在孟德尔随机化(MR)分析中使用了eQTL(与基因表达相关的遗传变异)作为工具变量。这些eQTL数据来源于CD4+ T细胞在五个时间点的单细胞转录组数据,包括静息状态(0小时)、激活后低活跃状态(LA)、激活后16小时(16小时,尚未分裂)、激活后40小时(40小时,完成首次细胞分裂)和激活后5天(5天,获得效应功能)的细胞状态,样本...
这个双疾病分析思路联合了“孟德尔随机化分析”和“单基因转录组分析”,既探索了AD与肿瘤的因果关系,又在泛癌中分析了AD风险因子的作用。集齐GWAS、eQTL和转录组3类数据,再用上风头正劲的“孟德尔随机化”,分析数据和思路创新性齐备,2张图就轻松发到7分+纯生信!这个思路小伙伴们有想到吗?是不是相当惊喜,这是...
首先获取欧洲大型的公共数据集中的关于自身免疫疾病的GWAS数据，通过双样本孟德尔随机化（TSMR）进行研究空气污染物与几种自身免疫性疾病之间的关系，并使用多变量孟德尔随机化评估多种空气污染物在不同介导因素下对自身免疫疾病的影响，使用FUSION将GWAS转换为TWAS，进行转录组范围的关联研究，确定与空气污染物和自身免疫...
通过大量文献的验证,结合转录组和孟德尔随机化的生信分析方法,能够在基础实验研究中验证关键基因和通路,具有长远的发展潜力。🔍 孟德尔随机化是一种常用的实验设计方法,通过消除实验样本中的系统性偏差,使得实验分组之间的差异符合随机性,从而更客观地反映实验因素对结果的影响。📈 单细胞+孟德尔随机化方法在前者的基础...
今天给同学们分享一篇孟德尔随机化+转录组的生信文章“Mendelian randomization and transcriptomic analysis reveal an inverse causal relationship between Alzheimer’s disease and cancer”,这篇文章于2023年8月4日发表在J Transl Med期刊上,影响因子为8.44。
作者还进行了基于汇总数据的孟德尔随机化方法(SMR)确定具有可能因果效应的候选风险基因,进一步深挖关联下的功能机制,最后结合了转录组数据进行了差异基因的分析,可以说是分析流程相当丰富,思路开阔,这样的高分思路我们怎么能错过呢?快快上车,我们这就来一探究竟。
今天给同学们分享一篇孟德尔随机化+转录组的生信文章“Exploring the causality and pathogenesis of systemic lupus erythematosus in breast cancer based on Mendelian randomization and transcriptome data analyses”,这篇文章于2023年1月16日发表在Front Immunol期刊上,影响因子为8.786。
该研究结合孟德尔随机化、动物模型和转录组学的综合分析,发现HMG-CoA 还原酶(HMGCR)抑制剂(尤其是辛伐他汀)能够降低膀胱癌的发病风险,揭示辛伐他汀抑制膀胱癌的潜在机制。该研究为辛伐他汀在膀胱癌治疗或辅助治疗中的作用提供了新的证...
该策略使用GWAS、eQTL和转录组数据，借助孟德尔随机化手段，仅需2张图表即可轻松发表于7分+的纯生信文章。这是小云首次发现的双疾病分析新思路，目前相对少见，创新性高，鼓励大家抓紧时间复现，把握机遇。研究背景：阿尔茨海默病和癌症作为常见的年龄相关疾病，临床观察到它们之间存在反比关系，但对潜在机制的...
单细胞转录组测序(single-cell RNA sequencing,scRNA-seq)技术能够揭示细胞水平的异质性,为理解CRS的细胞组成和功能变化提供了更为准确的视角。孟德尔随机化(Mendelian randomization,MR)利用遗传变异作为工具变量,可以揭示特定因素与CRS之间的因果关系,增强遗传因素与CRS关联的认识[5]。共定位分析根据全基因组关联研究结果...