从3分到12分的蛋白质组文章居然只做了这些……
2018.08.02

手牵手一步两步三步四步望着天,看研究一年两年三年四年连成线,背对背默默许下心愿,看下月投稿是否能见刊~它一定实现……


科研工作者的日常有哪些?


思考课题,设计实验,产出data,发文章、发专利……总之就是为发paper而奋斗终身。今天小编就为大家推荐一个发文利器,组学界的当红小生-蛋白质组学技术。近年来蛋白质组学技术受到了生物和临床研究领域的广泛关注,PubMed中收录的文章数量也呈现逐年递增的趋势。相比基因,蛋白更适合作为一个动态生化指标,直接的判断疾病的发生和发展。


那么,利用蛋白质组学发文章究竟有哪些策(tào)略(lù)呢?莫慌,今天小编就为你逐一揭秘。


基础套路


图1.png


常见的样品分组设置有处理组VS对照组、健康组VS患病组、突变组VS野生组、不同发育时期或不同疾病发展阶段的组别比较。将选取的样品用iTRAQ等方法进行蛋白定性与定量,找出差异表达蛋白,再经过功能注释(GO、KEGG、COG)、富集分析、聚类分析等基本的生信分析,最后用WB或qRT-PCR等方法进行表达量的验证。


适用杂志:ProteomicsJournal of ProteomicsProteome SciPlos One等 (IF1.7-4分)


案例  利用iTRAQ探究两种基因型棉花的耐盐机制


图2.jpg


IF=3.678


实验中选取了耐盐型和盐敏感型的棉花植株,分别对他们进行盐处理,并完美契合上述思路用iTRAQ找出了115个差异蛋白,通过生信分析锁定了差异蛋白的功能、参与的通路和相互作用关系,从而分析棉花的耐盐反应机制。最后用酶活性测试和qRT-PCR加以验证。


整个研究的周期短、投入少、需要的样品量不多,发文章快,有超高的投入产出比,尤其适合需要压缩时间成本,或需要为申请课题做前期准备的情况。


进阶套路


在常规研究思路的基础上,开辟新的研究领域,给人眼前一亮的感觉,同时也可以联合其他组学探究表达量和功能的相关性。


比如下面这一篇,在前人探究了Th1、Th2、Treg细胞蛋白质组的基础上,对Th17和iTreg细胞的蛋白质组进行了研究和比较。


案例  在蛋白质组学层面探究Th17和iTreg细胞的特征


图3.jpg


IF=9.163



研究人员对来自于小鼠的Th17和iTreg细胞用Label-free的方法进行了蛋白表达谱的绘制和定量分析,共检测到超过4000多个蛋白,覆盖了几乎所有的亚细胞结构。文章中总结了Th0、Th17和iTreg细胞共有的蛋白表达特点,并对后两者独特的蛋白表达模式和它们参与的通路分别进行了剖析;通路富集分析和互作网络分析有助于挖掘兴趣蛋白的功能和构成,对后续研究Th17和iTreg细胞的平衡调节机制有指导性意义。通过与转录组的联合分析,发现了一组与其mRNA呈现相同差异表达模式的蛋白,为筛选新的靶标分子提供了参考。


图4.jpg



文章的整体研究思路和实验设计简单明了,但在研究领域的选择上另辟蹊径,对两种免疫细胞在组学层面的探究为治疗自身免疫疾病以及肿瘤的免疫治疗提供了新思路,一举登陆9分期刊。


VIP套路


选用临床样品,并扩大样品量,筛选biomarker或探究分子机制。



案例  蛋白质组技术在弥漫性胃癌分子分型中的应用



图5.jpg


IF=12.353


研究中选取了84例患有弥漫性胃癌患者的肿瘤组织与癌旁组织,利用定量蛋白质组技术label-free, 将弥漫性胃癌分为了三个与生存预后和化疗敏感性密切相关的的亚型,描绘了三种亚型的蛋白聚类特点,和它们各自参与的具有代表性的通路。


研究人员基于肿瘤蛋白质组的数据,结合蛋白的表达量与功能等参数,共筛选出了23个候选蛋白药物靶标。此外通过联合外显子组测序结果,还探究了蛋白质组表达模式的变化与哪些基因的突变相关。此项研究表明蛋白质组技术为癌症的分子分型提供了有效手段,为胃癌患者的诊断、治疗和预后提供了强有力的支持。


图6.jpg


文章中的整体实验设计十分简单,重点放在了如何从庞大的蛋白质组数据中挖掘出具有显著表达差异的蛋白group、寻找聚类共性,利用分子分型信息描绘疾病特征,并结合癌症药物筛选条件,把目光由海量信息聚焦到几十个候选药物靶标。



从以上总结中可以看出,利用蛋白质组学技术发文章并不难,且投入少产出大,合理地利用样品、开辟新的挖掘方向、有针对性的进行数据分析,是冲击高分文章的关键所在。总之,巧用套路,Nature子刊已经收入囊中,Nature还会远么?



安诺蛋白



安诺基因在定量蛋白质组学领域有丰富的项目经验,可提供具有业内领先水平的iTRAQ/TMT、Label free、MRM/PRM等技术,及优质快速可靠的数据分析,非靶向探索结合靶向验证、蛋白质组学与转录组学的联合分析,为您提供多种解决方案,在科研和临床领域祝您一臂之力!



参考文献

[1]Gong W, Xu F, Sun J, et al. iTRAQ-Based Comparative Proteomic Analysis of Seedling Leaves of Two Upland Cotton Genotypes Differing in Salt Tolerance:[J]. Frontiers in Plant Science, 2017, 8:2113.


[2]Mohammad I, Nousiainen K, Bhosale S D, et al. Quantitative proteomic characterization and comparison of T helper 17 and induced regulatory T cells[J]. Plos Biology, 2018.


[3]Ge S, Xia X, Ding C, et al. A proteomic landscape of diffuse-type gastric cancer[J]. Nature Communications, 2018, 9(1):1012.


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