蛋白组学研究

011 蛋白质组学概念的提出早在18世纪，人类就发现了蛋白质这一类型的生物分子，然而直到1938年，瑞典化学家Jons Jakob Berzelius才明确提出了蛋白质的概念，指出蛋白质是由氨基酸组成的一类生物大分子。1949年，英国科学家Frederick Sanger首次测得了蛋白质牛胰岛素的氨基酸序列，并验证了蛋白质由氨基酸组成，他也凭借此项研究成果获得了1958年的诺贝尔化学奖。就在同一年，英国科学家Francis Crick首次提出分子生物学中心法则，这是20世纪生命科学领域最重要的发现之一 ：脱氧核糖核酸（deoxyribonucleic acid，DNA）是生物体内遗传信息的载体，DNA以自身为复制模板，通过转录作用将遗传信息传递给核糖核酸（ribonucleic acid，RNA），成熟的信使RNA（messenger RNA，mRNA）在核糖体上被翻译成一条长肽，然后经折叠加工形成具有生理活性的成熟蛋白。蛋白质是生命的物质基础，作为生物体活动功能的最终直接执行者，对生命活动的实现具有十分重要的作用，参与了生物体内几乎所有的生命活动过程。随着分子生物学技术的发展，蛋白质的诸多功能不断被研究和报道，如蛋白质可以作为离子通道参与信号转导等，人们愈发重视对蛋白质的研究。21世纪初，生命科学领域迎来了一个重要的里程碑——人类基因组草图的绘制完成。2001年由美国、英国、法国、德国、日本和中国科学家共同参与的人类基因组计划（Human Genome Project，HGP）与Celera基因公司共同公布了人类基因组DNA序列草图，这也代表着人类在生命科学领域迈上了新台阶。2003年该计划的完成可以说是近半个世纪以来最激动人心的一项生命科学成就，它第一次揭示了人类的DNA序列信息，并提供了人类生命信息的蓝图。该研究成果分别发表在Nature、Science两大国际著名期刊上（Lander et al.，2001；Venter et al.，2001）。人类基因组计划因其破解人类遗传密码的里程碑式意义及对于遗传性疾病预防的潜在应用价值，与阿波罗登月计划、曼哈顿原子弹计划一起，并称为自然科学史上的三大计划。随着人类全基因组序列的破译和功能基因组学研究的展开，生命科学家越来越关注如何用基因组研究的模式开展蛋白质组学的研究。因此，Nature、Science在公布人类基因组草图的同时，分别发表了“And now for the proteome”和“Proteomics ingenomeland”的述评与展望（Abbott，2001；Fields，2001）。文中认为蛋白质组学将成为21世纪最大的战略资源，并将成为人类基因争夺战的战略制高点之一，这将蛋白质组学的地位提高到了前所未有的高度。事实上早在1994年，澳大利亚科学家Marc Wilkins便提出了蛋白质组（proteome）这一概念——表征基因组所能表达的全部蛋白。1997年，蛋白质组学（proteomics）的概念产生，其研究的主要内容是细胞、组织或器官内的全部蛋白质。此后该学科迅速发展，并得到了生命科学研究领域的重视。2001年，国际人类蛋白质组组织（Human Proteome Organization，HUPO）正式宣告成立，推动了蛋白质组学研究领域的发展。在2002年国际蛋白质组研讨会上，科学家明确提出了开展 “人类肝脏蛋白质组计划（Human Liver Proteome Project，HLPP）”的建议，并于2003年正式启动，至此人类蛋白质组计划的帷幕正式拉开。该项目也是我国科学家在生命科学领域领导的一次重大国际合作项目。蛋白质组学在细胞的增殖、分化、肿瘤形成等方面的研究中已经取得了不少成果和进展。尤其在癌症研究方面，已经鉴定到了一批肿瘤相关蛋白，这为相关疾病的早期诊断、蛋白质药物靶标的发现、治疗和预后提供了重要依据和线索。022 蛋白质组学的特点人类基因组序列的测定，标志着基因的研究迈上新台阶。随着基因测序技术的改进和成熟，人们对基因的研究更加便捷，对基因的认识也逐渐深入。目前认为可编码蛋白质的基因约20 000个。然而同一个基因可以表达出不同的信使RNA片段，而信使RNA在成熟过程中可能会出现剪切重组等，这显著增加了可表达蛋白的数目。同时，信使RNA翻译出的蛋白质会经历翻译后修饰（Berget，1995；Witze et al.，2007），实现对自身功能的调控，这进一步使蛋白质组的研究复杂化。此外，细胞内表达的蛋白质在时间和空间尺度上具有动态变化的性质，因此细胞内蛋白质的分析远比基因组的分析复杂和具有挑战性。基因组学的研究对象是DNA，DNA的性质较为稳定，且微量的目标样品可以通过PCR技术将其扩增，从而便于研究。目前DNA测序技术已较为成熟，且基因组学的数据库已相对完善，对于基因的研究已经进入了相对成熟的阶段。然而作为基因组后时代，蛋白质组目前尚处于探索和发展阶段。蛋白质组学研究的对象——蛋白质，其本身的性质不够稳定，可能同时存在多种不同的翻译后修饰类型，且其在不同细胞、组织内的表达丰度的动态范围较大。随着高分辨生物质谱技术的迅速发展及基于基因序列的蛋白质数据库的逐步完善，目前已可以实现对蛋白质氨基酸序列的测定，但是仍有大量的内容是未知的，包括蛋白质的定位、蛋白质与小分子的相互作用、蛋白质与蛋白质的相互作用、蛋白质的生命周期等。蛋白质组学的研究，可以从时间和空间角度对细胞、组织的蛋白质进行全面深入的研究，从而深入理解细胞如何利用蛋白质实现各种生理功能的调控。蛋白质组学亟待发展，研究技术也有待进一步发展和提升。033 生物质谱技术科学的进步往往带来技术的革新，而技术的革新会加速科学的发展。在蛋白质组学概念提出后的几年，由于受到研究技术的限制，发展十分缓慢。近些年，高分辨质谱技术（mass spectrometry，MS）的迅速发展，成为了蛋白质组学领域的核心技术。质谱技术是化学领域中研究化合物的一个重要手段。然而，直到软电离离子化技术的出现，才使得用质谱研究生物大分子成为了可能。2002年的诺贝尔化学奖授予美国科学家John Fenn和日本科学家Koichi Tanaka（“The Nobel Prize in Chemistry 2002”。Nobelprize.org. Nobel Media AB 2014. Web. 30 Apr 2015），以表彰他们在将软电离离子化方法用于生物大分子质谱分析方面所作出的贡献。John Fenn发明了电喷雾离子化方法（electrospray ionization，ESI）（Fenn et al.，1989）。样品在毛细管色谱柱中分离，经毛细管柱柱头流出时，在高压电场的作用下形成带电的小液滴。