突破想象，该有的热点一个不落下！贵州省人民医院团队7分+：孟德尔随机化+网络药理学+菌群+单细胞+分子对接，人生赢家！

各位小伙伴们大家好，我是专注于生信分析研究与实践的小途呀~专为大家提供独特而前沿的研究选题、分析思路，这不，今天小途就给大家分享一篇聚焦孟德尔随机化+网药的创新力满满的文章！

孟德尔随机（MR）是一种在遗传学中应用的统计模型，近年来团队和学者的青睐一度让它成为“超级大热点”，但是纯生信、0实验的方向越来越卷，仅靠MR和单纯的因果关系分析拿下一区和高分文章的难度也增加了。那该如何推陈出新？找出一个让审稿人眼前一亮的创新点呢？如果你也对这个感兴趣的话，接下来就跟着小途一起看看今天这篇文章吧~

1.首次采用MR来研究肠道微生物群与败血症之间的关系：使用最大规模的肠道微生物群和败血症GWAS荟萃分析的汇总统计数据，进行了两样本MR分析，评估肠道微生物群与败血症及其相关疾病之间的因果关系。这种方法能够在一个统一的框架内评估微生物群如何影响败血症，揭示潜在的生物学机制。

2.基于单细胞转录组测序联合批量RNA测序深入机制研究：这项研究整合单细胞转录组学和大量RNA测序技术，全面阐明肠道微生物群在败血症发展中的潜在机制，深入了解相关基因在脓毒症发展中的功能和调控机制和不同病理状态下的表达变化。看完了别人的创新点觉得超级nice并且跃跃欲试？自己动手操作的时候却发现脑子会了手却不会？如果你也是这样的话，快来找小途！小途愿意做你做你科研路上的起飞小助手~    

 

题目：肠道微生物群对败血症和败血症相关死亡的因果效应：从全基因组孟德尔随机化、单细胞 RNA、大量 RNA 测序和网络药理学中获得的启示

杂志：Journal of Translational Medicine

影响因子：IF=7.4

发表时间：2024年1月

研究背景

脓毒症是一种严重的传染病，在全球范围内的发病率和死亡率都在上升，对公共卫生领域构成了重大挑战。肠道菌群失调与脓毒症等多种疾病的发生发展密切相关。然而，目前关于脓毒症与肠道微生物群之间关系的研究存在一些局限性。首先，我们对肠道微生物群的组成和功能的了解仍然有限，不同微生物种群的潜在机制及其与脓毒症的关联尚未完全阐明。其次，缺乏大规模、多中心的临床研究数据，导致对不同患者群体肠道菌群与脓毒症之间关系的理解不完整和不准确。此外，由于研究方法的局限性，肠道菌群与脓毒症之间的因果关系及其在脓毒症预防和治疗中的潜在应用尚未得到广泛研究。    

研究思路

使用基于已发表的全基因组关联研究 （GWAS） 汇总统计的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。进行了敏感性分析以验证结果的稳健性。对GWAS和表达数量性状位点（eQTL）数据进行反向MR分析和整合，以确定潜在的基因和治疗靶点。

图1：研究流程图

研究方法

1.数据源

本研究中使用的肠道微生物群的遗传数据来自Mibiogen联盟进行的最新全基因组关联研究（GWAS）汇总数据。该数据包括来自24个队列的18,340名参与者，其中85%是欧洲血统。基于16S rRNA基因测序结果，评估了6个层次的211个分类群，包括9门、16类、20目、35科和131属。对于主要结局，从英国生物样本库（UK Biobank）获得了脓毒症数据，这是一项针对英国成年人的大规模人群队列研究，该数据集包括11,643例脓毒症病例和474,841例欧洲血统的对照。对于次要结局，获得了脓毒症生存数据、COPD/哮喘/ILD相关肺炎或肺炎衍生败血症、COPD/哮喘相关肺炎或肺炎衍生败血症以及哮喘相关肺炎或败血症。为了获得更大的脓毒症生存数据样本，利用了先前关于脓毒症生存的全基因组关联研究（GWAS）的汇总数据。

2.MR分析

采用逆方差加权（inverse variance-weighted， IVW）方法作为主要方法，并采用MR Egger、加权中位数、简单模式和加权模式进行MR分析，以评估肠道菌群对脓毒症和其他感染相关事件的因果影响。采用Wald比值法估计各SNP的影响。应用Cochrane的Q检验来评估SNP工具之间的异质性。所有统计分析均使用 R（版本 4.1.3）进行。IVW、加权中位数、简单模态、加权模态和MR Egger回归方法使用“TwoSampleMR”包（0.5.4版）实现。MR-PRESSO测试是使用“MRPRESSO”软件包进行的。

3.将SNP定位到基因    

利用在线数据库SNPnexus，将每个查询到的变异映射到其最接近的基因，基于上述结果，我们对IV SNPs和暴露基因进行了MR分析。eQTL的总体水平统计来自CAGE研究。

4.单细胞RNA测序数据分析

获得了脓毒症患者的单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据（GSE167363），纳入了2例革兰阴性脓毒症患者健康对照、4例生存者和6例非幸存者的人外周血单核细胞。

