内容补充--空间转录组联合GWAS数据分析

作者，Evil Genius

今天我们补充空间转录组联合GWAS数据分析，内容来源于顶刊

图片部分

其中i图：全基因组关联研究SNP在主要细胞类型中的富集评分。

J图：空间转录组数据中GWAS12左心室射血分数相关SNP富集情况可视化。

我们来看看文章的解释

为探究遗传变异与细胞类型的关联，基于细胞类型特异性 pseudo-bulk ATAC-seq谱和全基因组关联研究（GWAS）获得的心肌病相关单核苷酸多态性（SNPs）进行了富集分析。重点关注与左心室功能相关的SNPs，推测这些变异可能为心肌组织细胞组成提供最具生物学意义的信息。分析显示：与每搏输出量和左心室舒张末期容积相关的SNPs在内皮细胞中显著富集，这与内皮细胞在心脏舒张和扩张中的作用相吻合；而与左心室收缩末期容积和左心室射血分数相关的SNPs则在心肌细胞中富集，印证了收缩功能与这些左心室测量指标间的内在关联。进一步通过空间转录组技术将左心室射血分数相关SNPs映射至各组织点位，实现了GWAS信号的空间分布可视化。总之，构建的整合空间图谱实现了对心脏组织全域的细胞丰度、信号通路活性、转录因子结合活性及GWAS信号的系统解析，为人类心肌梗死后的组织重塑过程提供了深度视角。

再来看看方法部分

细胞类型特异性GWAS信号富集分析

从心血管疾病知识门户（https://cvd.hugeamp.org/）获取了4项基于MRI的左心室功能参数的GWAS摘要统计资料。针对每个表型，使用Plink（v1.9）对GWAS摘要统计数据进行聚类分析以识别index SNPs（聚类p值=0.0001，聚类距离=250kb，聚类r²=0.5），并以千人基因组计划中的欧洲样本作为参考群体。

随后，通过LiftOver工具将index SNPs的坐标从hg19版本转换为hg38版本。针对每种主要细胞类型，利用所有细胞的snATAC-seq数据生成平均染色质可及性谱。采用gchromVAR（v0.3.2）进行细胞类型特异性GWAS信号富集分析，并将富集分数标准化为z值。基于z值计算p值，并通过Benjamini-Hochberg方法进行多重检验校正。

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