1.文献信息

标题：Genetic drivers of m6A methylation in human brain, lung, heart and muscle
发表时间：2021年7月1日
杂志：Nature Genetics（2020IF=27.605）
作者：麻省理工学院计算机与人工智能实验室Manolis Kellis课题组

数据和方法

主要数据

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m6A meRIP–seq across human tissues

文章主要使用的链特异性建库和双端45bp的测序策略，第一次遇到测这么短的啊：

We used the SMARTer Stranded RNA-Seq Kit from Clontech/Takada, which is optimized to work with 100pg of starting material. The libraries were sent for 2×45-base-pair paired-end sequencing.

甲基化数据提到的数据库为eGTEx，可以参考：https://cloud.tencent.com/developer/news/397979 进行此数据库的了解。

分析流程：

• 1.去除tRNA和rNRA：使用bowtie2将read比对到tRNA和rRNA，保留 the unmapped reads
  • tRNA：downloaded from the University of California, Santa Cruz Table Browser
  • rRNA：downloaded from the National Center for Biotechnology Information Nucleotide database
• 2.比对到参考基因组：使用hisat2 比对到the hg38 human genome： GENCODE (v26; downloaded from https://gtexportal.org/home/datasets
• Peak calling：MACS2

主要结果

这是一篇研究quantitative trait loci（QTL）与m6A修饰关联的文章，我主要关注m6A的地方，即结果1。

结果1：m6A variation across tissues and individuals

107个病人共176个样本，在QC之后，剩余91个病人129个样本做分析：53 brain, 12 heart, 32 muscle and 32 lung samples，见下图A。

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Peak calling共得到>278,000个peak位点（每个位点至少在两个病人中存在），平均每个样本约20,000个位点。

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这些Peaks中，与以前的结果相比，有很多都是以前未检测到的peak。比较的对象是来自数据库RMBase v2.0中发表的peaks。

RMBase v2.0: deciphering the map of RNA modifcations from epitranscriptome sequencing data

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并且，检测到的Peaks位点的主要集中在终止密码子附近。

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作者还将以前没有检测到的m6A位点序列特征分布也绘制了一个图，如下，这个图5’UTR位置的信息要比终止密码子的信号值高：

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保守序列特征：GGACH

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利用m6A谱对样本进行相似性分析，发现组织类型是主要的差异来源，与基于RNA表达谱的样本相似性分析结果类似。

基于m6A谱的样本相似性聚类：

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基于RNA表达谱的样本相似性聚类：

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具有组织特异m6A修饰位点的基因的功能富集结果显示，组织功能相关功能富集：

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此外，作者还对具有组织特异性m6A修饰位点的基因进行了展示：

这些具有m6A修饰位点信息的基因可以在数据库进行查询展示：https://www.gtexportal.org/home/browseEqtls?location=chr1%3A750000-850,000

• 大脑特异m6A修饰的POU3F2基因：

• 肺特异的m6A修饰EGFR 基因

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最后，不同组织总都有m6A修饰的基因在不同组织中的表达不差异，具有m6A修饰组织特异的表达 也特异。这表明m6A可以导致其他广泛表达的转录本的组织特异性功能。

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其他内容结果如下，详细版本可以前往看文献：

结果2：m6A genetic driver discovery and validation

结果3：Tissue specificity of m6A QTLs.

结果4：m6A QTLs and eQTLs sometimes overlap but are mostly independent

结果5：m6A QTLs help interpret GWAS loci

结果6：Tissue-specific m6A-QTL enrichments of GWAS variants

结果7：Novel m6A regulator prediction

非常好的资源：

此篇文章贡献了作者全部的分析代码，如下：

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下载链接

http://compbio.mit.edu/m6AQTLs/

可惜的是下载不到数据啊，即使是m6A的bed文件也没有公开，只能在GTEx中进行相关位点信息查询。

如有万能的网友能搞到数据，我就可以给你复现整个文章了。

不过，我还有plan B：准备找一套其他的数据，利用此篇文献的所有代码进行数据分析。后续即将更新~