GWAS找到的海量疾病风险变异，到底哪些才是真正致病的？非编码变异的功能又该怎么验证？这两个问题一直是生信和医学研究者的痛点，尤其对于年龄相关性黄斑变性（AMD）这类复杂眼病。
2026年1月27日，Sean K. Wang、Jiaying Li团队在《Cell Reports》发文，用单细胞多组学结合增强子连接组分析，从人类视网膜色素上皮（RPE）和脉络膜组织入手，系统性解析了AMD的风险变异。今天我们就来拆解一下这篇生信文章：Single-cell multiome and enhancer connectome of human retinal pigment epithelium and choroid nominate causal variants in macular degeneration。
研究概述
AMD是全球主要致盲原因，分干性和湿性两类，干性AMD至今缺乏有效治疗。GWAS已经发现了多个AMD相关风险位点，但这些位点里大部分是非编码变异，没法直接判断功能和是否致病。研究团队把目光放在AMD病变最先累及的RPE和脉络膜组织，整合单细胞转录组、表观组、HiChIP、STARR-seq等多种技术，一口气分析了近2000个AMD相关变异，最终筛选出有明确致病潜力的变异和相关机制，还公开了一套可用的研究资源。
实验设计
研究用了9名捐赠者的14只眼的RPE-脉络膜复合物，其中4只眼确诊干性AMD。团队先优化了Omni-ATAC方案，解决了色素干扰细胞核分离的问题，然后做了单细胞转录组和表观组的联合测序。后续还开展了H3K27ac HiChIP实验来绘制增强子-基因相互作用网络，用等位基因特异性STARR-seq验证变异功能，同时结合已发表的eQTL数据和ChromBPNet深度学习模型，从多个维度解析这些风险变异的实际作用。
研究结果
数据分析
生信分析
该研究涉及的组学技术包括单细胞转录组测序（scRNA-seq）、单细胞染色质可及性测序（scATAC-seq）、HiChIP、STARR-seq、eQTL分析和ChromBPNet深度学习模型。
1. scRNA-seq分析
先用Cell Ranger ARC处理原始数据得到基因表达矩阵，再用Seurat做标准化、降维聚类，Harmony用来校正批次效应，通过FindAllMarkers函数找到细胞类型特异性标记基因，最后手动给细胞类型注释。
2. scATAC-seq分析
借助共享条形码把scRNA-seq的细胞类型注释结果用到scATAC-seq上，用ArchR软件处理数据，MACS2调用染色质可及性峰，鉴定出细胞类型特异性的标记峰，再分析这些峰和启动子的共可及性，以及峰和基因表达的相关性。
3. HiChIP分析
HiC-Pro处理测序数据，过滤掉重复reads后生成相互作用矩阵，Juicer软件调用H3K27ac HiChIP环，最后看这些环的锚点和scATAC-seq峰有没有重叠。
4. STARR-seq分析
FLASH合并测序reads，BWA-MEM比对到寡核苷酸序列，DESeq2做计数标准化，找出输出库中比输入库显著富集的序列作为增强子，再用mpra包分析等位基因的特异性活性。
5. 多组学联合分析
先整合scRNA-seq和scATAC-seq数据，把基因表达和染色质可及性关联起来；再结合HiChIP、ABC模型、STARR-seq、eQTL数据和ChromBPNet的预测结果，构建增强子连接组，最后对AMD风险变异进行优先级排序。
统计分析
• 筛选差异表达基因时，设定log2倍变化≥0.5、FDR<0.05；
• 鉴定差异可及性峰时，设定log2倍变化≥0.5、FDR≤0.25；
• STARR-seq定义增强子时，要求log2倍变化>0.585、调整后p值<0.05；
• 功能性SNP需要满足两个条件：位于STARR-seq增强子区域、调整后p值<0.05，且log2倍变化超过对照SNP的80百分位；
• 统计检验用Fisher检验，多重检验校正用Benjamini-Hochberg法。
总结
研究意义
这是首次构建人类RPE和脉络膜的单细胞多组学图谱，还有全基因组范围的增强子连接组。研究明确了AMD风险变异的细胞靶点和调控机制，提名了多个致病变异和相关基因，不仅为AMD发病机制研究提供了新方向，还为RPE和脉络膜相关的其他疾病（比如中心性浆液性脉络膜视网膜病变、脉络膜黑色素瘤等）提供了可复用的公共资源。
文章复现
这篇文章的原始数据和生信分析代码都公开了，非常全面。
• 原始数据：
• GEO：GSE262151（包含scRNA-seq、scATAC-seq、HiChIP数据）
• GEO：GSE289703（STARR-seq数据）
• Zenodo：https://doi.org/10.5281/zenodo.14031498（ChromBPNet模型）
• 生信分析代码：https://github.com/seankwang/RPEchoroid-multiome
• 研究资源网页：https://eyemultiome.su.domains/
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