随着液滴的溶剂蒸发，液滴表面离子密度逐渐增大，当达到瑞利（Rayleigh）极限时，液滴发生破裂，形成更小的带电液滴。而后在电场作用下重复蒸发、分裂的过程，直至形成气相离子进入质谱，并被检测。该方法的优点在于可以实现从液态到气态分子的转变，产生的离子可以带有一个或多个电荷。Koichi Tanaka发明的基质辅助激光解析离子化技术（matrix-assisted laser desorption ionization，MALDI）利用激光照射样品与基质形成的共结晶薄膜，基质从激光中吸收能量传递给生物分子，而电离过程中将质子转移到生物分子或从生物分子得到质子，从而使生物分子电离（Tanaka et al.，1988）。由于电喷雾离子化可形成单电荷离子及多电荷离子而有别于其他的MS离子化技术，并能实现高效液相与质谱的串联。特别是在1994年，Wilm和Mann发展了纳升级喷雾离子源（nano-electrospray ionization source，nanoESI source），与传统的ESI源（流速1～100 L/min）相比，该离子源可以采用更小的溶剂流速（10～500 nL/min），并且电喷雾更稳定，生成的带电液滴更小，能在室温条件下更好地实现去溶剂化（Wilm and Mann，1996），所以在目前的生物质谱中尤其是蛋白质组学研究领域，nanoESI离子化技术应用较为广泛。此外，对于质谱仪而言，质量分析器是其核心部件。随着分辨率和检测速率的提高，质谱仪在蛋白质组学研究中的优势逐渐凸显。目前已有的质量分析器的类型有 ：磁质谱、双聚焦质谱、离子回旋共振质谱、四极杆、四极杆离子阱质谱、时间飞行质谱、傅里叶变换质谱、三重四极杆质谱、线性离子阱质谱、静电轨道场离子回旋加速质谱（Orbitrap）等。其中，Orbitrap无疑是近20年质谱技术中最重要的发明。它极大地缩小了高分辨质量分析器的体积，维护更方便，使得高分辨质谱的台式化和易用化成为了可能，从而便于应用和推广。Thermo公司于2005年推出了第一台商业化的Orbitrap型质谱仪，其分辨率达到了100 000 （m/z 400），最大扫描速度为1.0 Hz。目前高效液相串联质谱在蛋白质和蛋白质的翻译后修饰的鉴定分析方面起着重要的作用，其原理是待测样品经高效液相色谱分离之后，经离子源的离子化，进入质谱。在质谱内通过特定的方式，将母离子碎裂产生碎片离子 ；进一步对碎片离子进行检测，得到该分析物的质谱检测图谱。随后对该图谱进行分析，通过与蛋白质数据库中的理论图谱比对，从而将其氨基酸序列信息和含有的修饰解析出来。质谱技术在生物大分子领域中的应用越来越广，包括定性和定量的高通量蛋白质分析，高通量的蛋白质翻译后修饰分析，鉴定蛋白质-蛋白质相互作用和调控网络，鉴定蛋白质和小分子的相互作用，生物标志物的鉴定和研究等。044 蛋白质组学的研究进展近20年来，蛋白质组学领域的研究技术在不断地革新和提高。1989年，电喷雾离子化技术发明，使得用质谱分析生物大分子成为可能；1993年，肽指纹图谱技术发明，推动了蛋白质鉴定技术的发展 ；1996年，利用二维凝胶电泳技术，实现了对酵母全蛋白的分析 ；2002年，细胞培养稳定同位素标记（stable isotope labeling by amino acids in cell culture，SILAC）技术发明，使得定量蛋白质组学研究迈上新台阶。1998年，中国启动了“人类肝脏蛋白质组计划”。2010年，中国团队完成肝脏蛋白质组的检测，共鉴定到6788个蛋白质，至此第一个人类器官的全蛋白质组检测工作得以完成（He，2005）。但由于当时的技术局限，所鉴定的蛋白质的数目还远远没有达到理论上肝脏全蛋白质组的蛋白数。近几年来，生物质谱技术进一步发展，其检测灵敏度和分辨率明显提高，扫描速度也有了显著提升，已经具备了高通量深度蛋白质组学研究的条件。因而，关于全蛋白质表达谱研究工作的报道越来越多。基于质谱的飞速发展，科研工作者目前已经对细胞内的不同细胞器做了组学研究，包括线粒体、高尔基体、细胞核等。蛋白质组学领域的知名科学家Matthias Mann在2008年报道了用一个月的时间鉴定了接近8000个蛋白质的成果（Hubner et al.，2008）。2011年，经过样品制备方法的创新、色谱分离方法的优化和质谱仪器的升级，Mann团队通过利用样品处理新方法FASP（flter-aided sample preparation）对小鼠的肝脏组织进行蛋白质组学研究，最终在21 d质谱数据采集时间内鉴定了高于10 000个蛋白质（Wisniewski et al.，2011），这是目前最具深度的蛋白质组学研究之一。随着质谱仪准确度、分辨率和扫描速度的不断提高，Mann实验室在2014年利用Q Exactive超高分辨率质谱仪，在4 d时间内定量分析了小鼠肝脏组织样本中的11 520个蛋白质（Azimifar et al.，2014）。因此随着样品制备方法、色谱分离方法及质谱仪器的不断优化和创新，科学家可以对生物体内的蛋白质进行更具深度的鉴定，从而更加深入地研究生命活动中的生理生化过程。2014年，国际著名杂志Nature子刊Nature Methods评述了近10年内的自然科学研究领域方法，基于质谱的蛋白质组学技术便是其中之一（Ten years of Methods，2014），可见质谱的发展对自然科学研究领域产生了极为重要的影响。当然，组学的研究并非仅仅是蛋白质测序，还包括了组学定量、靶向蛋白质组的研究等。其中靶向蛋白质组的研究被列入了Nature Methods 2012年度生命科学研究的方法学进展。2014年对于蛋白质组学的研究来说是具有里程碑意义的一年。4月，国际顶级期刊Nature首次报道了两篇关于接近完整的人类蛋白质组表达谱草图的文章。其中一篇文章收集了30种人类正常组织和细胞样本，包括成人和胎儿的组织及血液细胞，最终共鉴定到17 294个基因编码的蛋白，占总编码蛋白基因数的84%（Kim et al.，2014）。另外一篇文章，则综合了已发表的公共数据集及其实验室已有的数据，包括数十种人类组织、体液样本及细胞株等的鉴定分析结果，共鉴定到18 097个基因编码蛋白，占总编码蛋白基因数的92%（Wilhelm et al.，2014）。以上两篇文章共同绘制出了第一张人类蛋白质草图。近些年，中国蛋白质组学研究领域也在快速发展。2014年，“中国人蛋白质组草图计划”（CNHPP）这一科技部的重点项目正式展开，计划绘制包括心脏、肝脏、肺、肾脏等在内的10个最重要人体器官的蛋白质组生理和病理图谱，旨在以中国重大疾病的防治需求为牵引，发展蛋白质组研究相关设备及关键技术，构建中国人类蛋白质组的“百科全书”。055 蛋白质组学的应用通过基因组测序和分析，可以发现多种诱发癌症的驱动基因。