小編今天分享的這篇文章是一篇挖掘GWAS公共數(shù)據(jù)庫的文章,文章是在International journal of surgery上發(fā)表的題為“Unravelling the molecular landscape of endometrial cancer subtypes: insights from multiomics analysis”的研究論文,該研究對血漿代謝物和血漿蛋白進(jìn)行了大規(guī)模的GWAS挖掘,并與轉(zhuǎn)錄組相結(jié)合,構(gòu)建了基因-蛋白質(zhì)-代謝物相互作用網(wǎng)絡(luò),揭示了兩種子宮內(nèi)膜癌(EC)亞型的關(guān)聯(lián),而且未添加任何濕實驗,也沒有任何的操作難度,就獲得了10分以上的影響因子,可謂是事半功倍。既然已經(jīng)鋪墊到這里了,氣氛已經(jīng)烘托到這里了,那就勉為其難的和小編一起來看看吧~
題目:揭示子宮內(nèi)膜癌亞型的分子圖景:多組學(xué)分析的見解
雜志:Int J Surg
影響因子:IF=12.5
發(fā)表時間:2024.05.22
EC是最常見的婦科惡性腫瘤之一,其發(fā)病率在過去10年中不斷上升。GWAS擴(kuò)展到代謝和蛋白質(zhì)表型,這啟發(fā)我們采用多組學(xué)方法分析血漿代謝物和蛋白質(zhì)與EC的因果關(guān)系,以增進(jìn)我們對EC生物學(xué)的了解,并通過比較不同EC亞型的分子譜為更有針對性的診斷和治療方法鋪平道路。
作者采用雙樣本孟德爾隨機化(MR)研究血漿代謝物和蛋白質(zhì)對不同EC亞型風(fēng)險的影響。進(jìn)一步采用通路分析、轉(zhuǎn)錄組分析和網(wǎng)絡(luò)分析來闡明不同EC組織類型發(fā)病機制背后的基因-蛋白質(zhì)-代謝物相互作用。
可通過GWAS目錄(https://www.ebi.ac.uk/gwas/)公開獲取。該研究涵蓋了121885名具有歐洲血統(tǒng)的參與者,其中包括12906例EC患者和108979例對照。根據(jù)EC的組織學(xué)亞型,進(jìn)一步分為子宮內(nèi)膜樣EC(8758例)和非子宮內(nèi)膜樣(漿液性癌、癌肉瘤、透明細(xì)胞癌或粘液癌)EC(1230例)。
2、血漿代謝物的GWAS數(shù)據(jù)源:
涉及1091種血液代謝物和309種代謝物比率的GWAS,其完整統(tǒng)計摘要可通過GWAS目錄(https://www.ebi.ac.uk/gwas/)公開獲取。
Sun等人從人類血漿蛋白質(zhì)組基因組圖譜中獲得了3283種蛋白質(zhì)的GWAS統(tǒng)計摘要。該數(shù)據(jù)可從GWAS目錄獲得(https://www.ebi.ac.uk/gwas/)。
作者估計了這些代謝物/代謝物比率與EC之間的因果關(guān)系,并總共確定了171個提示性關(guān)聯(lián)(P<0.05),其中整體EC中有65個提示性關(guān)聯(lián),子宮內(nèi)膜樣EC中有66個提示性關(guān)聯(lián),非子宮內(nèi)膜樣EC中有40個提示性關(guān)聯(lián)(圖2A–C)。使用逆方差加權(quán)(IVW)方法,可以觀察到四個具有多重檢驗校正顯著性的因果關(guān)聯(lián),即雄烯二醇(3beta,17beta)單硫酸鹽的豐度較高與EC風(fēng)險的增加顯著相關(guān);雄烯二醇(3beta,17beta)單硫酸鹽和5α-雄烷-3α,17β-二醇二硫酸鹽的豐度較高與子宮內(nèi)膜樣EC風(fēng)險的增加顯著相關(guān);4-甲基己酰谷氨酰胺含量較高與非子宮內(nèi)膜樣EC風(fēng)險增加顯著相關(guān)。Cochran Q檢驗和MR-Egger截距分析表明未檢測到異質(zhì)性和水平多效性。重疊代謝物有四種,而62種專屬于子宮內(nèi)膜樣EC,36種專屬于非子宮內(nèi)膜樣EC(圖2A)。
