本周最新文献速递
一
文献题目： FOXP1 negatively regulates intrinsic excitability in D2 striatal projection neurons by promoting inwardly rectifying and leak potassium currents
不想看英文题目： FOXP1通过促进内向整流和泄漏钾电流负调节D2纹状体投射神经元的内在兴奋性
杂志和影响因子： Mol Psychiatry (12.384 1区)
研究意义： 转录因子FOXP1杂合突变与自闭症密切相关,在杂合型Foxp1（Foxp1 +/-）小鼠中，观察到多巴胺受体2（D2）的纹状体投射神经元（SPN）具有更高的内在兴奋性，其背后的机制一直未被很好的解释。
结论：
1）Foxp1缺失小鼠的D2纹状体投射神经元（D2 SPNs）内在兴奋性增加，说明FOXP1负调节D2 SPNs的内在兴奋性；
2）Foxp1缺失小鼠的D2 SPNs在解剖学上没有明显的形态变化，说明兴奋性改变与形态变化没有关系；
3）同胚胎时期Foxp1缺失小鼠观察到的现象一致，产后Foxp1缺失小鼠的D2 SPNs也存在内在兴奋性增加，说明Foxp1缺失小鼠的D2 SPNs兴奋性增加与发育时期无关；
4）Foxp1缺失的D2 SPN中，内向整流钾电流（KIR）和泄漏钾电流(KLeak)下调；
5）阻滞泄漏钾电流(KLeak)的KCNK2电流后，Foxp1缺失小鼠和正常小鼠的电流差异减少，进一步表明泄漏钾电流(KLeak)受FOXP1调节；
6）除了D2 SPNs，Foxp1缺失小鼠的D1 SPNs内在兴奋性也增加；
7）单细胞RNA测序数据表明，Foxp1缺失小鼠的内向整流钾电流（KIR）和泄漏钾电流(KLeak)均下调；
文章链接：
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33402705/
DOI: 10.1038/s41380-020-00995-x
二 （这篇文章的亮点是针对一个新概念构建了一个模型，并用post GWAS的多种结果解释该模型的合理性）
文献题目： Investigating the genetic architecture of noncognitive skills using GWAS-by-subtraction
不想看英文题目： 通过GWAS减法探究非认知性能的遗传结构
杂志和影响因子： Nat Genet (27.603 1区)
研究意义： 除了认知能力外，我们对教育程度相关的其他性状的遗传结构了解甚少。利用教育程度和认知性能表型的GWAS结果进行建模，探究非认知性能的遗传结构；
结论：
1）通过GWAS减法构建SEM模型，鉴定了157个独立的显著信号与非认知性能（NonCog）相关，其解释了教育程度遗传变异的57％；
2）NonCog与教育、收入和寿命等遗传相关；
3）NonCog 和 Cog（认知性能）均富集了相似的大脑组织和细胞；
4）NonCog和Cog与总体和局部脑容量的相关性存在差异，NonCog与大部分脑区域无遗传相关，Cog与左侧颞上叶，灰质体积和后扣带状等遗传相关；
文章链接：
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33414549/
doi: 10.1038/s41588-020-00754-2
公开的资料：
NonCog GWAS: ftp://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90011874
Cog GWAS: ftp://ftp.ebi.ac.uk/pub/databases/gwas/summary_statistics/GCST90011875
代码：
https://github.com/PerlineDemange/non-cognitive.
how to perform GWAS-by-subtraction（哈哈哈）：
http://rpubs.com/MichelNivard/565885
三
文献题目： GWASinspector: comprehensive quality control of genome-wide association study results
不想看英文题目： GWASinspector: 对GWAS结果的全面质量控制
杂志和影响因子： Bioinformatics（5.61 2区 ）
简短介绍： 一个可用于GWAS结果质量控制的R包，提供了三个人类基因组版本(NCBI36, GRCh37 和 GRCh38)，与现有的GWAS QC工具相比，该工具最大的优点是可高效处理insertion、deletion以及多态位点，此外，内存占用也比较小；
R包链接：
https://CRAN.R-project.org/package=GWASinspector
教程：
文章链接：
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33416854/
DOI: 10.1093/bioinformatics/btaa1084
周末愉快~！
