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蛋白質組學專題 | 必看干貨：疾病機制研究文章中必要因素有哪些？
蛋白質決定組織器官的結構和功能，如在動脈粥硬化發病過程中，IL-1促進斑塊破裂和血栓形成。由此可見蛋白質在疾病發展過程中發揮重要作用，因此蛋白質組學成為疾病研究中的首選。
如果做疾病機制方向的研究，蛋白質研究中那些內容必不可少呢？為了解答這個問題，小邁特總結了蛋白組經典期刊Proteomics（IF：5.393）和Journal of Proteome Research（IF；5.370）2022年發表的近20篇蛋白組學文獻，從分組設置、蛋白質組技術選擇、分析內容等方面進行深入剖析，詳細羅列了疾病蛋白組研究文章中的必要因素，部分文章列表如下。
PART
01
分組設置
對疾病機制研究文章分組進行統計，組別數量無特殊規律，根據實際需求進行設置，但至少需要設置實驗組與對照組，針對具有梯度條件研究，建議設置多個分組，保證實驗的完整性。如在研究lncRNA BANCR調控宮頸癌機制時，僅設置了BANCR敲除和空白處理Hela細胞兩組；在癌癥惡病質研究中設置了空白對照組、無惡病質腫瘤組、中度和重度惡病質組，共4組，對惡病質嚴重程度進行了區分。
除分組設置外，生物學重復也是關鍵問題，對20篇文章進行統計，針對不同樣本類型，生物學重復具有一定規律。臨床樣本數一般較多，至少10例以上，多則上百例，如在妊娠晚期子癇研究中，分別選取了15例子癇患者和正常妊娠人血漿樣本進行檢測，在高級漿液性卵巢癌研究中，選取了26例病人和24例健康人血清進行檢測。對于動物模型，如小鼠，一般N≥5個，如癌癥惡病質研究每組生物學重復為6或7，如芬格利莫德治療機制研究中，藥物處理和空白對照小鼠各選取了5只。對于細胞、微生物樣本n=3個可滿足文章發表需求，如lncRNA BANCR調控宮頸癌機制嚴重中，樣本類型為BANCR敲除細胞，生物學重復僅3個。
PART
02
蛋白組技術
對18篇蛋白組文章技術進行統計，出一篇采用PEA技術、一篇采用SOMAscan技術外，其他的都采用基于質譜的方法。具體統計數據見下圖，從中可發現TMT/itraq技術使用較多，接下來我們對各技術利弊進行分析。
基于組學研究數據量越多越好，相對于傳統蛋白組來說，TMT/itraq蛋白檢出較DIA和label free高，但對樣本數量有一定限制，一般建議TMT樣本數不超過16個，可滿足大部分疾病機制研究需求，因此在本次統計中采用TMT方法的文章較多。但隨著4D蛋白組的誕生，技術偏愛性將會有所偏移，蛋白組研究一直追求“更多、更快、更準、更穩”。傳統TMT、label free、DIA采用的質譜儀器掃描速度和靈敏度限制了蛋白質檢出，而4D蛋白組技術應用的timsTOF Pro2儀器由于其獨特的Tims技術和PASEF掃描模式有效提高掃描速度、儀器靈敏度、鑒定準確性、檢測穩定性，更加貼合蛋白組研究需，實際數據顯示4D-DIA技術蛋白質檢出遠高于傳統TMT、label free、DIA技術，因此4D蛋白質組學技術越來越受到廣大學者的喜愛。
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4D蛋白組技術優勢
邁維代謝可提供全面的蛋白質組學服務，除傳統TMT、label free、DIA產品外，更具有特色蛋白組產品服務，如4D-DIA、4D-label free、4D-microDIA（微量蛋白組）、Olink靶向定量蛋白組等，完整服務內容見下圖。
PART
03
文章分析內容展示
對18篇文章進行統計，主要展示內容共13條，分別為：差異蛋白質篩選、PCA分析、火山圖、韋恩圖、聚類分析、GO分析、KEGG分析、蛋白含量柱狀圖、ROC分析、臨床表型相關性分析、蛋白相關性分析、互作網絡圖、生存分析。出現頻率排名前6的分析依次為：差異蛋白質篩選、GO分析、聚類分析、KEGG分析、部分蛋白含量展示。差異蛋白質篩選基本為文章必備，GO分析、聚類分析、KEGG分析主要在于數據挖掘并篩選關鍵候選蛋白質，部分蛋白含量展示主要是對候選蛋白質進行展示說明。由此可見頻率前6分析在蛋白組學研究中十分重要，疾病蛋白組學研究中可重點關注這6點分析內容進行數據挖掘，并填充文章。若對具體分析內容篩選條件、研究意義、展示形式感興趣，可關注下期內容，如差異蛋白質篩選條件為FC、P值，FC值、P值如何確定等。
分析內容頻次統計
分析條目
出現頻次
出現比例
差異分析
16
89%
PCA分析
6
33%
火山圖
9
50%
共有差異蛋白質（韋恩圖、柱狀圖）
8
44%
聚類14
78%
GO分析
15
83%
KEGG分析
11
61%
部分蛋白含量展示
11
61%
ROC分析
4
22%
臨床特征相關性分析
2
11%
蛋白相關性分析
8
44%
蛋白互作分析
9
50%
生存分析
16%
PART
04
蛋白驗證
在18篇文章中僅5篇文章未對蛋白組學篩選的候選蛋白進行驗證，驗證比例高達72%，因此建議蛋白組學研究中進行蛋白驗證。文章中出現的驗證技術有：1）Western Blot（免疫印跡法）；2）ELISA（酶聯免疫吸附劑測定）；3）qPCR（實時熒光定量PCR）：對基因表達進行定量檢測；4）PRM：靶向蛋白檢測；5）免疫熒光測定。文章中可選擇一種或多種方法進行嚴重，其中WB為大部分文章首選，其次為ELISA和qPCR。
驗證技術
出現頻次
出現比例
Western Blot
11
85%
ELISA
3
23%
qPCR
2
15%
PRM
18%
免疫熒光測定
18%
兩種以上
4
31%
PART
05
邁維時刻
看了上文內容，相信您對蛋白組學研究必要因素有了一定的了解，如需了解具體分析內容、數據挖掘、驗證方法優劣勢可繼續關注小邁。另外邁維代謝提供領先的蛋白質組學服務，如有需求快來聯系小邁吧。
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