2013年在Science杂志上发表了题为“Cancer genome landscape”的综述（Vogelstein et al.，2013），提出大部分癌症的发生是由于2～8个驱动基因突变，人体内目前认知到的癌症驱动基因共有约140个。尽管如此，驱动基因突变并不能解释所有癌症发生发展的现象。例如，2014年Nature杂志上发表的对230例肺腺癌临床样本的研究结果称，部分样本的基因组测序结果未能解释信号通路被激活的现象（The Cancer Genome Atlas Research Network，2014）。为了加深对癌症发生发展机制的认识，迫切需要对癌症进行深入的蛋白质组学研究，从而从蛋白质水平阐释癌症可能的发生发展机制。2006年年初，美国国立癌症研究院（National Cancer Institute，NCI）开始了一项为期5年，耗资1.04亿美元的临床蛋白质组肿瘤分析联盟（Clinical Proteomic Tumor Analysis Consortium，CPTAC）（Ellis et al.，2013），其目的在于建立应用于癌症诊断、治疗和预防的蛋白质组学技术，建立数据分析标准流程及试剂、参考物质的应用等系统，从而达到拓宽蛋白质组学技术在临床癌症诊断中的应用。目前该项目已经取得了非常出色的进展，其中一项工作为对被TCGA项目（The Cancer Genome Atlas）表征的95个结肠和直肠癌样本进行了深入的蛋白质组学及生物信息学分析，从蛋白质组学层面对结肠、直肠癌进行分型。在所得的5种蛋白质分型中，其中的两种与TCGA的一种转录本亚型——“微卫星不稳定亚型/CpG岛甲基化表型亚型”有重叠部分，但也发现了与之明显不同的基因突变、DNA甲基化和蛋白质表达图谱，这些都具有不同的临床表现，为临床疾病的研究提供了新的思路和检测指标（Zhang et al.，2014）。蛋白质组学在人类疾病中的研究应用已经在一些疾病中开展，如癌症、皮肤病、心脏病等。研究包括寻找与疾病相关的单个蛋白，整体研究某种疾病引起的蛋白质表达或修饰水平的变化，利用蛋白质组寻找一些致病微生物引起的疾病的诊断标记和疫苗等。随着精准医疗时代的到来，蛋白质组学在药物研究、临床诊断和个性化治疗等方面将具有更为广阔的应用前景。

随着生物科技的迅速发展，每天都会有海量的生物学数据产生，如何有效的分析这些“生物学大数据”？生物信息学的应用变得尤为重要，在生物领域从基因测序，到基因编辑，再到基因疗法的精准医疗，由生物科技引发的又一场变革正悄然而至。试问大家做好准备迎接它到来了吗？本次分享的主题为：如何快速获取海量数据？我们就从物种的DNA或蛋白质序列说起，在我们的科学研究中下载序列是一件简单不过的事情，无非就是联网NCBI等主页上，选择数据库后输入AC号或GI号后直接下载。如果是少量的序列数据，我们可以通过一个个ID去查找，复制，粘贴方式保存到本地文件中。但是如何大批量下载数据呢？再通过复制、粘贴方法虽然很精确但是对于大批量的数据下载效率实在是太低了。是否可以直接下载数据库准备好的序列文件？或者编写程序脚本进行批量下载？本次小鹿分享的是2种热门物种（人和鼠）的无编程基础的下载方式。（我们后面会分享“如何使用代码批量下载生物学序列数据”） 物种 人 1.NCBI的GenBank数据库基因：MYH9物种：人Homo sapiens（1）用浏览器登录NCBI数据库官网：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/（2）数据库选择框：选择Gene；在搜索框输入：MYH9，可以添加Homo sapiens或者Human，这样匹配更准确；（3）点击MYH9 - myosin heavy chain 9，选择FASTA格式；（4）点击下载MYH9基因序列NCBI Reference Sequence: NC_000022.11，起个合适的文件名，推荐使用基因名或者数据库登录号；（5）物种基因组和蛋白组序列的下载选择Genome子数据库，同样在搜索框输入物种英文名或拉丁学名，例如，输入human，我们查找人的基因组数据，如下所示：点击下载基因组或蛋白组FASTA序列，直接会弹出下载链接，选择保存文件的位置即可开始下载；还可以下载NCBI上的基因组注释GFF文件（Ensembl数据库也可以下载物种的GFF文件，后面会给大家讲到）物种 人和小鼠 2.Uniprot数据库样例蛋白：P35579物种：人Homo sapiens和小鼠Mus musculus（1）用浏览器登录Uniprot数据库官网：https://www.uniprot.org/（2）搜索框输入：P35579，点击Search；（3）查看P35579蛋白的生物学信息：肌球蛋白9（Myosin-9）；可以看到该蛋白主要分布在细胞基质中，是细胞的动力蛋白；（4）下载序列数据，点击FASTA；（5）下载物种蛋白质组序列文件（例如下载物种：小鼠mus musculus）；在Uniprot数据库官网选择Proteomes子库，然后在搜索框输入：mus musculus，选择Organism ID为10090的小鼠；点击Protein Count: 55462，显示小鼠蛋白Entry，可以根据需要定制自己需要的数据：例如，我们需要GeneID，点击Columns进行个性化的定制；如下所示：点击Download下载所需要的数据，选择文件格式。如果我们需要的是表格数据，我们通常下载为Tab分割符（Tab-separated）的txt文件，因为Excel表格有最大行数的限制，如果超出最大行数会导致数据丢失；如果是序列文件，我们选择下载FASTA格式的文件；物种 人 3.Ensembl(Ensembl Genome Browser）数据库物种：人Homo sapiens（1）使用浏览器登录数据数据库：https://asia.ensembl.org/index.html（2）选择Human数据库，如下所示：（3）选择下载基因组序列，见下图：（4）在Ensembl数据库下载物种的GFF文件前面我们讲到了在NCBI数据库中下载物种基因组注释GFF文件，其实我们还可以在Ensembl数据库中下载物种的注释文件，而且在Ensembl中下载的GFF文件更加标准，使用起来更方便。（5）直接连接到ensembl的FTP服务器，网址：ftp://ftp.ensembl.org/pub/release-100/fasta/homo_sapiens/dna/选择toplevel标签的序列文件进行下载，如下所示：小鹿后面还会分享“如何使用代码批量下载生物学序列数据”哦，请关注鹿明生物，get最新分享热文。 猜你还想看◆生信分析：你可以更美一些：SnapGene Viewer软件序列可视化操作◆云平台：震惊！他花了3分钟就完成了我三个周的工作!◆云平台：欧易/鹿明云 | 免费的聚类热图不试试吗？◆生信分析：这个R包不太冷系列——GOplot（功能富集绘图）◆生信分析：10行代码让你的相关性图貌美如花◆生信分析：对话百年名画--文章绘图配色高级又简单！◆生信分析：只需3分钟Get“代谢通路分析神器”◆生信分析：玩转生信—火山图中“亿点细节”，你会打造吗？◆生信分析：【指南】Cytoscape之stringAPP蛋白互作分析详解◆生信分析：【教程】组学研究，用python快速实现PCA分析和绘图◆生信分析：组学研究，R语言实用技巧—热图，运用pheatmap包简单易懂快速汇图方法来袭~◆生信分析：【情人节】R语言—小提琴图的浪漫邂逅END文章来源于鹿明生物

