张俊鹏
CBMAP:中国脑多组学图谱计划
2025-10-15 09:34
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CBMAP:中国脑多组学图谱计划 

神经和精神疾病的发病和进展与脑组织内的分子过程密切相关。研究表明,转录和蛋白质的水平,无论是否存在翻译后修饰(PTM)在脑组织中表现出高度特异性,这使得使用外周组织作为替代品变得具有挑战性。非灵长类动物和灵长类动物已被用于研究人类大脑的生理学和病理生理学。尽管这些发现具有启发性,但在准确模拟人类大脑方面仍存在显著差距,特别是在高级认知功能(如自我)方面。此外,模式动物在基因间区域通常表现出有限的种间保守性,这限制了非编码调控机制的理解。因此,一个基于人类的分子图谱,特别是针对脑组织或细胞类型的特异性图谱,是不可或缺的。 

人类群体层面的分子图谱,如 1000 基因组计划,通过提供全球不同人群遗传多样性的详细目录,极大地推动了生物医学研究。然而,仅建立遗传变异与疾病关联,而不考虑调控分子时,会缺失调控生物学方面的信息。一个群体层面的多组学参考对于阐明分子的分布和多样性、它们之间的相互关系及其与衰老和多种疾病的相关性具有基础性意义。直到近期通过 GTExROSMAPPsychENCODEMSBB 以及 Knight-ADRC 研究等项目的努力,才建立了人类脑组织的多组学参考数据。GTEx 项目构建了一个联合基因组-转录组图谱,展示了 50 种人类组织的转录分布,揭示了遗传变异对转录调控的影响。这促进了发现可能介导变异对疾病影响的潜在调控分子,这些分子是从全基因组关联研究(GWAS)中确定的,从而部分解释了变异与疾病之间的生物学缺失。然而,GTEx 中脑组织的样本量有限,仅有 100–200 个样本,其中大部分主要来自欧洲血统的人群。宗教秩序研究/记忆与衰老项目(ROSMAP)分析了数百个人类脑组织样本的基因组、表观基因组、转录组和蛋白质组,这些样本主要来自欧洲血统的人群,从而创建了一个主要聚焦于理解阿尔茨海默病(AD)病因的多组学图谱。PsychENCODE项目旨在通过脑组织的组学数据揭示精神疾病遗传和分子机制,但其亚洲样本代表性有限。MSBB–Mount Sinai NIH 神经生物样本库整合了不同脑区的多组学数据,以及神经突瘢痕密度定量指标和临床痴呆评定量表,以推进对阿尔茨海默病发病机制的理解。配对研究表明,神经精神疾病的分子机制在亚洲和欧洲人群中可能存在差异。该研究还强调,增加遗传祖先多样性比在单祖先参考内增加样本量更有效地提高了探测性状相关遗传元件的效能。因此,迫切需要填补亚洲人群大规模多组学脑图谱的空白。 

由于脑组织的特殊性,通过医院或社区招募来获取群体规模样本非常具有挑战性。国家脑库为系统性分析人类大脑分子特征提供了绝佳的机会。在国家级健康与疾病人类脑组织资源中心的领导下,并与中国人类脑库联盟内的多个中心合作,Zhou等人提出了中国脑多组学图谱项目(CBMAPhttps://ngdc.cncb.ac.cn/gsa/)。在项目的第一阶段,从超过 1000 名中国捐赠者那里收集了脑组织样本。该项目将为人类脑样本的基因组、表观基因组、转录组、蛋白质组和代谢组的分子特征提供全面的图谱(图 1)。值得一提的是,CBMAP 还将涵盖先前研究中未在群体规模上捕捉到的多种翻译后修饰(PTM)。PTM是蛋白质功能调节的关键机制,通过添加或移除特定的化学基团,或通过蛋白质裂解来改变蛋白质的性质、定位、稳定性和相互作用。这些修饰在维持动态细胞功能和生物过程中发挥着重要作用。tau 蛋白磷酸化的变化是最具特征性的阿尔茨海默病(AD)的表现形式。此外,将为选定的样本生成空间组学和单核染色质 3D 结构数据,以提供更高分辨率和更深入的洞察力,揭示大脑相关疾病的分子基础。染色质的 3D 结构对基因调控和细胞功能至关重要。染色质通过拓扑关联域(TAD)以及增强子和启动子之间的空间相互作用来调控精确的基因表达。这些机制在大脑的复杂发育和功能中尤为重要。鉴于目前对大脑 PTM 3D 染色质结构的研究有限,通过全面研究可能会揭示大脑疾病病因和进展中的未知机制。 

