛和背痛表型等存在較高相關(guān)性；

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  • 整合精細(xì)定位、eQTL 共定位分析、動(dòng)物模型數(shù)據(jù)、人類肌肉骨骼和神經(jīng)元表型數(shù)據(jù)、功能基因組學(xué)和因果推斷分析，鑒定了 77 個(gè)潛在的效應(yīng)基因（至少有 3 個(gè)不同證據(jù)支持），其中CHST3、SMAD3和GDF5有6 個(gè)不同的證據(jù)表明它們參與骨關(guān)節(jié)炎過(guò)程；

  • 對(duì)637 個(gè)基因（至少一種證據(jù)表明參與骨關(guān)節(jié)炎過(guò)程）進(jìn)行藥物靶標(biāo)分析，發(fā)現(xiàn) 205 個(gè)基因存在于藥物基因組數(shù)據(jù)庫(kù)中，揭示其可作為潛在的臨床治療靶標(biāo)；

文章鏈接：

https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(21)00941-7

公開(kāi)的資料：

二、精細(xì)解讀文獻(xiàn) 二

文獻(xiàn)題目： A genome-wide association study with 1,126,563 individuals identifies new risk loci for Alzheimer’s disease

不想看英文題目： 1,126,563例樣本的全基因組關(guān)聯(lián)分析鑒定阿爾茨海默病新風(fēng)險(xiǎn)位點(diǎn)

雜志和影響因子： Nat Genet (IF: 27.603; Q1)

研究意義： 遲發(fā)型阿爾茨海默病 (LOAD)是一種與年齡相關(guān)的多基因疾病，占癡呆病例的 50-70%。目前，只有一小部分阿爾茨海默病變異位點(diǎn)被鑒定出來(lái)。

結(jié)論：

  • 總共包含13個(gè)研究隊(duì)列、 1,126,563 個(gè)人；

  • 通過(guò)薈萃分析鑒定了 38 個(gè)獨(dú)立基因座、3,915 個(gè)顯著變異位點(diǎn)5 × 10-8，7個(gè)基因座之前未被報(bào)道過(guò)；

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  • 使用MAGMA、FUMA等進(jìn)行組織類型、細(xì)胞類型和基因集富集分析，發(fā)現(xiàn) LOAD 相關(guān)基因主要在脾臟、小膠質(zhì)細(xì)胞、免疫細(xì)胞等富集；

  • 結(jié)合DrugBank、免疫組織、大腦和小膠質(zhì)細(xì)胞的eQTL數(shù)據(jù)，對(duì)38個(gè)基因座進(jìn)行共定位分析，發(fā)現(xiàn)了19個(gè)共定位位點(diǎn)以及 9 個(gè)基因（TNIP1、MADD、APH1B、GRN、AC004687.2、ACE、NTN5、CD33和CASS4）；

  • 為了進(jìn)一步縮小causal區(qū)域，使用susieR對(duì)共定位的結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化排序，發(fā)現(xiàn)多個(gè)先前未鑒定的基因座被susieR優(yōu)化，說(shuō)明先進(jìn)行共定位分析再用susieR優(yōu)化可有效檢測(cè)新的causal位點(diǎn)。以 locus 7 的 rs871269為例 (PIP>0.99)，其位于TNIP1的內(nèi)含子區(qū)域，為血液組織中GPX3、TNIP1和SLC36A1的eQTL位點(diǎn)，之前的文獻(xiàn)雖然發(fā)現(xiàn)跟rs871269存在LD的rs34294852也支持rs871269為causal位點(diǎn)，但因?yàn)閞s34294852不在1000G(EUR)參考人群中，導(dǎo)致先前文獻(xiàn)的精細(xì)定位結(jié)果不認(rèn)為 rs871269 為因果位點(diǎn)（缺乏足夠多的證據(jù)）；

文章鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41588-021-00921-z

公開(kāi)的資料：

三、其他文獻(xiàn)推薦

下面的文獻(xiàn)也挺精彩的，但由于下不到原文，或博主時(shí)間有限，沒(méi)法精細(xì)解讀，故列出來(lái)供各位參閱；
當(dāng)然，你們有精彩的文獻(xiàn)想讓我解讀的（前提是一周內(nèi)剛出爐的文獻(xiàn)），可給我發(fā)pdf（然而可能種種原因，我不一定有時(shí)間解讀，不要對(duì)我抱太高期待）；

