2022年1-2月m6A研究总览、推荐杂志及亮点研究 | m6A专题
Hello大家，你们消失已久的沈工又双叒叕回来了。2022年国自然标书想必已经进入到了冲刺的最后阶段了吧，好多老师都把m6A作为自己申请基金的方向之一。但是也有一些老师认为m6A可能有过气的可能。那么我们从几个维度来看下，为何m6A仍然是当今科研圈的当红炸子鸡。
在开始前，先打个广告，截止2022年2月，联川生物m6A相关用户文章总数已突破74篇，其中影响因子10分以上的研究占比接近50%，涵盖肿瘤、遗传病、心血管、固有免疫和适应性免疫、畜牧肉类品质、干细胞与发育、植物病理、植物逆境胁迫等多个方向。具体文章列表请看文末。
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这边推荐两个何川教授的精彩讲座，第一个为2021年11月芝加哥大学的Harper Lecture，全程1小时全英文（无字幕）。
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第二个为未来科学大奖上何川教授20分钟的演讲，全程中文，标题为——RNA 甲基化在生物医学和农业里的未来前景。上述2个演讲的PPT，相差不大，均为同一份，请各位老师可以根据自己的需求选择观看学习。
我们接着回来，我们从Pubmed对2022年开年到2月底，所有发表的m6A论文进行了统计。我们发现，在前年我们统计的数据中，10分以上的研究每月占比在20%以上，而到了今年的1-2月份，这个比例仍然大致保持在15%以上，其中2月份几乎接近20%。这说明m6A研究依旧火热，从总发文量406篇我们就能看出端倪。
另外5-10分的发文占比几乎接近50%，所以5分以下的文章占比甚至只有30%多。这就意味着，只要做了m6A相关方面的研究，结论结实可靠，能说明生物学问题，就能很容易被杂志接受。
值得注意的是，植物方面的研究以及一些非模式生物的研究，目前占比也越来越大。一方面，RNA表观调控几乎贯穿了动物、植物甚至是病毒在生命过程中的任何阶段，所以m6A修饰在其中起到了非常大的作用。
所以我们的结论是，m6A仍在目前基础医学、生物化学、动植物研究中占据着非常重要的中心地位。RNA表观修饰在后续研究中，依旧有冲击高分文章的潜质。
我们还对2022年1月到2月总计406篇文章到底喜欢投哪些杂志进行了大致的预览，我们发现还是有一些规律的。
a. 基础医学和生物化学方向（含动物科学及兽医学）：
基础医学和生物化学方面，Oncogene、Cancer Letters、Molecular Therapy-Nucleic Acids、Cell Death & Disease、Frontiers in Immunology、Frontiers in Cell and Developmental Biology等杂志在7-9分这个阶段是基础医学和生物化学方向最爱投稿的杂志。我们大致发现这类杂志，对创新有一些小要求，但是整体对实验的逻辑性和完整性要求很高，基本上你可能漏掉的一些实验和可能被argue的点大概率会被reviewers逐一命中，不要心存侥幸。所以漏一个小实验，某个测序需要补的但是没做，几乎都会被审稿人要求必须补回来。当然Frontiers系列杂志会对更看重故事性，部分双向验证实验和rescue补救实验可能会稍微宽松一些。这边一些靶点通常为通用和经典的一些基因及蛋白，如YAP、STAT家族、ERK磷酸化，涉及到的免疫层面和表观层面的研究不多。
提醒一下，Cell Reports虽然分数未超过10分，但是投稿难度非常大，前期不做轻易尝试。基本上以接受Molecular Cell、Cell Metabolism、Cancer Cell等杂志拒稿后转杂志后直接发表为主。
而10-18分这个档次的杂志，去年和今年还来了一位新玩家——Journal Of Experimental & Clinical Cancer Research。这个杂志今年已经突破到了11.161分，国内外研究机构目前都喜欢投，自引率不高，为BMC旗下的杂志，品质还是有保障的。另外这个10-12分数段还有一些我们熟悉的老玩家，如Molecular Therapy、Theranostics、Brief in Bioinformatics（偏算法和数据库）等。这些杂志通常我们发现工作量巨大，跟Signal Transduction and Targeted Therapy、Nature Communications、Science Advances、Advanced Science、Nucleic Acids Research等杂志工作量相当，Figure大图数量通常在7-9张，辅助材料也很多。所以一项逻辑严密的实验设计，没有特别大的问题。
此外，整个11-18分数段的文章，还是用一些套路靶点来玩通常会被认为创意不足而拒稿。研究人员通常还需要在机制和科学故事有着更深入的探讨，具体方向包括非编码RNA翻译多肽，表观调控如DMNT家族、SMAD家族、转录因子激活、组蛋白修饰、染色质空间结构等。这边要特别支持下国产期刊STTT，建议老师投稿可以优先考虑。
