Cell | 免疫疾病中免疫细胞特异基因调控动态高分辨率

北海道大学的原始数据分析方法医务人员和RIKEN Research原始数据分析方法所的合所写们之前成立了首个针对自身自身病原体癌症和自身增生性癌症的突变原始数据库。渴望这一教育资源能为病原体癌症的发展获取新见解，并不太可能有助于药品的推断出。地质学家们还渴望，与病原体具体的突变组原始数据图谱再次不太可能用于诸如COVID-19等疾病的原始数据分析方法。

北海道大学重大项目原始数据分析方法助理，病变风湿病学家，系统突变组学专家Mineto Ota哈佛大学说是：“要认识癌症，就必须深刻明白突变反转的系统。有了这个原始数据集，我们就可以将与癌症具体的DNA氨基酸变化的原始数据与对癌症胃癌系统十分不可忽视的突变和细胞膜型式联系起来。”Ota是该团队撰写在《Cell》杂志上的文章的主要所写，文章标题为“Dynamic landscape of immune cell-specific gene regulation in immune-mediated diseases”。该重大项目是与Chugai Pharmaceutical的地质学家们合作开展的。

所写写道，病原体内源性的癌症（IMD）还包括从自身自身病原体到自身增生的多种病变。他们引述，尽管IMD之前炎性细胞膜因子的异常活动表明病原体细胞膜系统发生了变化，但是，“对于IMD的具体突变甚至具体细胞膜型式知之甚少。”

均突变组关连性原始数据分析方法（GWAS）推断出了许多与IMD具体的突变组突变座。但是，在此类关连性原始数据分析方法之前比对出的许多突变反转都地处调控突变“on”或“off”暗示的DNA非编码区域内，而不是地处突变编码氨基酸之前。原始数据分析方法小组引述：“GWAS之前阐释了许多与简单表现型和癌症具体的突变组突变座，还包括IMD。这些反转之前的大多数都地处非编码突变组区域内，尤为是依赖性元件，如增强子和内含子。”

为了阐释依赖性DNA的系统，一种并不完均一致型式的突变组分析方法，称之为暗示定量表现型突变突变座（eQTL），目的将DNA氨基酸的歧异与突变暗示的歧异联系起来。透过eQTL原始数据，原始数据分析方法医务人员可以对依赖性DNA氨基酸的目的、依赖性氨基酸之前的反转如何严重影响其依赖性突变的暗示以及这些突变暗示歧异如何导致癌症做出更加自大的猜测。

其它针对病原体的eQTL原始数据分析方法之前在开展之前，但原先的原始数据分析方法工作只还包括健康参与者，并安均检查了有限为数的细胞膜型式。原始数据分析方法医务人员写道：“对健康NAD病原体细胞膜的原始数据分析方法不太可能没有捕获癌症情况下推断出的一系列eQTL现像。此外，虽然对病原体细胞膜的实验性刺激可以在仅仅上三维癌症情况，但不一定似乎揭示出体内的生理环境。”

Ota补足道：“增生情况下，病原体细胞膜的科学特性与健康情况下的完均一致细胞膜截然并不完均一致。与病原体情况具体的突变反转不太可能只在体弱情况下起作用，因此对于这种型式的突变原始数据分析方法，从真实病征口中借助样品十分不可忽视。”

在他们最新另据的原始数据分析方法之前，原始数据分析方法小组对79名健康参与者和337名被治疗患有10种并不完均一致型式病原体内源性癌症（还包括类风湿性关节炎、不足之处红斑狼疮和不足之处硬化症）的病征开展了均突变组分子生物学。所有参与者都是东洋裔。

认识病原体内源性的癌症具启发性，因为尽管每种癌症在病变上都是并不完均一致的，但仍有许多重叠之处，并且具完均一致治疗的病征不太可能表现出十分并不完均一致的症状。原始数据分析方法医务人员补足说是：“由于所有这些自然环境，一次研习一种病原体内源性癌症的能够是有限的。但是，如果我们一起原始数据分析方法10种癌症，就可以更加均面地认识这些型式的癌症。”

在开展均突变组分子生物学后，原始数据分析方法医务人员从参与者的血液循环样品之前分离出28种并不完均一致型式的病原体具体细胞膜，并测量了这些细胞膜之前的突变暗示。“我们在图谱之前看到，每种病原体细胞膜型式都有并不完均一致的eQTL结果，这可以知道我们细胞膜型式之间突变依赖性的歧异，以及哪种细胞膜型式对于发展哪种癌症至关不可忽视。”原始数据分析方法医务人员说是。

所写年度报告说是，“在突变暗示分析方法之前，我们在一个三维器上对多个IMD开展比起，使我们并不需要描述每个癌症（病征）的特征，并定位与单个癌症选择性具体的突变，以及在一组IMD之前失调的途径……我们的原始数据集使我们并不需要检测每个特定细胞膜型式之前eQTL现像的生理（癌症）氛围涡轮机的干扰。”

原始数据分析方法医务人员将得到的教育资源取名为北海道大学病原体细胞膜突变暗示图谱（ImmuNexUT），并说是它亦然了使用东亚裔参与者成立的最大者的eQTL原始数据集。他们总结道：“我们确定了病原体细胞膜型式选择性的eQTL现像，还包括基本上没另据的罕见细胞膜型式，它们在生理增生条件下的自然环境，以及这些eQTL与IMD基因型之间的显著关连性。”

“到迄今为止，在这一科技领域，大规模的突变组和系统突变组原始数据分析方法主要是透过欧洲地区**开展的，尽管社会群体自然环境对于精确明白突变组系统至关不可忽视。”原始数据分析方法医务人员说是，“这个东洋测试者的eQTL图谱对于弥补这种以欧洲地区为之前心的偏见，转化欧洲地区的原始数据集全面性原始数据分析方法DNA反转的系统，也具不可忽视涵义。”

原始数据分析方法医务人员渴望ImmuNexUT原始数据库将此后增长，并再次为病征带来更加容易的结果。他们说是：“与之前另据的教育资源远比，我们的原始数据集具独特而不利于的表现形式，还包括均面的病原体细胞膜拆成、**之间病原体情况的变化以及共存的非欧洲地区**。”