代謝途徑分析確定了子宮內(nèi)膜樣EC中的三條重要代謝途徑和非子宮內(nèi)膜樣EC中的六條重要代謝途徑(圖2D)。
隨后,作者對血漿蛋白進(jìn)行了額外分析,確定了總共257個提示性關(guān)聯(lián)(P<0.05)(圖3A-C)。使用IVW方法可以觀察到兩個具有多重檢驗校正顯著性的因果關(guān)聯(lián),即IL2RB和LAG3的豐度較高與子宮內(nèi)膜樣EC風(fēng)險降低顯著相關(guān)。Cochran Q檢驗和MR-Egger截距分析表明未檢測到異質(zhì)性和水平多效性。與子宮內(nèi)膜樣EC和非子宮內(nèi)膜樣EC均有正相關(guān)蛋白質(zhì)的top5是RAB14、SLC41A2、CFI、APLP2、QSOX2,與這兩種類型均有負(fù)相關(guān)蛋白質(zhì)的top5是TUFT1、TJP1、ICAM2、IL2RB和LAG3(圖3B)。
GO富集分析揭示了兩種亞型的生物過程、細(xì)胞成分和分子功能的差異(圖3D)。蛋白質(zhì)通路分析在子宮內(nèi)膜樣EC中發(fā)現(xiàn)了6條顯著的KEGG通路,在非子宮內(nèi)膜樣EC中發(fā)現(xiàn)了22條顯著的KEGG通路(圖3D)。兩種組織學(xué)類型的EC之間蛋白質(zhì)通路的重疊是細(xì)胞因子-細(xì)胞因子受體相互作用通路和MAPK信號通路。
5、TCGA數(shù)據(jù)庫中轉(zhuǎn)錄組分析的整合
作者將TCGA數(shù)據(jù)庫中的差異基因與先前MR結(jié)果中與EC相關(guān)的蛋白質(zhì)進(jìn)行了比較(圖4A-C)。在子宮內(nèi)膜樣EC中鑒定了七種重疊蛋白質(zhì)(RGMA、NRXN2、EVA1C、SLC14A1、SLC6A14、SCUBE1和FGF8),在非子宮內(nèi)膜樣EC中鑒定了六種重疊蛋白質(zhì)(IL32、GRB7、L1CAM、CCL25、GGT2和PSG5)(圖4D)。作者還在RNA和蛋白質(zhì)水平上展示了兩種亞型中調(diào)節(jié)的常見KEGG通路(圖4E)。
最后,對先前MR結(jié)果中與EC相關(guān)的重疊蛋白質(zhì)和代謝物進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)分析,以確定共調(diào)節(jié)的節(jié)點(圖5)。在子宮內(nèi)膜樣EC中,有許多與SCUBE1、RGMA和EVA1C相關(guān)的代謝物。對于非子宮內(nèi)膜樣EC,PSG5、L1CAM、GGT2和IL32是通過與代謝物相互作用參與非子宮內(nèi)膜樣EC發(fā)病機制的重要蛋白質(zhì),這表明兩種EC組織學(xué)亞型之間共調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)存在差異。
本研究揭示了血漿代謝物和蛋白質(zhì)與兩種EC亞型之間的因果關(guān)系。在代謝物和蛋白質(zhì)水平上,子宮內(nèi)膜樣EC和非子宮內(nèi)膜樣EC之間存在顯著差異。這些發(fā)現(xiàn)為基因-蛋白質(zhì)-代謝物相互作用提供了新的見解,可能會影響未來的EC治療。
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