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Hofbauer cell function in the term placenta associates with adult cardiovascular and depressive outcomes | Nature Communications

病理性胎盘炎症会增加几种成人疾病的风险,但这些介质也在稳态条件下表达,它们对成人健康结局的贡献尚不清楚。在这里,我们定义了一个与炎症相关的表达特征,主要在胎盘术语的Hofbauer细胞中表达,并使用表达数量性状位点来创建预测其表达的多基因评分(PGS)。在英国生物样本库中使用这种PGS,我们进行了一项全表型组关联研究,然后进行孟德尔随机化,并确定胎盘模块对心血管和抑郁结果的保护性、性别依赖性影响。受羊膜腔内感染和早产差异调控的基因在该模块中过度代表。我们还将阿司匹林确定为这种炎症相关特征的假定调节剂。我们的数据支持一个模型,即由于早产或产前感染导致胎盘霍夫鲍尔细胞功能的破坏,导致这些个体患抑郁症和心血管疾病的风险增加。

数据代码:

本手稿中来自英国生物样本库和GUSTO队列的数据取决于各自数据访问委员会的成功申请。WGCNA验证的数据是通过GEO登录号GSE148241获得的28.本研究中使用的GWAS汇总统计数据来自公开可用的存储库。英国生物样本库PHQ-9汇总统计数据是通过Neale实验室网站 http://www.nealelab.is/uk-biobank/ 获得的。抑郁摘要和心血管相关摘要统计数据分别通过 MRC IEU 数据库获得,登录号分别为 ieu-b-102、ieu-a-7 和 ieu-a-798。通过GSE182381、GSE171381或 https://placentacellenrich.gdcb.iastate.edu/ 获得用于细胞类型富集的单细胞RNA-seq数据。PRS 生成中使用的数据集包括通过 Homo sapiens genome assembly GRCh37 - NCBI - NLM 获得的 Hg19 构建和通过 Data | 1000 Genomes 获得的 1000 个基因组数据集。本研究中生成或使用的所有其他数据均在补充材料中提供。

这些分析的代码与方法中提到的所有包的晕影一致。运行pheWAS分析的代码可以在 GitHub - MRCIEU/PHESANT: PHESANT - PHEnome Scan ANalysis Tool (pheWAS, Mendelian randomisation (MR)-pheWAS etc.) in UK Biobank 上找到。运行孟德尔随机化分析的代码可在 Two Sample MR Functions and Interface to MR Base Database • TwoSampleMR 找到。


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循环蛋白在炎症和多种疾病中具有重要功能。为了确定对炎症相关蛋白的遗传影响,我们对使用 Olink 靶标平台在 14,824 名参与者中测量的 91 种血浆蛋白进行了全基因组蛋白质定量性状位点 (pQTL) 研究。我们鉴定了 180 个 pQTL(59 个顺式 ,121 个反式 )。将 pQTL 数据与 eQTL 和疾病全基因组关联研究相结合,提供了对发病机制的见解,暗示淋巴毒素α在多发性硬化症中的作用。使用孟德尔随机化 (MR) 评估疾病病因中的因果关系,我们确定了特定蛋白质在免疫介导的疾病中的共同和不同作用,包括 CD40 对类风湿性关节炎风险与多发性硬化症和炎症性肠病的方向不一致影响。MR 与溃疡性结肠炎 (UC) 的病因有关,我们发现 UC 患者的肠道 CXCL5 转录本表达升高。这些结果确定了现有药物的靶点,并为促进未来药物靶点的优先排序提供了强大的资源。

数据代码:

完整的每蛋白质GWAS汇总统计数据可在 https://www.phpc.cam.ac.uk/ceu/proteins 和EBI GWAS目录(登录号GCST90274758 GCST90274848)下载。可用于 INTERVAL 队列的个体水平遗传和蛋白质组学数据存放在欧洲基因组表型组档案中,登录号为。EGAS00001002555。基因表达数据在GEO的登录号下。GSE16879用于 IBD 患者的粘膜表达 (GEO Accession viewer) 和 UNIFI 试验 (GEO Accession viewer) 和 IBD TaMMA (https://ibd-meta-analysis.herokuapp.com) 的 GSE206285。eQTLGen联盟的全血 式-eQTL汇总统计数据从 eQTLGen - cis-eQTLs 下载。从eQTL目录(Data access < eQTL Catalogue < EMBL-EBI)下载了精细映射的eQTL可信集。IMD的MR GWAS汇总统计数据是从OpenGWAS(Browse the IEU OpenGWAS project)或GWAS目录(GWAS Catalog)下载的。

GitHub:https://jinghuazhao.github.io/INF;cambridge-ceu:Public repositories(修改后的 METAL、pQTLtools)。

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