2024年“发文秘籍”来袭！上海交通大学医学院蒋书恒团队“孟德尔随机化+多组学分析+共定位分析”思路秀翻全场！轻松拿捏1区7+！

哈喽，小伙伴们，你们的老朋友江江包带着满满发文干货来和大家见面啦！江江包不得不感叹当下是内卷plus的年代，如今生信爆炸式发文，各种分析方法不断更迭，2024年了，不做实验还有可能发表高分文章吗？有！那就是孟德尔随机化了，相比其他临床分析，它分析简单发文快，简直是SCI的又一片蓝海。

今天江江包给大家带来的是一篇发表在 J Transl Med (IF=7.4)的孟德尔随机化文章，可谓是模板范文了，快来一起学习一下！

1.研究利用来自多个中心的顺式-pQTLs，通过全系统蛋白质组孟德尔随机化分析，研究了由基因决定的血浆蛋白水平与PC之间的关系。

2.文章进行了一系列的敏感性分析、共定位分析、反向MR分析、不同工具变量选择的复制以及额外数据集的元分析，对潜在治疗靶点的进行了全面评估。

3.研究对候选蛋白进行功能和通路富集分析，初步探索了这些靶点的生物学意义和它们在胰腺癌中的潜在作用机制。 （PS:想对自己的孟德尔随机化分析文章添点不一样彩头or需要数据分析及生信技术的小伙伴，速速联系江江包，江江包的百宝箱简直猛如虎，立马提升文章档次，一定能为你的SCI之路披荆斩棘！）

l 发表时间：2024年6月

研究背景

胰腺癌（PC）是全球癌症死亡的主要原因之一，其发病率不断上升，约80%的患者在确诊时已是晚期且无法切除，部分原因是患者无症状且难以早期发现。癌前病变或早期病变仅靠影像学改变无法有效识别，这意味着探索可靠的诊断生物标志物具有重要意义。血浆蛋白作为循环血液中的重要成分，由细胞渗漏和主动分泌产生，参与了各种关键的生理和病理过程，因此既能反映人体的整体状况，也是疾病的可能药物靶点。在本研究中，研究者整合了顺式-pQTL数据，进行了蛋白质组范围的MR分析，以确定与PC相关的血浆蛋白。

数据来源

研究者首先利用严格的敏感性分析、共定位、反向MR、不同工具变量选择和额外数据集的重复以及随后的荟萃分析来确认重大发现的稳健性。然后研究了相应蛋白编码基因表达的因果效应及其在单细胞类型中的表达模式。最后应用富集分析、蛋白间相互作用和因果关系、基因敲除小鼠模型以及与已确定的PC风险因素的中介分析来指出致病途径。

主要结果

图1以曼哈顿图和火山图的形式显示了经FDR校正P值后的主要结果。在使用其他MR方法进行的敏感性分析中，显著发现的因果关系方向均与主要结论一致。此外，通过Cochran'sQ检验没有发现SNPs间的异质性，通过Egger截距检验和MR-PRESSO全局检验也没有观察到这些阳性MR结果的水平多向性。在反向因果关系方面，无论根据严格的P值阈值还是相对宽松的P值阈值来选择PC的IV，经过多重检验校正后都没有发现PC对循环蛋白浓度的明显影响。

图1 发现阶段全蛋白质组孟德尔随机分析的曼哈顿图（A）和火山图（B）

为了区分遗传决定的循环蛋白水平与PC之间的因果关系和连锁不平衡关系，应用了共定位分析。在21个候选蛋白质中，ABO蛋白和CHST11蛋白的PPH4值均超过0.75，这表明高支持证据表明二者的关联与共享的因果变异有关。此外，还观察到LINGO1和PTGDS与PC的中度共定位证据。至于其余17种循环蛋白，没有发现对假设H4有明显满意的结果。不过，阴性结果并不能从本质上否定MR的研究结果。

如图 2A 所示，在对细胞类型进行注释后，所有细胞被分为九个群组，包括单核细胞、T细胞、上皮细胞、中性粒细胞、组织干细胞、NK细胞、巨噬细胞、B细胞和内皮细胞。图 2B 和2C显示了细胞类型特异性基因表达。随后，对不同细胞类型的差异基因表达进行了Wilcoxon Rank Sum 检验，发现PTGDS显著富集于组织干细胞，而CFD则富集于单核细胞、NK细胞和中性粒细胞等免疫细胞。

图2 候选靶点的蛋白质编码基因在胰腺癌组织中的单细胞类型表达

如图 3A 所示，生物过程（BP）中富集最多的通路包括糖蛋白生物合成过程、硫酸软骨素蛋白多糖生物合成过程、硫酸软骨素生物合成过程和高密度脂蛋白颗粒组装。在细胞成分（CC）方面，这些蛋白质参与了细胞质囊腔、分泌颗粒腔、富含甘油三酯的血浆脂蛋白颗粒和极低密度脂蛋白颗粒。此外，在分子功能（MF）方面，这些靶标富集于肝素结合、糖胺聚糖结合、硫化合物结合和丝氨酸型内肽酶活性。研究人员利用PPI网络分析来研究已鉴定血浆蛋白之间的相互作用。当置信度阈值设定为0.4时，仅观察到APOM与APO5之间的相互作用和APO5与HRG之间的相互作用（图 3B ）。此外，还考察了这些候选蛋白血浆水平的相互影响，共发现了49种显著的关联（图 3C ）。