歡迎來到云生信，最愛追蹤最新生信熱點的小云帶你一起讀文獻！ 今天小云在PubMed里閑逛的時候，發(fā)現(xiàn)了一篇蛋白組學(xué)相關(guān)的孟德爾隨機化（MR）分析。要說到MR分析評估蛋白—表型關(guān)聯(lián)，倒也不是一件稀罕事，但是這篇文章實打?qū)嵉貞{借嚴謹豐富的分析思路和分析方法拿下了27分頂刊，那么這究竟是咋做到的嘞？

（ps：小云這里有更多文獻等你來看）

這第一值得說道的，就是文章豐富的數(shù)據(jù)來源，文章的暴露是基因預(yù)測的循環(huán)蛋白，因此作者尋找了九項高質(zhì)量的 GWAS研究篩選工具變量，結(jié)局數(shù)據(jù)的來源也是選擇了規(guī)模高達80多萬人的國際研究，結(jié)局分型高達12種。眾所周知，數(shù)據(jù)是咱們生信分析的基礎(chǔ)，有了如此高質(zhì)量的數(shù)據(jù)來源，自然為下文的分析做了良好的鋪墊。文章第二大亮點是新穎的分析方法。作者采用了MR+共定位+方向驗證的流程，進行了全方位大規(guī)模的因果推斷。還把pQTL數(shù)據(jù)分為順式和反式進行兩階段的分析，是創(chuàng)新所在。后續(xù)附加的蛋白相關(guān)分析也是點睛之筆，這樣高質(zhì)量的分析，小伙伴們還不趕緊學(xué)起來哇！

題目：評估循環(huán)蛋白質(zhì)組對骨關(guān)節(jié)炎相關(guān)性狀風(fēng)險的因果效應(yīng)

雜志：ANNALS OF THE RHEUMATIC DISEASES

影響因子：IF=27.4

發(fā)表時間：2023年8月

研究背景

人類血漿蛋白質(zhì)組的失調(diào)在各種疾病中普遍存在，骨關(guān)節(jié)炎( osteoarthritis，OA )也是如此。鑒于循環(huán)蛋白的重要性，它們可以作為OA藥物靶點的有吸引力的資源。然而，這些蛋白與OA之間的因果關(guān)系尚不清楚。通過孟德爾隨機化( MR )方法可以加強對暴露-結(jié)果關(guān)系的因果推斷。

數(shù)據(jù)來源

研究思路

作者的主要分析是采用大規(guī)模兩樣本MR評估了數(shù)千種血漿蛋白對12個OA相關(guān)性狀的影響。此外，附加分析還進行了包括貝葉斯共定位、Steiger過濾分析、評估蛋白質(zhì)變異和表達數(shù)量性狀位點映射到蛋白質(zhì)數(shù)量性狀位點的精細定位分析，以評估MR結(jié)果的可靠性；最后進行蛋白-蛋白相互作用分析、通路富集分析和藥物靶點評價，以加深對OA的認識和確定潛在的治療靶點。

主要結(jié)果

1.?MR分析估計血漿蛋白對OA的影響

作者從九個蛋白質(zhì)組學(xué)GWAS中挑選pQTL來構(gòu)建遺傳儀器，結(jié)果篩選后，保留了8285種蛋白質(zhì)的2518個pQTL作為MR分析的工具，進一步將SNP拆分為順式-pQTLs和反式pQTLs。由于順式-pQTLs被認為比反式pQTLs具有更高的特異性生物學(xué)效應(yīng)的先驗概率，作者首先使用順式-pQTLs作為MR分析的遺傳工具，以系統(tǒng)地評估血漿蛋白對12種OA相關(guān)性狀的因果效應(yīng)的證據(jù)。使用“TwoSampleMR”R包通過逆方差加權(quán)法估計MR效應(yīng)。為了研究研究結(jié)果的穩(wěn)健性并解決儀器可能具有的潛在異質(zhì)性和水平多效性，進一步進行了敏感性分析。結(jié)果顯示，在Bonferroni校正閾值下鑒定出86種蛋白質(zhì)-表型關(guān)聯(lián)，其中45種蛋白質(zhì)與至少一種OA性狀相關(guān)（圖 1）。在敏感性順式-pQTLs MR分析中，結(jié)果也與主要分析相似。在MR分析中，添加反式pQTLs可能會增加蛋白質(zhì)-表型關(guān)聯(lián)的可靠性。因此，作者使用所有（順式+反式）pQTL作為擴展MR分析的工具。這些分析的結(jié)果顯示，共觀察到127個蛋白質(zhì)-性狀與MR證據(jù)的關(guān)聯(lián)，大多數(shù)關(guān)聯(lián)未在順式-pQTLs分析中呈現(xiàn)。（圖2）

