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与巨噬细胞极化相关的基因在骨质疏松症中的潜在致病作用:一项多组学孟德尔随机化研究

《Journal of Orthopaedic Surgery and Research》:Macrophage polarization-related genes with potential causal roles in osteoporosis: a multi-omics Mendelian randomization study

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年05月20日 来源:Journal of Orthopaedic Surgery and Research 2.8

编辑推荐:

  摘要背景新兴证据表明巨噬细胞极化与骨质疏松症的发病机制有关,但具体的致病基因和潜在的分子机制仍不明确。方法我们采用多阶段、基于汇总数据的孟德尔随机化(SMR)框架,将血液来源的甲基化、表达谱以及蛋白质数量性状位点(mQTL、eQTL和pQTL)数据与大规模骨质疏松症全基因组关联研

  

摘要

背景

新兴证据表明巨噬细胞极化与骨质疏松症的发病机制有关,但具体的致病基因和潜在的分子机制仍不明确。

方法

我们采用多阶段、基于汇总数据的孟德尔随机化(SMR)框架,将血液来源的甲基化、表达谱以及蛋白质数量性状位点(mQTL、eQTL和pQTL)数据与大规模骨质疏松症全基因组关联研究(GWAS)数据集相结合。我们对预定义的巨噬细胞极化相关基因进行了SMR和共定位分析,随后进行了多组学整合。为了探索外部表达模式,我们在一个独立的股骨组织微阵列数据集(GSE230665;12例绝经后骨质疏松症患者和3例对照组)中检测了选定基因的mRNA水平,并对优先级基因进行了通路富集和网络分析。

结果

我们的多组学分析在甲基化水平上发现了66个基因,在表达水平上发现了14个基因,在蛋白质水平上发现了5个与骨质疏松症相关的基因。综合分析显示,DNMT3A、CTSK和CDCA4在甲基化-表达界面具有与骨质疏松症风险相关的遗传学证据,而AGER、F2和HMOX1在蛋白质水平上也具有相关证据。在独立的股骨组织数据集中,骨质疏松症患者的AGER mRNA表达水平低于对照组(p = 0.0044),而DNMT3A mRNA表达水平则高于对照组(p = 0.018),这与基于eQTL的SMR结果相反,表明可能存在复杂的组织特异性或补偿性调控机制。

结论

这项基于血液QTL的多组学SMR研究重点关注了与巨噬细胞极化相关的基因和蛋白质,这些基因和蛋白质具有与骨质疏松症风险相关的遗传学证据,并提示了外周免疫信号传导与骨代谢之间的联系。这些发现具有探索性和假设生成性,需要在骨髓特异性和功能研究中进行验证。

临床试验编号

不适用。

背景

新兴证据表明巨噬细胞极化与骨质疏松症的发病机制有关,但具体的致病基因和潜在的分子机制仍不明确。

方法

我们采用多阶段、基于汇总数据的孟德尔随机化(SMR)框架,将血液来源的甲基化、表达谱以及蛋白质数量性状位点(mQTL、eQTL和pQTL)数据与大规模骨质疏松症全基因组关联研究(GWAS)数据集相结合。我们对预定义的巨噬细胞极化相关基因进行了SMR和共定位分析,随后进行了多组学整合。为了探索外部表达模式,我们在一个独立的股骨组织微阵列数据集(GSE230665;12例绝经后骨质疏松症患者和3例对照组)中检测了选定基因的mRNA水平,并对优先级基因进行了通路富集和网络分析。

结果

我们的多组学分析在甲基化水平上发现了66个基因,在表达水平上发现了14个基因,在蛋白质水平上发现了5个与骨质疏松症相关的基因。综合分析显示,DNMT3A、CTSK和CDCA4在甲基化-表达界面具有与骨质疏松症风险相关的遗传学证据,而AGER、F2和HMOX1在蛋白质水平上也具有相关证据。在独立的股骨组织数据集中,骨质疏松症患者的AGER mRNA表达水平低于对照组(p = 0.0044),而DNMT3A mRNA表达水平则高于对照组(p = 0.018),这与基于eQTL的SMR结果相反,表明可能存在复杂的组织特异性或补偿性调控机制。

结论

这项基于血液QTL的多组学SMR研究重点关注了与巨噬细胞极化相关的基因和蛋白质,这些基因和蛋白质具有与骨质疏松症风险相关的遗传学证据,并提示了外周免疫信号传导与骨代谢之间的联系。这些发现具有探索性和假设生成性,需要在骨髓特异性和功能研究中进行验证。

临床试验编号

不适用。

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热搜:孟德尔随机化|QTL 位点|多组学整合|骨髓调控|骨骼保护|免疫信号 若内容相对紧凑(如当前摘要第 1 部分)|优选前 5 个而非 6 个;若考虑全文结论扩展|可选第 6 个“细胞因子”。为保通用性与专注于摘要核心发现|当前策略采用设出质控项“骨髓调控”(对应第6 个)及体现创新路径的“外周免疫”(第5 个)|并保留覆盖方法学的“QTL 位点”“血液数据”“通路分析”三类基础要素中的关键项|最终在 1-6 范围内选出最具代表性项并去冗余。 骨髓调控|孟德尔随机化|多组学整合|骨骼保护|外周免疫|QTL 位点

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