5.批量RNA数据分析

下载了来自基因表达综合（GEO）数据库的数据GSE65682，它包括 760 份脓毒症血液样本和 42 份健康对照血液样本，包括 365 份来自存活 28 天的患者样本和 114 份来自 28 天内死亡患者的样本。数据是使用GPL13667[HG-U219系列]Affymetrix 人类基因组 U219 阵列平台。在对临床信息进行标准化、注释和清理后GSE65682数据集中，使用 limma R 包来鉴定脓毒症组和健康对照组之间的差异表达基因 （DEGs），以及 28 天内死亡的患者和存活 28 天的患者样本之间的差异表达基因 （DEGs）。

6.分子对接

从PubChem数据库中获得了每种小分子配体药物的二维结构，靶蛋白（受体）的 3D 结构是从 RCSB 蛋白质数据库获得的。将结构导入 PyMOL 以去除水分子和配体。使用 AutoDock Vina（版本 1.1.2）进行分子对接分析。最后，使用PyMOL可视化最佳预测结合位点

主要结果

1. 孟德尔随机化

通过逆方差加权（IVW）MR分析，确定了对主要结局脓毒症有因果影响的11个分类组，发现Lentisphaeria类丰度增加、粪球菌属、Dialiste属、毛螺菌科UCG004属、食物谷菌目、黏胶球形菌门与脓毒症呈正相关，而梭状芽胞杆菌科1科、Elogens属真杆菌属、Gordonibacter属、毛螺菌科ND3007属、 瘤胃球菌科UCG011属具有负因果效应（图1）。通过归一分析，表明在各肠道微生物群对脓毒症和其他结局的因果估计方面无显著差异（图2）。通过反向MR分析，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。   

图2：肠道菌群与脓毒症之间因果关系的散点图    

图3 肠道菌群与脓毒症之间因果关系图

2. 基因和功能

通过在线数据库SNPnexus将SNP定位到基因，通过clusterProfiler R软件包对定位基因进行功能富集分析，GO分析显示，与疾病良好结局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/有机酸跨膜转运活性等活动，与疾病不良结局相关的肠道菌群可能涉及脂酶/溶血磷脂酶活性等过程（图4）。KEGG通路富集分析未发现显著富集通路。    

图4：与肠道微生物群相关的潜在疾病相关关键基因的基因本体论（GO）术语的富集分析图

3.单细胞分析及批量RNA分析

分析了来自12个样本的scRNA-seq数据，使用基于前15个主成分的UMAP技术对高维scRNA-seq数据进行可视化。随后将细胞分为14个子簇，并使用SingleR R软件包将其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-）和骨髓（图第5A段）。分析了11个肠道菌群中与遗传变异相关的基因，检测了这些基因在细胞中的表达，发现与健康个体相比，PLCG2在败血症期间在免疫细胞中上调，BCL6在败血症期间前B细胞（CD34-）中上调，IGF2BP2在GMP细胞中上调（图5B–E）。关于28天的败血症死亡率，观察到ZDHHC19在健康个体的血小板中的表达最低，在28天的脓毒症幸存者的血小板中表达增加，在28天非脓毒症生还者的血小板中最高。此外，与正常样本相比，SNRPN在败血症的前B细胞（CD34-）和T细胞中的表达减少（图6）。对于其他传染病，发现与败血症患者相比，FMN1在健康个体的前B细胞（CD34-）和单核细胞中的表达较低，MGLL在健康个体血小板中的表达与败血症患者相比较较低，APP和CE NPN在健康个体预B细胞（CD34-）中的表达低于败血症患者。    

图5：脓毒症单细胞数据中与肠道微生物群相关的脓毒症潜在关键基因的表达       

图6：脓毒症单细胞数据中与肠道微生物群相关的脓毒症非幸存者的潜在关键基因的表达

4.分子对接

在败血症中，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降低BCL6的表达。白藜芦醇可降低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降低MGLL的表达。阿霉素可降低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降低APP的表达。白藜芦醇和长春新碱可降低SNRPN的表达。地塞米松可增加VAV2的表达。庆大霉素可增加SATB1的表达。雌二醇能增加FCHO1的表达。庆大霉素、异丙肾上腺素、甲氨蝶呤和白藜芦醇可增加IGF2BP2的表达。庆大霉素和白藜芦醇可以增加CENPN的表达（图7）。    

图7：脓毒症潜在治疗靶点和潜在治疗药物的分子对接图

                   

文章小结

该研究采用MR评估肠道菌群与脓毒症之间的因果关系，整合单细胞转录组学和批量RNA测序技术全面阐明肠道菌群在脓毒症发展中的潜在机制，通过结合肠道菌群的调控机制和现有的药物数据库，识别潜在的治疗药物并进一步验证其有效性和安全性，为脓毒症个体化治疗策略的制定提供了思路，为未来的药物开发提供了初步的候选靶点和药物。孟德尔随机化+单细胞+网络药理学+分子对接强强联合稳稳拿下7分+SCI！感兴趣的朋友们，快抓紧时间行动起来！  

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