孟德尔随机化+单细胞数据分析的强强联手，让你0实验2张图拿下1区9.0分

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1、数据量大：该研究整合了血浆蛋白质组全基因组关联研究(GWASs)的cis-pQTL汇总统计数据，并从两个针对欧洲血统个体的大型荟萃分析中获得了特发性肺纤维化（IPF）的GWAS汇总统计数据。大量数据集的使用，丰富了文章内容，提高了文章数据的可信度！

2、思路新颖且完整：文章通过孟德尔随机化确定与IPF相关的蛋白，通过单细胞数据分析探索细胞类型特异性表达谱，文章把孟德尔随机化与单细胞数据分析联合起来进行研究，两位生信“网红”的强强联手，使文章思路新颖，内容充实且完整！

3、性价比高：文章是妥妥滴纯生信，2张图拿下1区9.0分，超级容易复现，非常适合生信小白的你哦！

综合来看，本研究通过大量数据集进行了孟德尔随机分析与单细胞数据分析，两位王者的结合，使文章的新颖性达到了最高点，这也是文章质量的关键！文章仅通过2张图就拿下了9.0分，还是为数不多的纯生信呦，小伙伴们还不赶快行动起来！ps：课题没有思路？科研无法下手？那就赶快联系小记者，小记者这里有前沿的科研动态，还有一系列可复现的创新研究方法，可以帮助您提高文章的广度和深度! 随时联系小记者，为您解决烦恼!    

题目：遗传信息蛋白质组扫描揭示了特发性肺纤维化的潜在致病血浆蛋白

杂志：Thorax

影响因子：IF=9.0

发表时间：2024年6月 

研究背景

特发性肺纤维化(IPF)是一种以进行性实质瘢痕形成为特征的不可逆肺部疾病，可导致呼吸系统症状恶化和过早死亡。尽管现阶段对IPF发病机制的理解取得了实质性进展，但对能够预测IPF风险和疾病修饰剂的分子生物标志物的探索仍在进程中。目前大多数蛋白质和IPF的研究都是观察性和回顾性的，这对因果推理提出了挑战。因此，本研究报告了人类基因组学和血浆蛋白质组学的综合分析，以调查2769种血浆蛋白与IPF风险之间的因果关系。

研究思路

本研究整合了Sun等人和Ferkingstad等人发表的血浆蛋白质组全基因组关联研究(GWASs)的cis-pQTL汇总统计数据，并从针对欧洲血统个体的大型荟萃分析中获得了IPF的GWAS汇总统计数据。本研究基于汇总数据进行了MR分析，评估了血浆蛋白水平与IPF风险之间的因果关系，并在复制分析中把显示一致方向效应的蛋白质通过共定位分析进一步评估。随后，通过贝叶斯共定位分析，评估两个关联信号(蛋白质和IPF)的因果变异。采用Steiger滤波来确定cis-pQTL是否比IPF更能解释血浆蛋白水平的表型差异。通过构建IPF的多基因仪器进行反向MR，以评估其对血浆蛋白水平的潜在因果影响。此外，本研究通过数据库搜索评估了鉴定出的cis-pQTL是否表现出多效性关联，以及候选因果基因是否可能作为药物靶点。本研究检索了人外周血和肺组织中组织特异性cis- eQTLs，并比较了它们与IPF的相关性。对于肺组织中具有显著cis- eQTLs的候选基因，使用scRNA-seq数据进一步探索了细胞类型特异性表达谱。

主要结果

1.SMR和共定位结果

在仪器选择之后，共有2769个独立的cis-pQTLs被纳入SMR检验。经多次检测校正后，9种蛋白的基因预测血浆水平与IPF风险显著相关(PFDR<0.05)(图1A)。使用复制IPF数据集，8个蛋白保持方向一致(图1B)。其中，三个蛋白(FUT3、ADAM15和USP28)通过了HEIDI测试(p>0.05)，并强有力地支持贝叶斯共定位(PP4>0.80)(图1C)。

2.三个推测的致病蛋白(FUT3, ADAM15和USP28)的互补分析结果

对于三种共定位的蛋白，Steiger过滤和反向MR没有得到反向因果关系的可靠证据(p>0.070)(图3A)。通过数据库交叉比对，发现顶端cis-pQTLs与其他几个性状存在多效性关联(图3B)。然而，随后的MR分析表明，经过多次测试校正后，这些特征都与IPF无关(PFDR>0.220)。此外，本研究在外周血和肺组织中发现了ADAM15的显著cis-eQTLs，也显示出与IPF的显著关联(图3C)。而且，本研究利用scRNA-seq数据进行转录组学分析显示，ADAM15主要富集于肺内皮细胞中(图3D)。与正常肺组织相比，IPF中内皮细胞明显减少(图3E)。在内皮细胞亚群中，IPF中小静脉细胞中ADAM15的表达倾向于低于正常肺 (图3F)。 

文章小结

看完这篇文章，小伙伴们有没有被其创新思路所吸引？文章首先通过孟德尔随机化确定了与IPF风险相关的潜在致病蛋白，而且还通过单细胞数据分析进一步探索了细胞类型特异性表达谱，两位“生信大网红”的联手，让文章的创新性达到了顶峰！文章还是纯生信呦，2张图拿下了1区9.0分！这不就是小伙伴们心中的“梦中情文”，复现性价比超高哦