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MR+scRNA-seq+Bulk RNA+网络药理学,一锅“东北乱炖”一举拿下2区

发布时间:  2024-10-23 09:35:44




孟德尔随机化 (MR) 研究设计,这是进行因果推断的强大流行病学工具。与传统的观察性研究相比,MR利用自然随机化的基因变异作为工具变量,从而评估暴露与结局之间的因果关系。单细胞转录组学提供高分辨率的细胞类型和功能特征,有助于更好地理解暴露与结局之间的相互作用。同时,Bulk RNA 测序提供整体基因表达信息,以进一步验证和补充单细胞转录组学的结果。此外,本研究还将对潜在的治疗药物进行分子对接,以探索脓毒症新的治疗策略。如此一篇buff叠满的文章,一起来看看吧~


题目:肠道菌群对脓毒症和脓毒症相关死亡的因果影响:全基因组孟德尔随机化、单细胞 RNA、批量 RNA 测序和网络药理学的见解

杂志:J Transl Med

影响因子:IF=6.1

发表时间:2024.01.02


研究背景


脓毒症是一种严重的传染病,全球发病率和死亡率呈上升趋势,是公共卫生领域的重大挑战。流行病学资料显示,脓毒症每年影响数百万人,死亡率为30%-50%。它发展复杂、迅速,常伴有严重的炎症反应和多器官功能障碍综合征(MODS),给患者带来巨大的病理和生理负担,威胁患者生命。尽管脓毒症的治疗取得了一定的进展,如早期使用抗生素、支持治疗,但其死亡率仍然很高,治疗效果仍不理想。因此,深入了解脓毒症的病理机制并探索新的治疗方法至关重要。然而,肠道菌群失衡与多种疾病的发生和发展密切相关,包括脓毒症。当肠道菌群失去平衡时,有益微生物群落减少,有害微生物群落增加。这种不平衡导致有害微生物增殖,破坏肠道屏障的完整性。因此,病原体和毒素可以穿过受损的肠道屏障进入循环系统,引发免疫炎症反应。这种免疫炎症反应可能是脓毒症发生和进展的关键因素。


研究思路


作者基于已发表的全基因组关联研究 (GWAS) 汇总统计数据,使用双样本孟德尔随机化 (MR) 分析评估了肠道微生物群组成与脓毒症之间的关联,并进行了敏感性分析以验证结果的稳健性。反向 MR 分析以及 GWAS 和表达数量性状位点 (eQTL) 数据的整合,以确定潜在基因和治疗靶点。在此基础上,还对潜在的基因进行了下游分析,包括利用scRNA-seq和Bulk RNA数据验证其表达情况,并进行了分子对接,以探索脓毒症新的治疗策略。



数据来源




主要结果


 1、孟德尔随机化 

根据 IVW MR分析,确定了11个对主要结果败血症具有因果影响的分类组。对于败血症的 28 天生存结果,10 个分类组显示出因果关系。就脓毒症而言,我们发现 Lentisphaeria 属、Coprococcus2 属、Dialiste 属、Lachnospiraceae UCG004 属、Victivallales 目和 Lentisphaerae 门呈正相关,而 Clostridiaceae1 科 、Eubacterium eligens 属 、Gordonibacter 属 、Lachnospiraceae ND3007 属,瘤胃球菌科UCG011属具有负面的因果关系(F2,table1)。对于脓毒症 28 天生存结果,Lentisphaeria 类、Coprococcus1 属、Coprococcus2 属、Lachnospiraceae FCS020 属、Lentisphaerae 门和 Victivallales 目 呈正相关,而 Bacteroidia 纲 、XIII 科、Terrisporobacter 属 和 Bacteroidales 目则具有负向因果关系 (table 2)。此外,留一法分析显示,每种肠道微生物群对脓毒症和其他结果的因果估计没有显著差异,这表明已确定的因果关联均不是由任何单一 IV 驱动的(F3)。在反向 MR 分析中,没有证据表明这些疾病与肠道微生物类群之间存在因果关系。