编者按：在新一年的开端，小鹿首先要祝愿所有的科研工作者新年快乐，愿在这一年中心想事成，科研文章都上榜SCI~~本期，小鹿推出时下热点技术DIA技术，通过热门技术与前沿科技相结合，用3篇影响因子总计66分的文章告诉您DIA技术的应用。DIA技术用于永久定量数字保存对科研研究者来说，科研样本对研究起着决定性的因素。微量样本、独特样本、珍贵样本、甚至有些样本是难以获取的，针对这些样本可能由于研究时间局限性，样本收集不全面，样本失效等损失会带来课题延期、重制样、甚至错失发文先机。本篇由苏黎世联邦理工学院Ruedi Aebersold教授团队在Nature Medicine杂志（IF=30.641）发表题为“Rapid mass spectrometric conversion of tissue biopsy samples into permanent quantitative digital proteome maps”的研究论文，该研究提出了一个方法，可以快速稳定地将组织样本转化为一份数据文档，永久地存贮这个样本经质谱分析得到的蛋白质组结果。影响因子：30.641材料：组织活检样品 发表期刊：Nat.Med.主要技术：PCT-SWATH/DIA中文标题：将组织活检样品快速质谱转换为永久定量数字蛋白质组图谱这篇文章中，作者用PCT-DIA技术方法将来自9个肾癌病人的18个组织切片分别转化为(DIA)SWATH-MS多肽离子碎片谱图，并从这些谱图中对2000个蛋白样本进行定性和定量分析。作者发现肾组织切片的蛋白质组测序结果具有很好的可重复性，而且能完全将肾癌病人和健康人，以及不同组织形态的肾癌亚型区分开来。该方法特别适合大队列（几十上百甚至上千个样品）、少量样品（比如组织活检样品）蛋白组批量分析。2DIA技术在定量准确性和重现性上的优势严格说来：人体各系统器官的疾病都可以在血液当中有一定的呈现，通过测定血液中的蛋白可反映病人的生理病理状态。因此，运用质谱技术来测定蛋白定量的准确性和重现性成了研究的焦点。本文发表在《Theranostics》上由国家蛋白质科学中心的于晓波教授、广东省中医院卢传坚教授、西湖大学郭天南研究员等合作发表的In-depth serum proteomics reveals biomarkers of psoriasis severity and response to traditional Chinese medicin，详细的总结了运用DIA技术对血液标志物进行探索，进一步的验证DIA 技术在定量的准确性和重现性的优势；材料：血清影响因子：8.063发表期刊：Theranostics主要运用技术：DIA技术、抗体微阵列中文标题：血清蛋白质组学鉴定银屑病及其中药疗效的生物标志物英文标题：In-depth serum proteomics reveals biomarkers of psoriasis severity and response to traditional Chinese medicin本文通过DIA技术和抗体微阵列技术，以银屑病为疾病模型，对银屑病治疗前、银屑病中药（银屑灵）治疗后、健康对照共50例血清样本建立蛋白质表达谱。鉴定到了106种参与血液凝固、炎症、细胞凋亡和血管生成等银屑病相关生物过程的差异蛋白。聚类和主成分分析发现58种蛋白可区分健康组和银屑病患者，12种蛋白可预测中药治疗效果，相关性分析发现三个血清蛋白（PI3，CCL22，IL-12B）与银屑病面积和严重程度指数（psoriasis area and severity index, PASI）评分呈正相关。质谱DIA技术适合大规模临床样本的检测，抗体微阵列技术可补充质谱无法鉴定到的血清低丰度蛋白，本文结合DIA技术和抗体微阵列技术研究血液生物标志物的思路值得借鉴。3DIA技术与人工智能相结合2019年11月，英国剑桥大学生物化学系和米尔纳治疗学研究所（Department of Biochemistry and The Milner Therapeutics Institute, University of Cambridge）等多家机构在一区期刊Nature Methods（IF=28.467）发表题为“DIA-NN：通过神经网络和干扰校正实现高通量蛋白质组的深度覆盖”的文章，该文章作者提出了一种方便的集成软件包DIA-NN，它利用深层神经网络和新的量化及信号校正策略来处理DIA蛋白质组学的实验结果。DIA-NN提高了传统DIA蛋白质组定性和定量的能力，特别在高通量应用方面具有快捷的优势，与快速色谱方法结合使用时能够对蛋白质实现准确的深度覆盖。影响因子：28.467发表期刊：Nature Methods运用技术：DIA蛋白质组学中文标题：DIA-NN：通过神经网络和干扰校正实现高通量蛋白质组的深度覆盖软件版本：DIA-NN（1.6.0）、OpenSWATH18、Spectronaut、Specter、Skyline平台：QExactiveTM HF（Thermo Fisher Scientific ）、TripleTOF 6600 (SCIEX)材料：酵母蛋白提取物、人脐带血血浆、酶解的人K562细胞裂解物、Hela细胞蛋白提取物、大肠杆菌蛋白提取物在DIA-NN中引入的计算方法稳定且显著地增加了不同复杂度样品及不同质谱平台上获得定性和准确定量的肽和蛋白质的数量。DIA-NN首次通过使用短色谱梯度实现了蛋白质组的全面覆盖，从而显著缩短了质谱仪的运行时间，为以前无法实现的对高通量蛋白质组进行快速而精确的测量打开了大门。