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1 中国脑多组学图谱项目(CBMAP)概述。该项目旨在构建基因组、表观基因组、转录组、蛋白质组和代谢组的图谱。将研究多种与脑相关疾病的病因,主要包括阿尔茨海默病(AD)、帕金森病(PD)、脑血管疾病(CVD)、肌萎缩侧索硬化症(ALS)、精神分裂症(SCZ)。右上角的标志由一个中国结和一个 DNA 双螺旋结构组成,它们类似于脑组织和血管的形状。中国结不仅仅是手工艺品;它们也象征着中国传统文化的标志,代表着人们对幸福、安全、健康、长寿和爱的愿望 

CBMAP 正在构建一个包含超过 1000 个人类大脑的多组学参考图谱(第一阶段),旨在基于群体水平特征,理解认知、衰老和脑相关疾病的分子网络和特征,以支持中国脑计划(CBP)。 

参考文献

[1] Zhou D, Zhou Y, Sun Z, Ji F, Zhang D, Wang Q, Ruan Y, Wang Y, Zhu Y, Sun X, Li MJ, Yuan C, Liu K, Sun L, Zhai W, Fan J, Zhu K, Qiu W, Yan X, Ma C, Shen Y, Bao A, Yue W, Shi Y, Chen C, Yang J, Duan S, Zhang J; CBMAP Consortium. The China Brain Multi-omics Atlas Project (CBMAP). Mol Psychiatry. 2025 Sep 15. doi: 10.1038/s41380-025-03250-3.   

以往推荐如下:

1. 分子生物标志物数据库MarkerDB

2. 细胞标志物数据库CellMarker 2.0

3. 细胞发育轨迹数据库CellTracer

4. 人类细胞互作数据库:CITEdb

5. EMT标记物数据库:EMTome

6. EMT基因数据库:dbEMT

7. EMT基因调控数据库:EMTRegulome

8. RNA与疾病关系数据库:RNADisease v4.0

9. RNA修饰关联的读出、擦除、写入蛋白靶标数据库:RM2Target

10. 非编码RNA与免疫关系数据库:RNA2Immune

11. 值得关注的宝藏数据库:CNCB-NGDC

12. 免疫信号通路关联的调控子数据库:ImmReg

13. 利用药物转录组图谱探索中药药理活性成分平台:ITCM

14. AgeAnno:人类衰老单细胞注释知识库

15. 细菌必需非编码RNA资源:DBEncRNA

16. 细胞标志物数据库:singleCellBase

17. 实验验证型人类miRNA-mRNA互作数据库综述

18. 肿瘤免疫治疗基因表达资源:TIGER

19. 基因组、药物基因组和免疫基因组水平基因集癌症分析平台:GSCA

20. 首个全面的耐药性信息景观:DRESIS

21. 生物信息资源平台:bio.tools

22. 研究资源识别门户:RRID

23. 包含细胞上下文信息的细胞互作数据库:CCIDB

24. HMDD 4.0miRNA-疾病实验验证关系数据库

25. LncRNADisease v3.0lncRNA-疾病关系数据库更新版

26. ncRNADrug:与耐药和药物靶向相关的实验验证和预测ncRNA

27. CellSTAR:单细胞转录基因组注释的综合资源

28. RMBase v3.0RNA修饰的景观、机制和功能

29. CancerProteome:破译癌症中蛋白质组景观资源

30. CROST:空间转录组综合数据库

31. FORGEdb:候选功能变异和复杂疾病靶基因识别工具

32. Open-ST3D高分辨率空间转录组学

33. CanCellVar:人类癌症单细胞变异图谱数据库

34. dbCRAF:人类癌症中放射治疗反应调控知识图谱

35. DDID:饮食-药物相互作用综合资源可视化和分析

36. SCancerRNA:肿瘤非编码RNA生物标志物的单细胞表达与相互作用资源

37. CancerSCEM 2.0:人类癌症单细胞表达谱数据资源

38. LncPepAtlas:探索lncRNA翻译潜力综合资源

39. SPATCH:高通量亚细胞空间转录组学平台

40. MirGeneDB 3.0miRNA家族和序列数据库

41. RegNetwork 2025:人类和小鼠基因调控网络整合数据库

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