文獻(xiàn)題目： Large-scale cis- and trans-eQTL analyses identify thousands of genetic loci and polygenic scores that regulate blood gene expression

不想看英文題目： 大規(guī)模順式和反式 eQTL 分析鑒定數(shù)千個(gè)調(diào)節(jié)血液基因表達(dá)的遺傳位點(diǎn)和多基因評(píng)分

雜志和影響因子： Nat Genet (IF: 27.603; Q1)

文章鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41588-021-00913-z

文獻(xiàn)題目： Sex differences in genetic architecture in the UK Biobank

不想看英文題目： 英國(guó)生物銀行基因結(jié)構(gòu)的性別差異

雜志和影響因子： Nat Genet (IF: 27.603; Q1)

文章鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41588-021-00912-0

文獻(xiàn)題目： A single-cell and spatially resolved atlas of human breast cancers

不想看英文題目： 人類乳腺癌的單細(xì)胞和空間分辨圖譜

雜志和影響因子： Nat Genet (IF: 27.603; Q1)

文章鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41588-021-00911-1

文獻(xiàn)題目： Genomic and phenotypic insights from an atlas of genetic effects on DNA methylation

不想看英文題目： 從影響 DNA 甲基化的遺傳圖譜中獲得基因組和表型見(jiàn)解

雜志和影響因子： Nat Genet (IF: 27.603; Q1)

文章鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41588-021-00923-x

文獻(xiàn)題目： A compendium of uniformly processed human gene expression and splicing quantitative trait loci

不想看英文題目： eQTL Catalog：人類基因表達(dá)和剪接數(shù)量性狀基因座資源庫(kù)

雜志和影響因子： Nat Genet (IF: 27.603; Q1)

文章鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41588-021-00924-w

文獻(xiàn)題目： A functional genomics pipeline identifies pleiotropy and cross-tissue effects within obesity-associated GWAS loci

不想看英文題目： 功能基因組學(xué)管道分析發(fā)現(xiàn)肥胖相關(guān) GWAS 基因座的基因多效性和跨組織效應(yīng)

雜志和影響因子： Nat Commun (IF: 12.121; Q1)

文章鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41467-021-25614-3

文獻(xiàn)題目： Different historical generation intervals in human populations inferred from Neanderthal fragment lengths and mutation signatures

不想看英文題目： 從尼安德特人碎片長(zhǎng)度和突變特征推測(cè)人類群體不同歷史的世代間隔

雜志和影響因子： Nat Commun (IF: 12.121; Q1)

文章鏈接：

https://www.nature.com/articles/s41467-021-25524-4

四、工具或資源類介紹

文獻(xiàn)題目： PUMAS: fine-tuning polygenic risk scores with GWAS summary statistics

不想看英文題目： PUMAS：使用 GWAS 匯總統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)微調(diào)多基因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分

雜志和影響因子： Genome Biol (IF: 10.806; Q1)

文章鏈接：

https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-021-02479-9

文獻(xiàn)題目： SUPERGNOVA: local genetic correlation analysis reveals heterogeneous etiologic sharing of complex traits

不想看英文題目： SUPERGNOVA：局部遺傳相關(guān)性分析揭示復(fù)雜性狀的遺傳共享

雜志和影響因子： Genome Biol (IF: 10.806; Q1)

文章鏈接：

https://genomebiology.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13059-021-02478-w

文獻(xiàn)題目： MR-Corr2: a two-sample Mendelian randomization method that accounts for correlated horizontal pleiotropy using correlated instrumental variants

不想看英文題目： MR-Corr2：一種可校正水平基因多效性的兩樣本孟德?tīng)栯S機(jī)化方法

雜志和影響因子： Bioinformatics (IF: 5.61; Q1)

文章鏈接：

https://academic.oup.com/bioinformatics/advance-article-abstract/doi/10.1093/bioinformatics/btab646/6367765?redirectedFrom=fulltext

致謝橙子牛奶糖（陳文燕），請(qǐng)用參考模版：We thank the blogger (orange_milk_sugar, Wenyan Chen) for XXX

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