鹿明生物自2017年初建立了DIA、PRM等蛋白组学技术平台，是国内早期开展DIA/PRM技术服务的领跑者；近2余年来，鹿明生物积累了丰富的DIA、PRM蛋白组学等组学项目经验，公司采用高端精密的仪器设备Thermo QE-HF等，迄今为止，鹿明生物已处理DIA+PRM项目样品3000+例，拥有丰富完善的项目经验；目前鹿明生物也已经自主研发了大容量水稻DIA数据库及深度水稻磷酸化DIA数据库、PCT-DIA技术等希望能够为您的科研助力添彩；目前鹿明生物也推出蛋白组学检测+验证一体化--1+1>2的蛋白组学黄金组合服务:DIA +PRM技术，具体可扫码添加技术交流群哦~~鹿明生物上海鹿明生物科技有限公司，一直专注于生命科学和生命技术领域，是国内早期开展以蛋白组和代谢组为基础的多层组学整合实验与分析的团队。经过近数年的发展沉淀，公司建立起了iTRAQ/TMT、DIA、PRM、修饰蛋白组等蛋白组学技术平台和全谱代谢组、靶向代谢组、拟靶向代谢组、脂质组等代谢组学技术平台以及相应的数据整合分析平台，并建立了科学完整的服务流程和精细规范的操作标准。公司拥有：SCIEX-QTRAP-6500,SCIEX-QTRAP-6500 plus，SCIEX-QTRAP-4000,Waters Xevo G2-XS,Thermo-TSQ-Altis,Thermo-Obritrap-QE,Thermo-Obritrap-QE-HF,Aglient-GCMS-7890B/5977A,AglientGCMS7890B/5977A（带顶空进样装置）及云计算分析平台等大型检测设备以及完整的样品前处理系统和数据分析系统（拥有各类分析软件及数据库）。公司荣获国家高新技术企业，通过ISO9001认证，获得代谢组学专利及软件著作等近20余项知识产权专利；同时也取得上海市公共技术服务平台资质认证，获得上海市创新创业计划大赛支持。迄今为止，鹿明完成服务项目上万个，涉及医学、农业、生态学及工业应用等多个研究领域，发表SCI论文数百篇。2017年6月，公司与上海欧易生物医学科技有限公司实现战略整合，实现中心法则上中下游多层组学的串联，整合后的鹿明力求打造优质技术平台，争做优质蛋白代谢服务企业，助力生命科学领域的科学家快出成果，出好成果，从而推动科技创新。鹿明生物，多层组学定制服务专家，为您的科研助力！END

01 翻译后修饰蛋白质组学的研究蛋白质的翻译后修饰与其功能密切相关，细胞内已知的蛋白质翻译后修饰类型包括丝氨酸/ 苏氨酸及酪氨酸的磷酸化，赖氨酸的乙酰化、泛素化等。目前已有报道的翻译后修饰类型已超过400种。翻译后修饰是细胞精细调节生理活动的关键环节之一，如生物体内的信号通路的激活大部分与磷酸化修饰相关，蛋白质的降解功能大部分与泛素化修饰相关，细胞核内功能的调节与组蛋白的修饰密切相关。越来越多的研究表明，蛋白质翻译后修饰水平的异常与某些疾病的发生发展密切相关，如以磷酸化和糖基化为主的Tau蛋白异常翻译后修饰与阿尔茨海默病密切相关。生物质谱是蛋白质组学研究的核心技术平台，在蛋白质的鉴定、新修饰的发现和验证方面具有不可替代的作用。蛋白质的某一氨基酸位点发生翻译后修饰，则该位点上存在一个质量位移，这个质量位移可以在一级谱图和二级谱图上得以体现。例如，蛋白质的某个赖氨酸上发生乙酰化修饰，会导致此位赖氨酸增加42 Da的质量位移。通过对质谱数据的解析，可以对修饰类型及修饰发生的位点进行鉴定，因此生物质谱技术可以给蛋白质新修饰类型的发现和验证提供最为直接可靠的证据。组蛋白修饰参与调控许多重要的细胞生物学过程，如激活或抑制基因转录、DNA修复等表观遗传学现象，并与组织器官发育，细胞的发育、分化和正常功能等生理现象密切相关。研究发现，组蛋白修饰调控的异常与包括肿瘤、神经退行性、自身免疫在内的许多疾病的发生发展有密切关系。正由于组蛋白修饰在许多生理和病理过程中所起的关键作用，组蛋白修饰生物学的研究一直是过去20年来生物医学研究的热点。赖氨酸巴豆酰化和酪氨酸羟基化，并证明了赖氨酸巴豆酰化与基因活化密切相关，而且与减数分裂后期小鼠精子细胞的活性基因密切相关，提示该修饰可能是与精子发育密切相关的新型表观遗传调控因子。在众多赖氨酸修饰类型中，赖氨酸甲基化修饰对细胞染色质功能调控至关重要，甲基化修饰调控酶也是目前重要的药物靶标。然而由于技术局限，非组蛋白赖氨酸单甲基化修饰底物的富集和系统鉴定是目前的研究难点，极大地限制了赖氨酸甲基化修饰生物学功能的研究。02蛋白质组学在药物研究领域的应用近年来，随着蛋白质组学技术的飞速发展，该技术还被应用于药物的研究领域。尤其在药物的靶标蛋白确认、药物作用机制、寻找病变的基因等研究中发挥了极大的优势 ；在药物的治疗过程中，还可以应用蛋白质组学进行药物疗效的评估，明显提高了药物发现的效率。目前药物研发的策略主要有两类 ：基于靶标的药物研发和基于表型改变的药物发现。两者的区别在于 ：基于表型改变的药物发现是在已知表型改变和疗效的前提下，探索该活性化合物引起的生理生化表现及引起该表现的靶标蛋白 ；而基于靶标的药物研发则是在已知靶标蛋白生物学功能的前提下，在化合物库中筛选能够与该靶标蛋白发生相互作用并改变其生物活性的先导化合物。这两种策略的目的均在于发现活性化合物及其靶标蛋白，并在此基础上对活性化合物进行结构改造优化，并进行构效关系、药理学、毒理学等相关临床前研究。在这两种药物研究策略中，蛋白质组学都发挥着不可替代的作用。目前蛋白质组学已可以在一天的质谱采集时间内，在单个细胞克隆中鉴定出8000～10 000个蛋白质，因此蛋白质组学技术在靶标的鉴定方面具有高效、高准确性的优势。通过比较加“药”组和对照组在全蛋白质表达水平上的差异，并对这些差异蛋白质进行生物信息学分析，可以发现该“药”对细胞生理功能的影响，从而有助于加深对该“药”的用途及作用机制的认识。同时，在寻找药物靶点方面，蛋白质组学可以通过竞争性实验有效地将与药物相互作用的蛋白质富集，通过质谱分析鉴定找到目标靶蛋白，目前这是传统生物学手段所无法实现的。蛋白质组学不仅可以对药物靶标进行鉴定，还可以进一步探索药物与靶标的相互作用对蛋白质–蛋白质相互作用的影响。03展望生物医学研究经历了从20世纪初出现的生理学到20世纪中期分子生物学到21世纪初系统生物学的学科发展历程。这3个研究领域又具有各自方向的特点和限制。生理学主要集中于研究器官组织的功能和代谢作用，但缺乏对细胞内成分的鉴定和区分 ；分子生物学则主要集中于对生物体内成分的鉴定和功能研究，但缺点是研究的不同分子之间的关联性和相互作用性偏少 ；而系统生物学主要集中于对多学科研究领域的整合分析，但是受限于数据的质量和可信度等。因此3个学科的交流可在很大程度上相互促进和补充，有效地加速生命科学的研究，这也是今后生命科学的发展方向。此外，除了基因组、蛋白质组，生命科学领域也在进行着其他组学的研究，包括转录组学、代谢组学等，统称为泛组学（panomics）。越来越多的生命科学实验数据的提供，以及计算机技术的迅猛发展，这一系列的成果都预示着生命科学大数据时代的到来。