20200510文献速递

一

文献题目：Single-cell RNA-seq analysis of the brainstem of mutant SOD1 mice reveals perturbed cell types and pathways of amyotrophic lateral sclerosis.
不想看英文题目：SOD1突变小鼠脑干的单细胞RNA序列分析揭示了肌萎缩性侧索硬化的细胞类型和途径。
背景：肌萎缩性侧索硬化症（ALS）的发病机制涉及多种细胞类型（例如星形胶质细胞和小胶质细胞），为了确定哪一种细胞类型影响ALS，使用单细胞RNA测序（scRNA-seq）方法进行鉴定。
杂志和影响因子：Neurobiol Dis（IF： 5.16）
样本量：两只SOD1(G93A) 突变的转基因小鼠，以及两只年龄匹配的野生型小鼠。分别从突变型和野生型小鼠中分离出3199 和1894个细胞。
分析方法：通过查找细胞簇内突变细胞和野生型细胞之间的差异表达基因（DEG），鉴定单细胞中ALS相关的基因。使用KEGG，Reactome，BIOCARTA和Gene Ontology数据库对差异表达基因进行注释。最后将已发表肌萎缩性侧索硬化症的GWAS文献和单细胞测序鉴定出来的差异表达基因进行重合，进一步确认可能与肌萎缩性侧索硬化症相关的基因
结论：研究结果发现大多数细胞类型的转录组数据在突变小鼠发生了改变。ALS细胞群的差异表达基因通路主要有：炎症过程，应激反应通路，神经形成，突触传递以及线粒体功能。此外，作者还鉴定了一系列细胞特异性的差异表达基因以及在多个细胞重合的差异表达基因。这些差异表达基因均与ALS相关的GWAS文献中被报道过
文章链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32360664

二

文献题目：Genome-Wide Analysis of the DNA Methylation Profile Identifies the Fragile Histidine Triad (FHIT) Gene as a New Promising Biomarker of Crohn's Disease.
不想看英文题目：甲基化结果表明FHIT基因可能为克罗恩病的Biomarker
杂志和影响因子：J Clin Med (IF: 5.688)
样本量：12个克罗恩病人、12个对照组作为发现集查找差异甲基化位点，再用207个罗恩病人验证其中的一个差异甲基化基因FHIT
分析方法：使用R包methylumi的MethyLumiSet函数校正背景信号和偏倚，使用limma包的lmFit，eBayes和topTable函数鉴定差异甲基化CpG位点，使用使用Metascape对差异甲基化位点进行go分析、网络共表达分析。
结论：对正常组和克罗恩病组进行全基因组DNA甲基化差异分析，总共找到了2016个高甲基化位点，1162个低甲基化位点。从克罗恩病组筛选19个高甲基化（甲基化水平增加3倍）的基因作为候选基因，再用重复队列验证，发现与对照组相比，克罗恩病组的FHIT甲基化水平显着增加。高甲基化基因的GO分析结果显示，其生物学过程主要与气泡组装、调控肌动蛋白过程、类固醇代谢、条件离子运输，细胞定位等。
文章链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32375395
公开的数据：GSE105798

三

文献题目：Advanced paternal age is associated with an increased risk of spontaneous miscarriage: a systematic review and meta-analysis
不想看英文题目：高龄父亲与自发流产的风险增加相关（生孩趁早，无论男女）
杂志和影响因子：Hum Reprod Update (IF: 12.878)
分析方法：作者收集了975个已经发表的与父亲年龄和流产的相关文献，剔除混淆因素和偏倚数据，对纳入标准的数据进行meta分析 。
结论：父亲的年龄被流产的风险有关，年龄越大，风险越高。30-34、35-39、40-44和≥45岁的父亲年龄段流产风险比值分别为1.04（95％CI 0.90，1.21），1.15（0.92，1.43），1.23（1.06，1.43）和1.43（1.13、1.81）
文章链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32358607

四

文献题目：Srebf1 Controls Midbrain Dopaminergic Neurogenesis
不想看英文题目：Srebf1控制中脑多巴胺能神经形成
杂志和影响因子：Cell Rep (IF: 7.815)
分析方法：1)使用HOMER进行ChIP-seq的peak calling。2)MEME-ChIP和TOMTOM工具将前10％峰值用于motif从头发现。3)GREAT进行顺式调控区域的基因富集分析和峰-基因关联分析。4)seqMINER软件绘制ChIP-seq热图。5)Qlucore软件进行基因差异表达分析。6)R包ClusterProfiler进行GO分析。7)QIAGEN进行因果网络分析。8)Cytoscape对生成的网络进行可视化。
结论：作者整合了RAN-seq和ChIP-seq数据，发现Srebf1的表达直接受肝X受体活性的控制，并参与肝X受体的调节和中脑腹侧的神经形成。进一步研究表明，Srebf1是通过调节Foxa2的表达促进中脑腹侧的发育，且Srebf1对于中脑腹侧的发育是必不可少的。
文章链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32375051
公开的数据和代码：
代码 https://github.com/ToledoEM/Toledo_Yang_2020
RNA测序数据 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE66160
ChIP-seq数据 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE66118

五

文献题目：Analysis of cardiac magnetic resonance imaging in 36,000 individuals yields genetic insights into dilated cardiomyopathy
不想看英文题目：36,000个心脏磁共振成像揭示扩张型心肌病的遗传模式
杂志和影响因子：Nat Commun (IF: 11.878)
样本量：发现集：36,041个UKBiobank的样本、重复集：2184个样本
分析方法：使用BOLT-LMM的--reml参数计算784,256个SNP位点的遗传力。使用FUSION查找哪些基因的表达水平可能与表型相关，使用MAGMA分析新发现基因座的组织特异性。
结论：通过GWAS找到了45个与心脏结构和功能相关的未报告的基因座，组织富集分析结果表明新发现的基因座在心脏和骨骼肌组织类型中富集。TWAS进一步优化可能与心肌病相关的基因。
文章链接：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/32382064