另外需要注意的是，Molecular Cell虽然影响因子不如Molecular Cancer，但是工作量和新意上，Molecular Cell要严格得多，前期投稿的时候建议如果没有十足的把握不要轻易尝试Molecular Cell。而Molecular Cancer建议部分老师可以做尝试，投稿难度和10-18分档次的杂志接近
做动物和兽医学方向的老师，部分研究也可以尝试投Molecular Therapy、Molecular Therapy-Nucleic Acids、Cell Death & Disease、Cell Death Discovery（IF=5），联川生物已有客户发表在类似的杂志上。
当然如果自己前期研究涉猎不够深，或者有多个阶段性研究成果要后续不断发表，那么粗略的工作可以尝试BMC系列、Frontiers系列杂志、FASEB Journal、Cell Death Discovery、Cell Proliferation等杂志皆可考虑，文章主要内容基本是测序结果罗列+基因功能富集分析和讨论+qPCR验证的经典三板斧。部分审稿人也可能只会要求你补一个简单的细胞表型实验。
b. 植物方向
植物方向，New Phytologist、Nature Plant以及老牌三剑客Plant Journal、Plant Physiology、Plant Cell在投稿上依旧非常欢迎m6A及表观修饰方向，而新贵杂志Plant Biotechnology Journal也是近些年一直在接受m6A相关研究。其中值得注意的是，国产期刊Molecular Plant、Horticulture Research、Journal of Integrative Plant Biology等也希望各位老师都关注一下。另外一些综合性期刊如Genome Biology、Cell Research偶尔也有一些植物m6A方面的研究被接受。
侧重点上，Plant Cell、New Phytologist、Nature Plants会更加关注机制。所以我们发现这几个杂志，植物的实验方面占比非常大，发表的物种来看，需要构建突变体，所以水稻、番茄、烟草、拟南芥等物种占比会居多。
而Plant Biotechnology Journal、Plant Physiology、Plant Journal甚至是Genome Biology和Molecular Plant近几年会接受很多纯生信或者m6A生信篇幅占比较大的研究，对课题组后期生信分析能力有较高的要求，需要挖掘出一些新颖亮眼的信息，才会让审稿人眼前一亮。此外这类文章对测序数据的重复数量、质控等有着严格要求，不会轻易放水。
当然如果前期工作做的不深也不要气馁，诸如Frontiers in Plant Science、Frontiers in Microbiology（植物病理方向）、The Plant Genome等杂志是很多3-5分做植物方向老师经常投稿的。
3.1 U6 m6A 甲基转移酶FIONA1调节拟南芥光形态发生和开花
植物m6A领域大牛北京大学贾桂芳教授，继去年在Nature Biotechnology发文，在水稻和马铃薯中外源性导入动物FTO蛋白以增加粮食产量的研究，今年继续发力，在拟南芥中鉴定到了一个甲基化转移酶——FIONA1。
当Fiona1的功能发生紊乱时，会导致光敏色素信号依赖的下胚轴伸长和与光周期无关的早花现象。
贾桂芳课题组利用CRISPR技术构建了拟南芥fiona1突变体后发现FIONA1具有催化U6 snRNA的功能。接下来通过长日照和短日照实验发现突变体下胚轴会更长而WT更短。说明FIONA1参与光敏色素有关的光形态调控。
通过m6A-seq及IP-qPCR证实突变体m6A水平下降最终导致FT基因表达上升影响开花时间提前。
FIONA1作为拟南芥U6 m6A writer蛋白，和动物中的METTL16以及线虫体内的METT-10不同，FIONA1参与调控SAM合成酶前体RNA的m6A修饰。FIONA1可以在体外和体内催化植物mRNA的m6A修饰，并且其活性不依赖RNA的茎环结构。最终FIONA1介导的m6A修饰导致一些基因表达的变化影响开花和光敏色素信号依赖的光形态建成。
3.2 scDART-seq开启单细胞m6A测序新时代
杜克大学的Kate Meyer课题组再一次放大招了！在Molecular Cell上在线发表关于单细胞m6A测序的最新研究，并将这项升级的技术命名为scDART-seq。这项工作也得到了中科院北京基因组研究所杨运桂研究员的高度评价，并在同月的Molecular Cell上发表评论。