大数据时代的生命科学研究，不仅在实验数据方面呈现出数量级的快速增长，且数据的复杂性也急剧增加，庞大的生物信息学平台也为大数据的整理分析提供了超高的速度和效率。处于大数据时代的蛋白质组学研究，不仅可以吸取和效仿其他组学的研究手段，同时也可以和其他大数据进行整合分析，从而挖掘出潜在的更有意义的信息，因此这是蛋白质组学的发展机遇 ；同时如果蛋白质组学不能进一步提高和合理地同其他大数据整合，那么也会很容易淹没在大数据的海洋中，因此大数据时代对于蛋白质组学来说也是一大挑战。随着精准医疗（precision medicine）时代的到来，蛋白质组学将成为寻找疾病分子标志物和药物靶标最有效的方法之一，可以让人们突破过去研究的束缚，以全新的、更精确、更完善的视角去认识疾病的发生和发展，精确寻找疾病原因和治疗靶点，最终实现个性化精准诊疗的目的。在对癌症、早老性痴呆、糖尿病等人类重大疾病的临床诊断和治疗方面，蛋白质组学技术具有十分广阔的应用前景，同时也可为相关疾病的早期诊断、药物靶标的发现、治疗和预后提供重要基础。但蛋白质组学要大规模应用于临床治疗研究，还有很长的路要走。蛋白质组的信息只有渗透到具体的生物学问题中才能发挥其优势，为了能够充分了解蛋白质在人体内的功能和作用，必须要充分了解人体内蛋白质的亚型和修饰的功能，而且蛋白质在体内发挥作用还可通过蛋白质复合体和蛋白质相互作用网络来实现，所以高通量、高效地研究人体内蛋白质复合体和蛋白质相互作用网络是蛋白质组学的一个更高的阶段。因此，从一定意义上讲，蛋白质组学的研究是“无止境”的。

2020年1月欧易/鹿明生物合作客户中国航天员中心李勇枝教授课题组在BMC Genomics发表了题为 “Integrated proteomic and metabolomic analysis to study the effects of spaceflight on Candida albicans”的研究成果，通过蛋白质组学和代谢组学研究方法，探究了航天过程对白色念珠菌的影响机理，数据为评估白色念珠菌对宇航员的危害、阐明相关机制及预防相关疾病提供了理论依据。中文标题：整合蛋白质组学和代谢组学分析研究航天对白色念珠菌的影响研究对象：白色念珠菌发表期刊：BMC Genomics影响因子：3.594发表时间：2020年1月合作单位：中国航天员中心运用生物技术：蛋白质组学(由鹿明生物提供技术支持)、代谢组学研究背景近年来，随着空间技术的发展，微生物空间安全已成为研究热点。白色念珠菌是一种常见的条件病原体，通常寄生在人的皮肤、口腔、泌尿道和生殖系统上。白色念珠菌的致病性可能会随着外部环境的变化而改变。据报道，包括白色念珠菌在内的微生物在国际空间站中的增殖速度更快，从而增加了感染的风险。并且太空环境可能会改变微生物的生理和毒力。此外，对宇航员的免疫学调查还发现了包括淋巴细胞增殖、细胞因子产生和白细胞亚群的重新分布等失调。综合来讲，白色念珠菌的存在对宇航员的健康构成了潜在威胁。然而，关于空间环境下白色念珠菌的分子机制变化知之甚少。此项研究中，作者采用了蛋白质组学和代谢组学相结合的方法来研究实践十号卫星携带的白色念珠菌，这是首次探索航天环境对白色念珠菌影响的多组学研究。研究思路研究结果1.航天环境对白色念珠菌的影响实验组白色念珠菌暴露于太空环境后，于SDB培养基中复苏，并通过测量OD600评估其存活率。对照组为地面上培养的白色念珠菌。与对照组相比，实验组白色念珠菌增殖能力变强（图1A）、生物膜量变大（图1C）、形态发生变化（丝状形态变多，图1D）、抗氧化能力增强（图1E）。但是，两组白色念珠菌在耐酸、耐碱、耐酒精和耐盐方面没有发现显著差异。而毒力实验的结果显示，与对照组相比，实验组具有更强的细胞毒性。总而言之，暴露于航天环境后，白色念珠菌的增殖率、生物膜形成量、抗氧化能力和细胞毒性都增加了。图1 | 航天环境对白色念珠菌的影响（A）白色念珠菌生长曲线（B）白色念珠菌菌落皱褶形成实验（C）生物膜相对形成量（D）白色念珠菌细胞形态的扫描电镜实验结果（E）抗氧化能力比较（0.0003 % 过氧化氢）*P＜0.052.白色念珠菌的蛋白质组学分析TMT蛋白质组学共鉴定出3670种蛋白质，并定量了3499种蛋白质。与对照组相比，实验组中有548种蛋白上调和332种蛋白下调（adjusted P < 0.05; fold change ≥1.2; 图2A）。聚类分析（图2B）和主成分分析（图2C）发现实验组和对照组区分显著，这反映了暴露于航天环境后白色念珠菌中蛋白质表达的显著变化。为了确定航天环境下白色念珠菌的生物学功能变化，作者用差异表达蛋白进行了KEGG富集分析（图2D）。在实验组的548种上调蛋白中，富集到了核糖体和DNA复制通路，这说明实验组白色念珠菌的增殖速率增加。此外，碱基切除修复通路也被富集，该通路与DNA损伤修复有关，这可以解释实验组抗氧化能力的增强。在实验组下调蛋白中，富集到了多个代谢通路（例如碳代谢，次生代谢物的生物合成，乙醛酸酯和二羧酸酯代谢，丙酸酯代谢，苯丙氨酸代谢，酪氨酸代谢和脂肪酸降解），而硫代谢通路相关蛋白却在实验组上调，这反映了实验组白色念珠菌中复杂的代谢变化。图2 | 白色念珠菌蛋白质组学分析（A）差异蛋白火山图（B）白色念珠菌蛋白质表达谱聚类分析（C）白色念珠菌蛋白质表达谱PCA分析（D）KEGG富集分析3.白色念珠菌的代谢组学分析为了研究航天对代谢的影响，作者使用UPLC/MS的代谢组学方法对白色念珠菌中的代谢物进行了非靶向代谢组学分析。在白色念珠菌的实验组和对照组中共鉴定出257个峰。OPLS-DA分析鉴定出五个显著差异特征峰（P <0.05，VIP> 1）。其中实验组有2个上调的代谢物，3个下调的代谢物（图3A和B）。整合分析蛋白质组学和代谢组学结果，发现嘌呤代谢、半胱氨酸和蛋氨酸代谢以及丙氨酸，天冬氨酸谷氨酸代谢这三个通路中的蛋白质和代谢物在实验组中发生变化。图3 | 白色念珠菌差异代谢物（A）实验组上调代谢物散点图（B）实验组下调代谢物散点图相关讨论白色念珠菌是一种机会致病性酵母菌，通常以共生生物的形式存在，但在多种条件下对免疫功能低下的个体可能具有致病性。长期太空飞行可能会对宇航员的免疫系统产生不利影响。先前报道[参考文献1-2]模拟微重力可极大地促进了白色念珠菌的生长速度，且其生长导致生物体的丝状形式增加，与致病性增强相一致。这些研究表明，空间环境中存在白色念珠菌可能会威胁宇航员的健康。本文作者探索了暴露于太空环境后白色念珠菌的表型变化。研究观察到实验组中白色念珠菌的增殖速率和丝状形态增加，这与以前的报道一致。此外，文章发现实验组白色念珠菌的生物膜相对形成、抗氧化能力和细胞毒性都增加了。对白色念珠菌的蛋白质组学和代谢组学结果综合分析表明，半胱氨酸和蛋氨酸在实验组中被积累（包括合成酶的上调、消耗酶的下调、蛋氨酸挽救途径的上调等）。