GWAS找到的海量疾病风险变异,到底哪些才是真正致病的?非编码变异的功能又该怎么验证?这两个问题一直是生信和医学研究者的痛点,尤其对于年龄相关性黄斑变性(AMD)这类复杂眼病。
2026年1月27日,Sean K. Wang、Jiaying Li团队在《Cell Reports》发文,用单细胞多组学结合增强子连接组分析,从人类视网膜色素上皮(RPE)和脉络膜组织入手,系统性解析了AMD的风险变异。今天我们就来拆解一下这篇生信文章:Single-cell multiome and enhancer connectome of human retinal pigment epithelium and choroid nominate causal variants in macular degeneration。
研究概述
AMD是全球主要致盲原因,分干性和湿性两类,干性AMD至今缺乏有效治疗。GWAS已经发现了多个AMD相关风险位点,但这些位点里大部分是非编码变异,没法直接判断功能和是否致病。研究团队把目光放在AMD病变最先累及的RPE和脉络膜组织,整合单细胞转录组、表观组、HiChIP、STARR-seq等多种技术,一口气分析了近2000个AMD相关变异,最终筛选出有明确致病潜力的变异和相关机制,还公开了一套可用的研究资源。
实验设计
研究用了9名捐赠者的14只眼的RPE-脉络膜复合物,其中4只眼确诊干性AMD。团队先优化了Omni-ATAC方案,解决了色素干扰细胞核分离的问题,然后做了单细胞转录组和表观组的联合测序。后续还开展了H3K27ac HiChIP实验来绘制增强子-基因相互作用网络,用等位基因特异性STARR-seq验证变异功能,同时结合已发表的eQTL数据和ChromBPNet深度学习模型,从多个维度解析这些风险变异的实际作用。
研究结果
数据分析
生信分析
该研究涉及的组学技术包括单细胞转录组测序(scRNA-seq)、单细胞染色质可及性测序(scATAC-seq)、HiChIP、STARR-seq、eQTL分析和ChromBPNet深度学习模型。
1. scRNA-seq分析
先用Cell Ranger ARC处理原始数据得到基因表达矩阵,再用Seurat做标准化、降维聚类,Harmony用来校正批次效应,通过FindAllMarkers函数找到细胞类型特异性标记基因,最后手动给细胞类型注释。
2. scATAC-seq分析
借助共享条形码把scRNA-seq的细胞类型注释结果用到scATAC-seq上,用ArchR软件处理数据,MACS2调用染色质可及性峰,鉴定出细胞类型特异性的标记峰,再分析这些峰和启动子的共可及性,以及峰和基因表达的相关性。
3. HiChIP分析
HiC-Pro处理测序数据,过滤掉重复reads后生成相互作用矩阵,Juicer软件调用H3K27ac HiChIP环,最后看这些环的锚点和scATAC-seq峰有没有重叠。
4. STARR-seq分析
FLASH合并测序reads,BWA-MEM比对到寡核苷酸序列,DESeq2做计数标准化,找出输出库中比输入库显著富集的序列作为增强子,再用mpra包分析等位基因的特异性活性。
5. 多组学联合分析
先整合scRNA-seq和scATAC-seq数据,把基因表达和染色质可及性关联起来;再结合HiChIP、ABC模型、STARR-seq、eQTL数据和ChromBPNet的预测结果,构建增强子连接组,最后对AMD风险变异进行优先级排序。
统计分析
• 筛选差异表达基因时,设定log2倍变化≥0.5、FDR<0.05;
• 鉴定差异可及性峰时,设定log2倍变化≥0.5、FDR≤0.25;
• STARR-seq定义增强子时,要求log2倍变化>0.585、调整后p值<0.05;
• 功能性SNP需要满足两个条件:位于STARR-seq增强子区域、调整后p值<0.05,且log2倍变化超过对照SNP的80百分位;
• 统计检验用Fisher检验,多重检验校正用Benjamini-Hochberg法。
总结
研究意义
这是首次构建人类RPE和脉络膜的单细胞多组学图谱,还有全基因组范围的增强子连接组。研究明确了AMD风险变异的细胞靶点和调控机制,提名了多个致病变异和相关基因,不仅为AMD发病机制研究提供了新方向,还为RPE和脉络膜相关的其他疾病(比如中心性浆液性脉络膜视网膜病变、脉络膜黑色素瘤等)提供了可复用的公共资源。
文章复现
这篇文章的原始数据和生信分析代码都公开了,非常全面。
• 原始数据:
• GEO:GSE262151(包含scRNA-seq、scATAC-seq、HiChIP数据)
• GEO:GSE289703(STARR-seq数据)
• Zenodo:https://doi.org/10.5281/zenodo.14031498(ChromBPNet模型)
• 生信分析代码:https://github.com/seankwang/RPEchoroid-multiome
• 研究资源网页:https://eyemultiome.su.domains/
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