3年累计影响因子30+ | 如何实现用一个组学发表3篇文章?

hzqadmin 阅读:13 2024-08-12 20:13:46 评论:0

  相信很多人在做完测序后会有如下的疑问:我的一套组学数据只能发一篇文章?答案当然不是,只要充分做好数据挖掘工作,通过转换研究角度,不断进行发散延申,就能做到一花多果、一鱼多吃,产出多篇文章!这样的诱惑谁能抵挡的住?接下来我们就一起来学习“别人家”的团队如何在一套全基因组重测序结果基础上,做数据挖掘和下游工作的延展,在3年内累计发表影响因子30+的高质量文章!

  2021年9月29日,陆军军医大学西南医院柴进教授为通讯作者,在国际经典医学综合期刊 EMBO Molecular Medicine(IF: 14.260)发表了题为“A homozygous R148W mutation in Semaphorin 7A causes progressive familial intrahepatic cholestasis”的研究论文。利用全基因组重测序(WGS)联合生信技术对家族遗传性肝内胆汁淤积性肝病(PFIC)患者及其家系成员进行分析,在已知的 PIFC 基因内均未检测到突变,通过进一步对 WGS 数据进行分析,首次发现并确诊了由 SEMA7A纯合子突变所导致的PFIC。研究通过构建与SEMA7A纯合子突变患者相似的Sema7a小鼠模型,发现Sema7a纯合子突变的特征是血清ALT、AST和TBA水平升高,肝细胞显著的水变性和脂肪变性。同时,Sema7a突变降低了肝脏Bsep和Mrp2的蛋白表达,导致肝内胆汁淤积。

  

  图1 一个罕见的SEMA7A纯合子R148W突变新病例

  根据先前Sema7a突变小鼠的肝细胞脂肪变性特征,研究人员推测SEMA7A突变可能导致了脂质代谢紊乱和非酒精性脂肪肝(NAFLD)的发育。沿着这一线索,随后2022年8月8日,在JCI Insight(IF: 9.484) 发表了题为“SEMA7A mutation promotes lipid accumulation and NAFLD progression via increased localization on the hepatocyte surface”的研究论文,表明SEMA7A突变是NAFLD的一个新的遗传决定因素,并揭示了SEMA7A突变在NAFLD发展中的分子机制。

  

  该文章通过对470例NAFLD患者进行了SEMA7A外显子测序,鉴定了17例具有SEMA7A杂合子突变的患者,且SEMA7A杂合子突变与NAFLD严重程度的增加相关。通过靶向代谢、定量脂质以及蛋白组学分析,Sema7a突变通过增强PKC-α的磷酸化,从而刺激小鼠肝脏中脂肪酸(FA)和甘油三酯(TG)的合成和FA的摄取,这些物质增加了肝脏中小脂滴的积累,导致了NAFLD的发生和发展。

  

  图2 SEMA7A突变导致肝细胞内脂质积累的潜在机制

  前期研究发现了SEMA7A在胆汁淤积症和脂肪肝疾病的发生和发展中发挥重要作用,炎症反应恰恰是参与这两类疾病的重要免疫反应。因此2023年年初,柴进教授团队继续挖掘SEMA7AR148W突变在肝脏炎症中的分子机制,在Cell Communication and Signaling(IF: 7.525)发表了题为“Semaphorin 7A interacts with nuclear factor NF-kappa-B p105 via integrin β1 and mediates inflammation”的研究论文,发现SEMA7A突变可通过NF-κB p50/p65通路在炎症中发挥关键作用。

  

  在SEMA7A突变和SEMA7A高表达模型中,SEMA7A通过整合素β1和NF-κB p105相互作用,促进p50的生成和NF-κB p65信号通路的激活。被激活的NF-κB p50/p65信号通路可刺激TNF-α和IL-1β的合成和分泌,导致肝脏炎症的过度积累。此外,肝细胞癌(HCC)患者和HCC小鼠模型中均发现SEMA7A表达水平的升高,这也表明SEMA7A具有广泛的临床意义,可能成为炎症和肿瘤发生的治疗靶点。

  

  图3 SEMA7A在肝细胞中的潜在炎症机制

  总的来说,整个研究的开端是从PFIC家系中,通过WGS分析挖掘到一个新的遗传位点,针对挖掘到的纯合子突变结合模型实验,阐明PFIC的发病机制和治疗方案。随后,根据之前实验中发现的表型特征,推测该突变可能与另一肝内疾病NAFLD相关,通过相应的高通量手段揭示了其在NAFLD发展中的分子机制。最后,总结前两个疾病的共同特征找到新的研究方向,证明该突变发现的广泛临床意义。

  抓住一个组学发现的结果,通过变换研究角度,深挖下游机制,你也可以“三年抱三”,大喊真香!如此利用一套组学数据进而开展系列研究,你学会了吗?

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