有趣的是，许多研究报道[参考文献3-4]蛋氨酸和半胱氨酸生物合成途径中的大多数基因在白色念珠菌生物膜形成过程中均上调。蛋白质组学和代谢组学整合分析结果与观察到白色念珠菌表型变化相一致。研究结论本文结合蛋白质组学和代谢组学技术探索了航天环境对白色念珠菌的影响。与对照组相比，航天组的白色念珠菌中增殖速率、生物膜形成、抗氧化能力、细胞毒性和丝状形态增加。蛋白质组学分析鉴定出3670种蛋白质，且实验组和对照组的蛋白质表达谱可显著区分。差异蛋白富集分析表明，核糖体、DNA复制、碱基切除修复和硫代谢通路相关蛋白在实验组中显著上调，而许多代谢过程中的蛋白质则在实验组中显著下调。蛋白质组学和代谢组学的结合分析显示，实验组白色念珠菌中半胱氨酸和蛋氨酸被积累。本文首次应用蛋白质组学和代谢组学研究航天环境下白色念珠菌的分子变化，结果发现分子变化与表型变化相互印证，该数据有助于评估白色念珠菌对宇航员的危害、阐明相关机制及预防相关疾病。小鹿推荐随着载人航天技术的不断发展，空间微生物安全问题已成为相关领域的研究热点。以往研究方向多集中于航天环境对微生物的表型影响，而基于多层组学的机制研究较少。本文是中国航天员中心李勇枝团队在实践十号卫星中微生物研究系列中的一篇，作者通过蛋白质组学和代谢组学技术对航天环境影响白色念珠菌的机制进行了深入研究，并与表型实验结果相互印证，其严谨的实验思路和深入地研究结果，值得借鉴和参考。部分参考文献：[1] Jiang W, Xu B, Yi Y, et al. Effects of simulated microgravity by RCCS on the biological features of C. albicans[J]. Int J Clin Exp Pathol, 2014, 7(7): 3781-90.[2] Altenburg S D, Nielsen-Preiss S M, Hyman L E. Increased filamentous growth of C. albicans in simulated microgravity[J]. Genomics Proteomics Bioinformatics, 2008, 6(1): 42-50.[3]Li D D, Wang Y, Dai B D, et al. ECM17-dependent methionine/cysteine biosynthesis contributes to biofilm formation in C. albicans[J]. Fungal Genet Biol, 2013, 51: 50-9.[4] Garcia-Sanchez S, Aubert S, Iraqui I, et al. C. albicans biofilms: a developmental state associated with specific and stable gene expression patterns[J]. Eukaryot Cell, 2004, 3(2): 536-45.猜你还想看◆蛋白组学+代谢组学：项目文章mSystems | 蛋白组学+代谢组学分析指导生产应用：人工窖泥培养技术及白酒质量优化◆蛋白组学+代谢组学：项目文章 |蛋白组学+代谢组学汕头大学医学院对急性心肌缺血（AMI）诱导的致死性心室快速心律失常（LVTA）的潜在生物标志物研究◆蛋白组学+代谢组学：项目文章 | 中国药科大学运用非标记蛋白组学和非靶向代谢组学对不同地域生姜特性研究◆蛋白组学+代谢组学：Gut. |浙大医学院附属第一医院梁廷波教授课题组白雪莉博士运用蛋白组学+代谢组学分析肝细胞癌异质性及免疫表型分类END文章来源于鹿明生物

酿酒酵母是功能强大的模型物种，可用于系统性的生物学筛选和大规模蛋白质组学方法开发。随着质谱技术的进步，酵母的全蛋白质组覆盖几乎完成。然而，对酵母蛋白质组进行快速高通量分析仍然具有挑战性。2020年11月著名蛋白质组学领军人物德国马普生物化学研究所Matthias Mann教授联合Brenda A. Schulman教授和Christine R. Langlois教授共同在PNAS（IF 9.412）杂志上发表题目为 《DIA-based systems biology approach unveils E3 ubiquitin ligase-dependent responses to a metabolic shift》的研究成果，介绍了一种快速高深度DIA蛋白质组检测技术，实现酵母全蛋白质组的超高覆盖度。利用此技术既可以全面表征酵母蛋白质组响应环境扰动的变化，又可以精确识别单个缺失或点突变对整个蛋白质组的影响。研究材料：酿酒酵母细胞（Saccharomyces cerevisiae）技术方法：快速高深度DIA蛋白质组+转录组实验路线图：研究结果：1、快速高深度DIA检测技术方法开发研究者在Orbitrap质谱仪上对DIA整体流程进行了探索。为了生成酵母的综合图谱库，研究者在各种生长和胁迫条件下培养酵母细胞，经提取消化后，通过反相（RP）色谱法将每种条件下获得的肽段分为8个馏分。使用DDA方法以23min的液相梯度检测64个馏分（8个馏分×8个条件），通过Spectronaut软件建立酵母DIA library（74,103条肽段，4712个蛋白，覆盖酵母全蛋白组的87%；中值序列覆盖率为27％，每个蛋白质平均检测到12个肽）。基于此library，23min DIA检测（六次重复）平均可鉴定到33,909个肽段，3,413个蛋白，这与180min DDA检测结果相近（33,425个肽段和3,435个蛋白）。2、技术能力测评一：不同处理条件下酵母大规模蛋白组学分析研究者对不同处理条件下（不同培养基，热胁迫，渗透压胁迫，碳饥饿，氨基酸饥饿和氮饥饿等）的酵母进行大规模蛋白组学分析，共定量到3,506种蛋白质；数量统计发现在所有组别中检测到的蛋白超过90％的定量一致。功能分析发现每种处理都会引发不同的响应，造成不同蛋白的合成与降解，这些变化结果与预期调控变化一致。这也证明研究者开发的这种快速高深度DIA方法可以准确定量已知差异蛋白，为酵母研究人员提供了近乎全面的数据资源。3、技术能力测评二：挖掘GID E3连接酶的调控新机制研究者进一步探索葡萄糖饥饿及恢复过程中酵母蛋白组学变化，检测结果共定量到3,602种蛋白质。通过与转录组学数据比较，发现在转变过程中酵母细胞首先通过基因快速转录，产生新蛋白质，然后降解不再需要的蛋白。深入分析后发现GID E3连接酶的Gid4亚基受到碳源调控，后续通过对Gid4突变体和Gid2K365A突变体酵母的葡萄糖饥饿前后蛋白组学检测证实GID E3连接酶具有碳源依赖性的调节功能。研究者最后通过蛋白组学联合启动子参考技术（promoter reference technique）发现了GID E3连接酶新的调控靶标：Acs1和Aro10。小编小结：本研究建立了一套简单易行的蛋白质组学分析流程：快速高深度酵母蛋白质组DIA分析技术。它为酵母研究人员提供了近乎全面的数据资源，既可以准确定量已知蛋白差异，又能够揭示调控新机制。尽管此方法是在酵母中开发的，但该技术的快速，简便及可扩展性使其适合于任何细胞系统中的检测，尤其在是缺失或突变体或其他干扰的机制研究方面，可以获得更加全面的生物系统响应信息。