圖2?順式+反式MR分析的火山圖

2. pQTL與OA風(fēng)險位點的共定位分析

作者使用“coloc”R包進行共定位分析以確定與蛋白質(zhì)和表型的遺傳關(guān)聯(lián)由于相同的因果變異的可能性。對具有單個儀器變量和可訪問的匯總GWAS數(shù)據(jù)的蛋白質(zhì)進行共定位。對于順式-MR優(yōu)先關(guān)聯(lián)，其中82個進行了共定位分析，其中28個顯示出共定位的有力證據(jù)。對于MR使用所有pQTL確定優(yōu)先級的關(guān)聯(lián)，在接受共定位分析的47個關(guān)聯(lián)中，有97個具有強有力的共定位證據(jù)。此外，作者進行了進一步的方向性測試，即Steiger過濾分析，以確定MR鑒定的關(guān)聯(lián)是否來自蛋白質(zhì)到OA相關(guān)性狀。結(jié)果表明，MR確定的所有關(guān)聯(lián)（包括MR敏感性分析）都具有從蛋白質(zhì)到OA相關(guān)性狀的正確因果方向。

3. PPI 網(wǎng)絡(luò)和 MR 優(yōu)先蛋白的富集分析

為了研究MR優(yōu)先蛋白之間的關(guān)系，作者構(gòu)建了PPI網(wǎng)絡(luò)。使用“ClusterProfiler” R包進行了GO和KEGG通路分析，以探索與這些蛋白質(zhì)相關(guān)的潛在富集途徑。對于MR使用順式-pQTLs優(yōu)先處理的蛋白質(zhì)，PPI網(wǎng)絡(luò)包含26個節(jié)點。對于順式+反式MR優(yōu)先蛋白，PPI網(wǎng)絡(luò)包含41個節(jié)點。（圖3）在GO途徑富集分析中，與OA生物學(xué)相關(guān)的幾種途徑被富集。對于順式-MR優(yōu)先蛋白，諸如骨礦化，生物礦物組織發(fā)育，軟骨發(fā)育，骨化，軟骨凝結(jié)和含膠原蛋白的細胞外基質(zhì)等途徑都富集。同時，順式+反式MR優(yōu)先蛋白的軟骨發(fā)育、骨骼系統(tǒng)形態(tài)發(fā)生、骨化、胚胎骨骼關(guān)節(jié)形態(tài)發(fā)生、生物礦物組織發(fā)育、胚胎骨骼關(guān)節(jié)發(fā)育和含膠原蛋白的細胞外基質(zhì)等通路均得到富集。

圖3 順式+反式MR優(yōu)先蛋白的PPI網(wǎng)絡(luò)

4. MR優(yōu)先蛋白的藥物靶標(biāo)

作者為了評估MR優(yōu)先蛋白是否與可成藥基因組的基因重疊，將MR優(yōu)先蛋白與Finan等人的可藥用基因列表進行了對比。在51個蛋白中，有30個蛋白具有可藥性靶點，其中6個為1級，3個為2級，10個為3A級，11個為3B級。利用治療靶點數(shù)據(jù)庫，發(fā)現(xiàn)14個蛋白為現(xiàn)有或潛在藥物的作用靶點，其中4個為成功靶點，7個為臨床試驗靶點，1個為臨床前靶點，1個為專利記錄靶點，1個為文獻報道靶點。（圖4）

圖4 作為藥物靶點或擬成藥的MR優(yōu)先蛋白列表

文章小結(jié)

小云看來，這篇文章最大的亮點其實就是熱點+熱點的組合，即蛋白組學(xué)+熱點疾病。作者檢索利用了豐富的數(shù)據(jù)庫，為文章奠定了良好的基礎(chǔ)，分析流程嚴謹細致，視角全面，結(jié)論具有證據(jù)說服力，也具有相當(dāng)程度上的臨床和公共衛(wèi)生意義。不愧是27分的頂刊文章，非常建議大家下載原文進行深度學(xué)習(xí)，整篇文章也很值得借鑒，感興趣的生信小白們快學(xué)起來吧！?