本周最新文献速递2021-03-28

本周最新文献速递20210328

文献题目: Assessing the role of genome-wide DNA methylation between smoking and risk of lung cancer using repeated measurements: the HUNT study

不想看英文题目: 通过重复测量评估全基因组DNA甲基化在吸烟与肺癌风险之间的作用:HUNT研究

杂志和影响因子: Int J Epidemiol(7.707 1区 )

研究意义: 研究发现吸烟与肺癌风险存在相关性,但尚未阐明吸烟相关的DNA甲基化与肺癌风险是否有因果关系。本研究通过两阶段重复测量(HUNT2和HUNT3)鉴定吸烟相关DNA甲基化位点,并推断DNA甲基化在吸烟与肺癌之间的因果关系;

样本描述: 140例肺癌患者和140例对照,甲基化芯片为850 K (Illumina Infinium EPIC array)

结论:

1)对 HUNT2 数据执行全基因组DNA甲基化关联分析(EWAS),鉴定了76个DNA甲基化位点与吸烟相关,其中,16个为新发现;

2)在 HUNT3 数据中对76个位点进行DNA甲基化测序,75个位点被成功验证(Bonferroni校正);

3)对肺癌表型进行 EWAS 分析,分别在 HUNT2 和 HUNT3 数据中鉴定了 50 和 18 个相关的DNA甲基化位点;

4)在前面发现的 50 以及 18 个肺癌相关的DNA甲基化位点,HUNT2 的 30 个肺癌DNA甲基化位点以及 HUNT3 的18 个位点与76个吸烟相关位点重合;

5)孟德尔随机化分析表明吸烟与DNA甲基化有因果关系,但DNA甲基化与肺癌风险无因果关系;

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文章链接:

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33729499/

doi: 10.1093/ije/dyab044

二 (上次用了一样思路的,是发在NC的一篇文章,感兴趣的同学请翻我往期的推文)

文献题目: Meta-analysis of genome-wide DNA methylation identifies shared associations across neurodegenerative disorders

不想看英文题目: 全基因组DNA甲基化荟萃分析鉴定神经退行性疾病之间的共享关联性

杂志和影响因子: Genome Biol(10.806 1区 )

研究意义: 神经退行性疾病之间存在遗传重叠和异质性。DNA甲基化(DNAm)可很好反应疾病之间的重叠和异质性。此研究旨在探索对照组和阿尔茨海默氏病(AD)、肌萎缩性侧索硬化症(ALS)、帕金森氏病(PD)之间共享的血液DNAm差异。

结论:

1)DNA甲基化全基因组关联分析(MWAS)发现cg05575921 (位于AHRR基因; p = 2.79 × e−27)与精神分裂症显著相关;

2)对AD, ALS, PD 进行荟萃分析,鉴定了12 个相关的 CpGs 位点;

3)12 个相关的 CpGs 位点中,有 9 个位点在三个疾病队列(AD, ALS, PD)表现出相同的效应方向,另外3个位点表现出异质性(I2 = 60.2%, SLC7A11 上的 cg06690548;I2 = 73.2%, RP11-67 L3.4 上的 cg17901584 ; I2 = 81.1%,DHCR24 上的 cg26033520);

4)12个 CpGs 位点,3个与血液组织的 mQTLs 重合,4个与脑组织的 mQTLs 重合, 但这些重合的 mQTLs 均不与AD, ALS 和 PD 的 GWAS 信号位点重合;

5)使用DNA甲基化分布评分(MPS)对疾病进行分类,发现三个脑部疾病(AD, ALS, PD)之间的甲基化水平相似性比起类风湿关节炎(RA)与三个疾病的相似性要低,猜测原因可能是:RA疾病由外周血免疫细胞引起,这种相似性可能是其细胞组分引起的;

6) 使用 EpiDISH 对细胞类型 (CTP) 进行预测,发现所有神经退行性疾病的细胞类型均发生变化;

7)在健康的老年人中,同样观察到蛋白炎症标志物与疾病相关的免疫细胞类型高度相关;

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文章链接:

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33771206/

doi: 10.1186/s13059-021-02275-5

公开的资料:

phs002068.v1.p1;GSE145361;GSE111629;EGAC00001000703;GSE153712;GSE144858;GSE80417;GSE84727;GSE42861;

公开的代码:

https://github.com/m-nabais/202001_cross_disorder_DNA

文献题目: Low-coverage sequencing cost-effectively detects known and novel variation in underrepresented populations

不想看英文题目: 低覆盖率测序可有效检测代表性不足人群的已知和新颖变异位点

杂志和影响因子: Am J Hum Genet(10.502 1区 )

研究意义: 如何低成本 → 获得全基因组测序数据 → 进行全基因组关联分析(GWAS)

结论:

1)与 GWAS 常用的芯片数据相比,低覆盖率测序数据(深度≥4x)能更准确地捕获所有频率的变异,并且二者成本相当;

2)低覆盖率测序数据(0.5-1×)检测常见变异能力与 GWAS 芯片数据产生的常见变异位点相当;

3)低覆盖率测序对新变异的检测也比较敏感,与高覆盖度的测序数据相比,4×测序深度可检测到45%的变异和95%的常见变异;

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文章链接:

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33770507/

doi: 10.1016/j.ajhg.2021.03.012

公开的代码:

https://github.com/armartin/neurogap_downsampling


周末愉快~!

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