本周最新文献速递20211017

本周最新文献速递20211017

一、精细解读文献一

文献题目： Genetic investigation of fibromuscular dysplasia identifies risk loci and shared genetics with common cardiovascular diseases

不想看英文题目： 遗传学研究鉴定纤维肌性发育不良风险位点和常见心血管疾病的遗传共享

杂志和影响因子： Nat Commun (IF: 14.92; Q1)

研究意义： 肾血管性高血压由多种因素引起，包括动脉粥样硬化和纤维肌性发育不良 (FMD) 。虽然动脉粥样硬化已被广泛研究，但对 FMD 的发病机制或遗传学研究知之甚少。迄今为止，只有 PHACTR1 被报道与 FMD 相关；

结论：

总共纳入 6 项队列、550 万个常见遗传变异（MAF > 0.01）、1556 例病例和 7100 例对照样本；
FMD 的遗传度为 0.43；
荟萃分析鉴定了四个基因座与 FMD 相关，其中 PHACTR1 之前文献报道过；
使用 MAGMA 进行 gene-based 关联分析，鉴定了 5 个基因，均在前面发现的四个基因座中；

对 FMD 相关位点进行共定位分析，发现 FMD 与胫动脉组织上的三个 eQTL 共定位（概率分别为100％，100％和98.3％）；

使用 FUSION 进行全转录组关联研究（TWAS），发现PHACTR1（P = 1.1 × 10 ^-11 ）、LRP1（P = 2.7 × 10 ^-10 ）和 FMD 显着关联；
使用人颈动脉来源原代细胞的 ATAC-Seq 数据进行注释，发现 FMD 相关基因座主要位于动脉和血管平滑肌细胞（VSMCs）的调节元件中；

将 FMD 相关位点进行遗传共享分析，发现 FMD 相关位点与血压、高血压表型相关；

对 FMD 进行遗传相关性分析，发现 FMD 与多种血管疾病遗传相关；

亮点：

首次对 FMD 表型进行大规律全基因组关联分析；
整合 FMD 相关位点和 ATAC-Seq 公共数据进行 fine-mapping ;

局限： 发现的相关位点太少，没有足够 power 进行因果推断；

文章链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-021-26174-2

公开的资料：

ATAC-Seq数据：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/690001
Summary statistics：GWAS catalogue database，GCST90026612

二、精细解读文献二

文献题目： Genetic overlap and causality between blood metabolites and migraine

不想看英文题目： 血液代谢物与偏头痛之间的遗传重叠和因果关系研究

杂志和影响因子： Am J Hum Genet (IF: 11.03; Q1)

研究意义： 偏头痛属于偶发性脑部疾病，对个人和社会经济带来巨大负担，是世界范围内第二大致残原因。血液代谢组学可以深入了解偏头痛患者潜在的代谢情况，并确定新的诊断和治疗靶标。

结论：

从八个研究队列中收集了 972 个血液特征 GWAS summary 数据，涉及样本量 7,824 个；
计算 972 个血液特征的遗传度，发现遗传度与样本量(r = 0.17, p = 1 × 10^-7) 和纳入的 SNP 数量 (r = 0.12, p = 9 × 10^-5)呈正相关；
为了提供统计检验性能，作者只纳入血液特征遗传度达到显著 (Z score of h²_SNP > 1.64, p_one-sided value < 0.05)的表型进行分析，总共有 316 个表型；
根据 HMDB 数据库的注释结果，将 316 个血液特征表型分为 10 个大类和 24 个小类，发现不同类别间的遗传度差异很大；

对偏头痛和血液特征进行遗传相关性分析，发现偏头痛与 29 种血液特征正遗传相关，与 15 种血液特征负遗传相关；

使用 GWAS-PW 鉴定多基因效应位点，发现多个基因座同时影响偏头痛和血液特征，以基因座 chr9:135.3–137 Mb 为例，该基因座同时与偏头痛和 19 种血液特征相关；

使用 GSMR 对血液特征和偏头痛进行因果效应分析，结果发现 3 种血液特征对偏头痛具有因果效应，更高水平的 LPE(20:4) (b_xy = 0.23, p = 0.03)、更短的脂肪酸(b_xy = –0.07, p = 0.03) 以及低水平的 X-11315 (b_xy = –0.17, p = 0.05) 增加偏头痛风险；

亮点： 作者这里计算遗传相关性采用的不是经典 LDSC 方法，而是将 SNP 的 Zscore 进行相关性分析，随后得到的 r 值用于表征遗传相关，可以借鉴一下（如果 LDSC 的结果不理想）。至于为什么不用 LDSC 方法，是因为 LDSC 计算出来的遗传度很低，而且大多数都是不显著的，见下图（左边用 Zscore算出来的，右边为 LDSC 算出来的）：

文章链接：

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34644541/

三、其他文献推荐

下面的文献也挺精彩的，但由于下不到原文，或博主时间有限，没法精细解读，故列出来供各位参阅；
当然，你们有精彩的文献想让我解读的（前提是一周内刚出炉的文献），可给我发pdf（然而可能种种原因，我不一定有时间解读，不要对我抱太高期待）；

文献题目： The dynamic, combinatorial cis-regulatory lexicon of epidermal differentiation

不想看英文题目： 表皮分化的动态组合顺式调控元件（整合不同时期的 ATAC-seq 和 RNA-SEQ 数据检测动态调控元件组合）

杂志和影响因子： Nat Genet (IF: 38.33; Q1)

文章链接：

https://www.nature.com/articles/s41588-021-00947-3

文献题目： A metabolome atlas of the aging mouse brain

不想看英文题目： 衰老小鼠大脑的代谢组图谱

杂志和影响因子： Nat Commun (IF: 14.92; Q1)

文章链接：

https://www.nature.com/articles/s41467-021-26310-y

文献题目： Multi-omics colocalization with genome-wide association studies reveals a context-specific genetic mechanism at a childhood onset asthma risk locus

不想看英文题目： 多组学共定位揭示儿童哮喘风险位点的遗传机制

杂志和影响因子： Genome Med (IF: 11.12; Q1)

文章链接：

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34629083/

文献题目： Mendelian randomization to assess causality between uromodulin, blood pressure and chronic kidney disease

不想看英文题目： 孟德尔随机化评估尿调素、血压和慢性肾病之间的因果关系

杂志和影响因子： Kidney Int (IF: 10.61; Q1)

文章链接：

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34634361/