DNA甲基化数据的去卷积揭示了子宫内膜异位症和原位子宫内膜中细胞类型特异性的表观基因组特征

Deconvolution of DNA methylation data reveals cell type-specific epigenomic signatures in endometriosis and eutopic endometrium

作者信息Yucheng Wang, Patricia A Shaw, Camille K Boufford, Ashley C Davis, Elizabeth Lewis, Amanda Vallon, Lucas Tavares Naief, Michaela Ednie, Laken Ritzert, Francis R G Amrit, Nicole M Donnellan, Tianjiao Chu, Chris G McKennan, David G Peters
PMID41433079
发布时间2026-01-07
DOI10.1093/molehr/gaaf061

实验完整度

中

包含微阵列数据重新分析、目标测序去卷积和差异甲基化分析,但缺乏功能验证和机制验证实验。

主要模型

子宫内膜异位症病变组织 原位子宫内膜组织(EM病例和对照) 子宫内膜抽吸活检样本(637例EM病例和347例对照)

重点核对

EM病例和对照的数量:637例EM病例和347例对照用于微阵列分析 测序样本数:6例EM病变、6例EM患者配对EE、6例正常对照EE 目标测序覆盖范围:123 Mb基因组区域,包括启动子、外显子、内含子、CpG岛等 差异甲基化阈值:FDR调整后P值≤0.01且甲基化差异≥20% 去卷积参考数据:Loyfer等人(2023)的细胞类型特异性DNA甲基化图谱

摘要

子宫内膜异位症(EM)是一种使人衰弱的疾病,涉及子宫内膜腺体和基质在子宫外生长。为了进一步了解EM中的表观基因组失调并寻找疾病生物标志物,我们对原位子宫内膜(EE)和EM病变中的DNA甲基化进行了全面评估。我们对先前从637例EM病例和347例对照者的子宫内膜抽吸活检中生成的DNA甲基化数据进行了去卷积分析,这些数据是通过基于微阵列的DNA甲基化分析获得的。我们进一步通过溶液相杂交和DNA测序分析了EM病变和配对EE样本中的DNA甲基化。对于微阵列数据分析,我们使用了无参考方法(BCconf)来恢复潜在因子,并发现其与EM状态高度相关,表明EE细胞比例在EM病例和对照之间存在差异。去卷积显示,EM病例中上皮细胞(P值=9.1×10-3)和成纤维细胞(P值=0.022)减少。对测序数据的去卷积分析识别出EM病变与病例和对照的EE之间的差异,包括血管内皮细胞(错误发现率[FDR]调整后P值=6.1×10-3;在EM病变中更丰富)、自然杀伤细胞(FDR调整后P值=0.031;在EM病变中较少)和卵巢/子宫内膜上皮(FDR调整后P值=3.2×10-3)。我们检测到病例和对照的EE样本之间细胞类型比例的显著差异。改进的去卷积参考数据以实现更智能的区域定位策略将为进一步了解EM的分子表型提供见解,并可能为微创检测提供新方法。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
子宫内膜异位症中细胞类型比例和DNA甲基化是否存在异常,以及与对照相比原位内膜和病变的表观基因组特征如何?
核心机制
子宫内膜异位症病变中血管内皮细胞比例增加、NK细胞比例减少,以及多个CpG岛低甲基化涉及神经相关基因和雌激素调控通路。
主要证据
基于微阵列数据(637例病例和347例对照)的去卷积发现上皮和成纤维细胞比例减少;基于测序数据(6例病变和配对EE)的去卷积发现血管内皮细胞增加、NK细胞减少;差异甲基化分析显示病变中CGI低甲基化,涉及ASCL2、GATA2、HAND2等基因。
研究意义
研究表明EE细胞比例变化可能作为生物标志物,但细胞类型差异小,诊断价值有限;改进的参考数据可能指导更智能的区域靶向策略,并为微创检测提供新方法。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

微阵列数据重新分析

评估EM病例和对照原位子宫内膜中DNA甲基化差异及细胞比例差异。

使用BCconf方法对Mortlock等人(2023)的EPIC微阵列数据进行去卷积,识别潜在因子,并评估细胞比例与EM相关性。

2

目标测序和DNA甲基化分析

比较EM病变、配对EE和正常对照EE的DNA甲基化差异。

对提取的DNA进行酶促甲基化测序,使用Twist Human Methylome Panel靶向捕获,在NovaSeq上进行测序,然后进行差异甲基化分析。

3

细胞类型去卷积分析

估计不同样本中细胞类型比例,并比较区域间差异。

使用Loyfer等人(2023)的细胞类型参考图谱,通过非负最小二乘回归估计细胞类型比例,并进行统计比较。

4

通路和相关基因分析

识别差异甲基化基因富集的生物通路和上游调控因子。

使用Ingenuity Pathways Analysis (IPA)分析差异甲基化CpG所在基因的富集通路和上游调控因子。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
Nucleospin组织XS试剂盒Macherey-Nagel--
KAPA hgDNA定量和QC试剂盒Roche--
Covaris S220超声仪Covaris--
酶促甲基化测序文库制备协议NEB--
Twist人类甲基化组panelTwist Biosciences--
NovaSeq 6000Illumina--
Infinium甲基化EPIC芯片Illumina--

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
微阵列数据重新分析
样本量:637例EM病例和347例对照;协变量:批次、位点、甲基化板、祖先、月经周期阶段;无参考去卷积方法:BCconf
阅读提示:Materials and methods: Reanalysis of publicly available DNA methylation data
DNA提取和定量
试剂盒:Nucleospin Tissue XS Kit、KAPA hgDNA Quantification and QC Kit;剪切仪器:Covaris S220
阅读提示:Materials and methods: DNA methylation analysis by solution-phase hybridization and sequencing
文库构建和靶向测序
文库制备:酶促甲基化测序;捕获panel:Twist Human Methylome Panel;测序平台:NovaSeq 6000;测序深度:平均约84x
阅读提示:Materials and methods: DNA methylation analysis by solution-phase hybridization and sequencing
差异甲基化分析
过滤条件:FDR调整后P≤0.01且甲基化差异≥20%;参考基因组:GRCh38/hg38;比对和甲基化调用:Bismark
阅读提示:Materials and methods: Identification of differentially methylated CpG sites
细胞类型去卷积分析
参考图谱:Loyfer等人(2023)的39种细胞类型;标记筛选:计数<30排除;方法:非负最小二乘回归;比例归一化
阅读提示:Materials and methods: Deconvolution analysis of DNA methylation data