Nat Genet：科学家开发出能对人类自身免疫性疾病进行遗传图谱绘制的新型统计学方法—SCENT

来源：100医药网 2024-04-22 11:59

本文研究结果表明，将SCENT方法应用于来自疾病相关人类组织的多模态数据中，或许就能扩展构建准确的细胞类型特异性的增强子-基因图谱，这对于定义非编码的突变功能至关重要。

对疾病的遗传学研究能绘制出驱动疾病发生的基因组片段，但想要理解这些改变如何促进疾病进展，重要的是就要了解其如何改变细胞群体中被认为会驱动疾病发生的致病基因的调节机制。近日，一篇发表在国际杂志Nature Genetics上题为 Tissue-specific enhancer gene maps from multimodal single-cell data identify causal disease alleles 的研究报告中，来自哈佛医学院等机构的科学家们通过研究开发出了能对人类自身性疾病进行遗传图谱绘制的新型学方法。

增强子-基因图谱 （Enhancer-gene maps）能将基因组调节区域与基因联系起来，对于理解疾病发生机制非常必要，但由于当前实验方法的局限性，研究人员在构建这些图谱上往往面临着巨大挑战，这或许就是的他们难以利用这一技术来应用于罕见的细胞群体和仅能调节特定细胞类型的基因。

图片来源：https://www.nature.com/articles/s41588-024-01682-1

文章中，研究人员开发出了名为SCENT（单细胞增强子靶基因定位single-cell enhancer target gene mapping）的新型统计学方法，该方法能利用多模态单细胞数据来建立调节性元件和基因之间的关联，并允许它们阐明常见疾病和罕见疾病中的可能性致病基因位点，这些见解或许能帮助研究人员开发出治疗多种人类疾病的新型疗法。研究人员将SCENT方法应用到了能代表多种人类组织的9种多模态单细胞数据集中，包括免疫细胞、神经元细胞和垂体细胞等，旨在理解每种特定细胞类型中DNA调节的复杂特性。

基于这些数据，研究人员开发出了23种不同的基因-增强子图谱来调查与1143种疾病合同镇相关的基因突变和表达模式，值得注意的是，他们还发现，对于人类免疫疾病而言，关键的见解不仅来自于免疫细胞，而且来自受影响组织本身的细胞。研究者Soumya Raychaudhuri博士说道，对于大多数自身免疫性疾病而言，人们往往认为我们需要一种免疫细胞的总体图谱，但我们发现，免疫细胞的增强子-基因图谱或许在受影响的疾病组织中是不同的；这项研究中，我们揭示了诸如此类图谱如何被用来解释人类性和其它自身免疫性疾病的遗传数据。

综上，本文研究结果表明，将SCENT方法应用于来自疾病相关人类组织的多模态数据中，或许就能扩展构建准确的细胞类型特异性的增强子-基因图谱，这对于定义非编码的突变功能至关重要。（100yiyao.com）

参考文献：

Sakaue, S., Weinand, K., Isaac, S.et al..Nat Genet (2024). doi：10.1038/s41588-024-01682-1

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