Meyer教授本人也是2012年Cell上发表第一篇m6A-seq论文Comprehensive analysis of mRNA methylation reveals enrichment in 3' UTRs and near stop codons的第一作者，目前该文章被引用次数超过了1300次，从康奈尔医学院Jaffrey课题组完成学术训练后，在北卡的杜克大学建立了自己的独立实验室。
这篇文章是在2019年发表在Nature Methods的DART-seq基础上，利用10x Genomics平台在单个细胞维度进行修饰水平的检测。这项技术核心就是DART-seq中的融合蛋白技术。
当然这项技术也不是没有缺陷，那就是需要在细胞体内稳定过表达融合蛋白，而不是以体外结合的方式进行。所以这项技术要大规模推广，在技术层面仍有很长的路要走。
如上图所示，在2019年的Nature Methods文章中，Meyer向我们展示了融合蛋白构成。利用APOBEC-YTH融合蛋白来识别m6A位点，并介导胞嘧啶到尿嘧啶的编辑（C-to-U），从而检测m6A位点的非抗体依赖的m6A鉴定方法。这种方法关键在于APOBEC蛋白的转化效率，类似于DNA甲基化的重亚硫酸盐的转化效率。
如何将APOBEC1招募到m6A位点呢？APOBEC1蛋白本身不具有识别m6A的能力，而YTH家族蛋白具有识别结合m6A的保守结构。因此Meyer创造性地将识别m6A的YTH结构与APOBEC1组成APOBEC1-YTH融合蛋白，以达到编辑m6A位点后的C碱基的目的。
后期数据分析的时候，通过Mapping过程中A碱基后发生C-to-U编辑，说明该位点携带m6A修饰。
2022年这篇scDART-seq就在原来基础上进行了升级。首先在经典的293细胞系中构建了APOBEC-YTH mut作为对照用于分析脱靶现象，接下来通过10x Genomics微流控系统在单个细胞的全转录水平进行m6A修饰位点检测，总计3个生物学重复。
作者在10352个细胞的3844个RNA分子中发现了16934个高置信度m6A修饰位点。这些m6A位点和Bulk的m6A-seq检测结果高度一致，m6A修饰在mRNA的3’UTR高度富集且motif也为经典的RRACH。scDART-seq与m6A-seq检测到的修饰RNA高度重叠表明scDART-seq具有较高的准确性和重复性。
为了证明不是10x Genomics微流控系统本身由于单个细胞测序reads数较低且存在系统误差，导致部分m6A位点无法检测，Meyer课题组还使用SMART-seq2技术，对293细胞单独进行了DART-seq检测。通过加大测序量使得后续生信分析能够采用更严格的标准来识别m6A位点。结果表明，这些被鉴定到的m6A位点依旧富集在3’UTR区域，并且这批SMART-seq2的结果重新映射回scDART-seq后依旧保持高度一致。
① scDART-seq可同时在数千个单细胞中实现全转录层面m6A修饰水平分析
② 大多数mRNA只是在一小部分细胞中存在m6A甲基化修饰
③ RNA上的m6A修饰位点比原有研究中已报道的多，但大多数很少发生
④ m6A的修饰水平在单个细胞中是高度异质性
详情请点击：NCB:陈建军/何川等揭示METTL16依赖m6A和非依赖m6A调控新机制 | m6A专题
美国希望之城国家医疗中心的陈建军教授、苏瑞助理教授，以及美国芝加哥大学的何川教授团队合作，于Nature Cell Biology杂志在线发表了题为“METTL16 exerts an m6A-independent function to facilitate translation and tumorigenesis” 的研究论文。
该研究首次揭示了METTL16同时兼备m6A甲基转移酶功能依赖（m6A-dependent）型以及非甲基转移酶依赖（m6A-independent）型的功能。
通过综合分析 METTL16 KO MeRIP-seq以及 METTL16 RIP-seq的数据，研究者发现m6A依赖的靶基因占METTL16直接结合的所有mRNAs不足1/4。更有趣的是，m6A甲基化修饰往往富集在mRNA的CDS和3’UTR，而METTL16更倾向于结合在mRNA起始密码子附近，即5’ UTR区域附近。
出乎意料的是，与主要分布在细胞核的METTL3和METTL14不同，研究者发现METTL16同时存在于细胞核和细胞质中。
紧接着作者发现METTL16参与mRNA的翻译功能，尤其主要参与调控新生RNA。在细胞质中METTL16通过与eIF3a/b 及rRNAs直接结合促进80S核糖体的组装从而促进蛋白质的翻译效率，进而促进了肿瘤（如肝癌）的发生发展。这一结果提示靶向METTL16有望成为一种潜在的肿瘤治疗新策略
最后，再来凡尔赛一下，联川生物从第一篇m6A用户文章问世到现在，累计已有74篇相关研究发表，附上文章列表。感兴趣的老师也可以前往我们的云平台www.omicstudio.cn的用户文章模块进行查询。
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