2、基因和功能

通过在线数据库 SNPnexus 查询SNPs 与基因的对应关系,并将这些映射基因进行富集分析。GO 分析显示,与疾病有利结果相关的肠道菌群可能涉及胆汁酸/有机羟基化合物/单羧酸/脂质/羧酸/有机酸跨膜转运蛋白活性、蛋白质 N 端结合、脂质转运蛋白活性、单羧酸转运、调节谷氨酸分泌、谷氨酸分泌和调节呼吸气体交换等活动。另一方面,与疾病不利结果相关的肠道菌群可能涉及脂肪酶/溶血磷脂酶活性、肌动蛋白/磷脂酶/磷酸酪氨酸残基/蛋白质磷酸化氨基酸结合、调节炎症反应、轴突-树突运输、长期突触增强的负调节、单酰甘油代谢过程、组蛋白去乙酰化的正调节、逆行轴突运输和 Fc-ε 受体信号通路等活动(F4)。


3、单细胞分析结果

作者分析了 12 个样本的 scRNA-seq 数据,包括来自 2 个健康对照、6 个幸存者和 4 个革兰氏阴性脓毒症患者死亡者的人类外周血单核细胞。这些细胞被分为 14 个子簇,并使用 SingleR R 包将它们注释为可识别的细胞类型。主要细胞类型包括 B 细胞、单核细胞、T 细胞、NK 细胞、血小板、中性粒细胞、GMP 粒细胞-单核细胞祖细胞、前 B 细胞 (CD34-) 和 BM 骨髓(F5A)。然后,分析了与 11 个肠道菌群遗传变异相关的基因,这些基因可作为脓毒症的工具变量 (IV)。对于脓毒症,作者发现与健康个体相比,脓毒症期间免疫细胞中的 PLCG2 上调,脓毒症期间 Pre-B 细胞 (CD34-) 中的 BCL6 上调,而 GMP 细胞中的 IGF2BP2 上调(F5B–E)。关于脓毒症 28 天死亡率,观察到 ZDHHC19 在健康个体血小板中的表达最低,在脓毒症幸存者 28 天时血小板中的表达增加,在脓毒症非幸存者 28 天时血小板中的表达最高。此外,与正常样本相比,SNRPN 在脓毒症的 Pre-B 细胞 (CD34-) 和 T 细胞中的表达降低(F6)。


4、Bulk RNA 分析结果

对于GSE65682 数据集,作者使用 limma 对健康个体和脓毒症患者进行了差异基因表达分析。结果发现与健康个体相比,脓毒症患者的 NTSR1、BCL6、ZDHHC19、MGLL 和 ALPK1 显著上调,而脓毒症患者的 VAV2 和 SATB1 显著下调。此外,与 28 天存活的脓毒症患者相比,作者观察到 28 天死亡的脓毒症患者的 FCHO1 显著下调。这些发现与孟德尔随机化和单细胞分析结果一致。

5、分子对接

在脓毒症中发现氟尿嘧啶可以降低NTSR1的表达。环磷酰胺、地塞米松、阿霉素、脂多糖和白藜芦醇可以降低BCL6的表达。白藜芦醇可以降低ZDHHC19的表达。顺铂、地塞米松、阿霉素、异丙肾上腺素和拓扑替康可以降低MGLL的表达。阿霉素可以降低ALPK1和PLCG2的表达。阿霉素、吲哚美辛、褪黑素、甲氨蝶呤和白藜芦醇可以降低APP的表达。白藜芦醇和长春新碱可以降低SNRPN的表达。地塞米松可以增加VAV2的表达。庆大霉素可以增加SATB1的表达。炔雌醇可以增加FCHO1的表达。庆大霉素、异丙肾上腺素、甲氨蝶呤和白藜芦醇可以增加IGF2BP2的表达。庆大霉素和白藜芦醇可以增加CENPN的表达(F7)。



文章小结


本研究首次采用孟德尔随机化研究设计来研究肠道菌群与脓毒症之间的关系,成功地鉴定了与脓毒症相关的肠道菌群。此外,利用eQTL从这些工具变量 (SNP) 中鉴定了与脓毒症相关的基因。这表明肠道菌群可能通过调控这些基因对脓毒症的发病机制产生影响。一方面,作者使用单细胞转录组测序技术分析和注释了脓毒症患者血液样本中不同细胞类型基因的表达。另一方面,还使用bulk RNA 测序数据比较了健康个体、幸存的脓毒症患者和已故脓毒症患者中这些基因的表达谱。通过这些比较,可以了解它们在不同病理状态下的表达变化,可能有助于识别与脓毒症预后和病情严重程度相关的生物标志物。最后,作者通过预测和分子对接的方法,探索了其中的一些基因可以作为潜在的治疗靶点,并预测了与这些靶点相关的潜在治疗药物。这为制定脓毒症的个性化治疗策略提供了启示,并为未来的药物开发提供了初步的候选靶点和药物。



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