最新Nature热点“m7G”修饰，发文基数小涨幅快，纯生信分析挖掘时机刚刚好，8+纯生信

RNA修饰近些年风头正盛，不过大家当前重点关注的是m6A修饰，其次像m1A和m6A等，这些内容前期已经和大家分享，感兴趣的粉丝可以看看前文。今天给大家主要介绍m7G，也是RNA修饰里的后起之秀。

N7-甲基鸟苷(N7-methylguanosine, m7G)是tRNA的完整性和稳定性所必需的。tRNA m7G甲基化复合物主要由甲基化酶METTL1和辅助蛋白WDR4组成，但是其具体过程尚不清楚。2023年1月4号的Nature文章“Structural basis of regulated m7G tRNA modification by METTL1-WDR4”发现WDR4可作为METTL1和tRNA T臂的支架，并解释了这个过程。

并不算是大的研究热点，其Pubmed发文数表现出明显的基数小，但

涨幅快的特征，2022年发文数近似翻倍，刚好处于增长但尚未泛滥的阶段，非常适合入手（图1）。

图1 “m7G”的pubmed发文数量

当然，熟悉小云的粉丝都知道，小云并不是主推实验思路的，那么我们给出“m7G”的方向，也是为了推荐大家进行生信数据分析的。

下面，我们就具体分享一篇8+的纯生信分析的m7G相关文章，进行示例展示，方便大家复现。（如果没有分析思路或者文献复现有困难，可以找小云，超多创新性高的分析思路和分析服务供你选择！）

题目：肺动脉高压患者m7G甲基化修饰模式与肺血管免疫微环境的数据分析

杂志：Front Immunol

影响因子：IF=8.8

发表时间：2022年12月

研究思路

对GSE15197和GSE113439数据集中的m7G调节基因进行了差异分析。基于LASSO回归和随机森林筛选疾病特征基因。然后，构建了一个基于差异m7G调节基因的预后模型，并在GSE113439数据集上进行验证。随后，使用ssGSEA算法对PAH患者的免疫细胞丰度进行分析。最后，我们根据PAH的基因集筛选可能的上市药物。有关详细信息，请参见图形摘要。

分析结果

1. PAH患者的差异m7G调节基因鉴定

使用limma包筛选GSE15197数据集中差异表达的m7G调节基因。筛选出15个差异表达的m7G 调节基因(NSUN2, DCP2, DCPS, NUDT11, NUDT16, NUDT3, CYFIP1,EIF4E, EIF4E2, NCBP1, EIF3D, EIF4A1, EIF4G3, IFIT5和SNUPN)。表明m7G调节器在PAH发病过程中发挥了关键作用。

图2 PAH患者的差异m7G调节基因鉴定

2. 筛选出与疾病特征相关的m7G调节基因

为了筛选出与PAH相关的m7G调节基因，使用了3种机器学习方法。LASSO回归分析筛选出NSUN2, CYFIP1, EIF4E, NCBP1和IFIT5基因为PAH相关的m7G调节基因（图3A）；随机森林法筛选出了8个PAH相关的m7G调节基因（图3B）；EIF4E, CYFIP1,IFIT5和 NUDT3基因则是SVM-RFE分析获得的差异TOP基因（图3D）；将上述3种分析方法获得的基因取交集，则最终获得了如下3个基因CYFIP1, EIF4E和 IFIT5为PAH相关的m7G调节基因（图3E）。

图3与疾病特征相关的m7G调节基因的筛选

3. PAH诊断模型的构建和验证

为了预测疾病的发病，我们构建了一个基于上步获得3个PAH相关的m7G调节基因（CYFIP1、EIF4E和IFIT5）构建模型（图4A）。列线图模型在预测PAH方面具有较高的准确性（图4B）。同时，DCA显示“诺模图”曲线在灰色线以上，表明患者在高风险阈值为0到1区间时，可以适用于此列线图模型（图4C、D）。。这些结果还表明，CYFIP1、EIF4E和IFIT5三个基因在PAH发病过程中可能具有关键作用。

图4  PAH诊断模型的构建和验证

4. 基于m7G调节基因表达对PAH患者进行分型

基于15个差异表达m7G调节基因，利用R进行“Consensus Cluster Plus”分析，将PAH患者分为cluster A和cluster B（图5 A）；Cumulative Distribution

Function也证实将患者分为2组时有最佳值（图5 B）；对PAH患者进行PCA分析，发现cluster A和cluster B可以显著区分开（图5 C）；cluster A和cluster B存在显著差异，其中DCPS, NUDT16, NUDT3, EIF4E2和SNUPN基因在 type A中降低，而NSUN2, DCP2, EIF4E和 IFIT5在type B中被调节（图5 D）。

图5  基于m7G调节基因表达对PAH患者进行分型

5. PAH中生物标志物与免疫细胞的相关性分析

为了进一步阐明PAH患者和对照组之间的免疫差异，作者使用ssGSEA分析评价GSE15197数据集中患者的28种免疫细胞，结果表明m7G cluster A和m7G cluster B患者群体之间的免疫细胞差异显著（图6A）；MDSC、单核细胞、活化CD4 T cell、调节性T下表和Th2细胞在两组间存在差异（图6B）；进一步对免疫细胞和m7G调节基因做了相关性分析（图6C）；CYFIP1基因和记忆CD4 T细胞、调节性T细胞、活化性T细胞成正相关；与Th17细胞呈负相关（图6D）。

图6  高风险组和低风险组患者的差异基因分析

6. 对PAH疾病的靶向药物评价

针对PAH的治疗价值，对已上市的药品进行评价。表1对DSigDB数据库中，具有靶向m7G调节基因的有效药物进行了评分。基于P值的大小，列出了前10名潜在药物。此10种药物可能对PAH的临床治疗具有研究意义。

表1  对PAH疾病的靶向药物评价

文章小结

这篇文章是以Nature热点“m7G”的调节基因为研究对象，在对PAH的临床数据进行分析，以构建特征基因、建立疾病预测模型、对患者进行分型和不同分型患者的表型比较等思路。其主要创新点为“m7G”研究对象，后续分析方法和思路相对成熟。

因此，如果对表观遗传感兴趣，且想突破m6A等方向，那么m7G方向，换个疾病就可以复现一篇文章，暂时还未做这方面分析的，那么赶紧动手吧，抓紧复现。

小云悄悄话

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