企业官网建设流程全解析

北京网站开发设计,wordpress验证码代码,推广计划和推广单元什么区别,找外包公司开发app要注意什么文章目录介绍代码参考介绍 理解驱动人类免疫差异的基因调控机制对于阐明免疫介导疾病易感性至关重要。单细胞基因组学的出现为追踪这些基因效应对基因调控的影响提供了必要的分辨率#xff0c;从而揭示它们在细胞类型和特定环境条件下如何在免疫系统的整个连续过程中发挥作用…文章目录介绍代码参考介绍理解驱动人类免疫差异的基因调控机制对于阐明免疫介导疾病易感性至关重要。单细胞基因组学的出现为追踪这些基因效应对基因调控的影响提供了必要的分辨率从而揭示它们在细胞类型和特定环境条件下如何在免疫系统的整个连续过程中发挥作用。对免疫变异和免疫介导疾病的机制理解需要将转录组数据与表观基因组特征相结合以捕捉非编码变异对染色质的影响。由于缺乏来自外周血单个核细胞PBMC的大规模转位酶可访问染色质测序scATAC-seq数据集以及现有资源对欧洲血统个体的偏向研究进展受到了阻碍。我们构建了中国免疫多组学图谱CIMA来填补这些空白为剖析中国人群免疫系统的调控架构提供了一个基础资源。结果CIMA 是通过对 428 名中国成年人的 10,247,216 个外周血单个核细胞PBMC进行单细胞 RNA 测序scRNA-seq和单细胞 ATAC 测序scATAC-seq而开发出来的。通过对这些细胞进行迭代聚类和层次标注确定了 73 种具有不同转录特征的免疫细胞类型从而能够对与性别和衰老相关的分子变异进行系统分析。为了揭示调控机制我们使用单细胞 ATAC 测序scATAC-seq绘制了 338036 个候选顺式调控元件cCREs。通过将这些染色质图谱与单细胞 RNA 测序数据相结合我们构建了连接 84625 个调控区域和 13645 个靶基因的增强子驱动基因调控网络GRNs。此外我们还识别出了细胞类型特异性和与年龄相关的 GRNs揭示了免疫细胞中的关键转录因子TFs。通过将单细胞数据与全基因组测序WGS数据相结合我们进行了细胞类型分辨的定量位点连锁xQTL图谱分析并鉴定出了 9600 个 eGenes 和 52361 个 caPeaks。我们还检测到了在单核细胞和 B 细胞的发育轨迹中沿动态表达位点连锁eQTLs的变化。将这些 xQTL 结果与全基因组关联研究GWAS的汇总统计数据相结合我们确定了 1196 个在 68 种免疫细胞类型中基于汇总数据的孟德尔随机化SMR显著关联其中 73.2% 的这些关联仅在单一细胞类型中显著。我们揭示了细胞类型特异性和共享的多效性关联这些关联将基因变异与染色质可及性、基因表达、与炎症相关的循环蛋白以及疾病风险联系起来。例如变异 rs34415530 表现出多效性作用通过调节其对 CD4 FOXP3 调节性 T 细胞中 IKZF4 表达的影响同时影响循环白细胞介素-12BIL-12B蛋白水平和哮喘易感性。最后我们开发了 CIMA-CLM这是一种结合染色质序列和单细胞 RNA 测序数据的细胞类型特异性语言模型。该模型能够准确预测染色质可及性并且与不同细胞类型的实验峰具有高度一致性。此外计算机模拟突变证实了其在评估非编码变异效应方面的实用性。CIMA 提供了一个全面的、覆盖整个人群的免疫多组学资源能够揭示免疫系统中细胞类型特异性的调控机制。我们的工作为深化对人类免疫多样性的理解以及剖析免疫介导疾病的遗传基础提供了框架。代码https://github.com/CIMA-Project/CIMA/tree/main参考Chinese Immune Multi-Omics Atlashttps://github.com/CIMA-Project/CIMA/tree/main