编者按：距离2021年的跨年时刻还有3天的工作日，此时的你是正在忙着立明年的Flag？绞尽脑汁地准备明年的国自然基金申请？还是正在踌躇明年的课题文章该投稿哪家？此刻，小鹿要告诉您：只有对本年有明确地认知和总结，我们才能更好地备战明年。本篇小鹿盘点了今年欧易/鹿明生物经典客户文章运用，植物方向年度TOP10影响因子发文情况，总计影响因子：84.399；TOP1 tRNA硫醇化途径关键基因SLG1在水稻抵抗高温胁迫中的机制研究英文标题：Natural variations of SLG1 confer high-temperature tolerance in indica rice研究对象：水稻发表期刊：Nature Communications影响因子：12.121发表时间：2020年10月30日合作单位：中国科学院遗传与发育生物学研究所植物基因组学国家重点实验室主要运用欧易/鹿明生物技术：LC-MS非靶向代谢组（由鹿明生物提供技术支持）、酵母文库本文运用酵母文库及iTRAQ蛋白质组学发现了tRNA硫醇化途径中的关键基因SLG1在水稻抵抗高温胁迫中的重要功能。并为应对全球变暖、设计培育高温胁迫耐受性水稻品种提供有效策略。TOP2 植物根际微生物对开花时间影响的研究英文标题：Rhizosphere microorganisms can influence the timing of plant flowering研究对象：野生型和突变型拟南芥根系分泌物、根际土壤发表期刊：Microbiome影响因子：11.607合作单位：浙江工业大学环境学院主要运用欧易/鹿明生物技术：GC-MS非靶向代谢组（由鹿明生物提供技术支持）、16S rRNA基因测序 本文通过整合GC-MS非靶向代谢组学和转录组测序数据，发现根际微生物群对植物关键功能的调控发挥重要作用，揭示了拟南芥根部微生物将色氨酸转化为植物激素吲哚乙酸从而延迟开花的代谢调控网络和作用机制。TOP3 紫薯中铀和镉吸收及其相互作用机理英文标题：Absorption and interaction mechanisms of uranium & cadmium in purplesweet potato(Ipomoea batatas L.)研究对象：紫薯幼苗发表期刊：Journal of Hazardous MaterialsJournal of Hazardous Materials影响因子：9.038合作单位：西南科技大学环境与资源学院主要运用欧易/鹿明生物技术：LC-MS非靶向代谢组学（由鹿明生物提供技术支持）作为西南科技大学发表的第三篇植物重金属胁迫的研究文章，本文依旧亮点满满。作为重要的非生物胁迫，重金属暴露的相关文献多使用单一元素，而这篇文章增加了铀+镉双重因素的考察。元素分析与非靶向代谢组学分析结果相辅相成，共同阐述了铀和镉胁迫对矿物质代谢和初生次生代谢产生的影响，通过周密的实验设计，详细地阐述了紫薯应对铀和镉暴露相同和不同的代谢应答机制。TOP4 蚕豆光合作用和呼吸代谢组对铀暴露的响应机制英文标题：Unraveling response mechanism of photosynthetic metabolism and respiratory metabolism to uranium-exposure in Vicia faba研究对象：蚕豆发表期刊：Journal of Hazardous Materials影响因子：9.038合作单位：西南科技大学环境与资源学院主要运用欧易/鹿明生物技术：GC-MS非靶向代谢组学（由鹿明生物提供技术支持）、转录组学 （由欧易生物提供技术支持）本文通过通过转录组学和GC-MS非靶向代谢组学结合植物生理参数分析等研究手段，发现放射性元素铀对植物生长和根系微观结构的影响，深入而透彻地阐明了铀暴露对植物光合碳代谢和呼吸代谢的毒性机制。作者虽使用了同一组转录和代谢数据，但本文中蚕豆幼苗对铀毒性的响应机制研究更加深入，并与生理表型检测结果相互对应，其严谨的实验思路和深入地研究结果，值得借鉴和参考。TOP5甘蓝型油菜中两个新基因重塑新型相互作用网络英文标题：Two Young Genes Reshape a Novel Interaction Network in Brassica napus研究对象：甘蓝型油菜、拟南芥发表期刊：New phytologist影响因子：8.512合作单位：华中农业大学主要运用欧易/鹿明生物技术：iTRAQ定量蛋白质组学（由鹿明生物提供技术支持）、转录组学 本文作者运用iTRAQ定量蛋白质组学、转录组学研究筛选到甘蓝型油菜中Bnams4b和BnaMs3的相互作用蛋白，对两个种群特异性共同进化的年轻基因在植物中重塑了一个新型互作网络。TOP6 银纳米颗粒改变种植和未种植黄瓜土壤中的微生物群落组成和代谢物谱英文标题：Silver Nanoparticles Alter Soil Microbial Community Compositions and Metabolite Profiles in Unplanted and Cucumber-planted Soil研究对象：种植和未种植的黄瓜土壤发表期刊：Environmental Science & Technology影响因子：7.864合作单位：南京大学环境学院主要运用欧易/鹿明生物技术：GC-MS非靶向代谢组（由鹿明生物提供技术支持）、16S rRNA基因测序该研究运用16S rRNA基因测序、GC-MS非靶向代谢组技术对土壤微生物组和代谢组学分析技术的独特结合，提供了对AgNPs生态影响的全新视角，全面了解了AgNPs暴露对土壤微生物的影响。TOP7 代谢组学揭示暴露于CeO2纳米颗粒的菠菜植物的“隐形”响应英文标题：Metabolomics Reveal the “Invisible” Responses of Spinach Plants Exposed to CeO2 Nanoparticles研究对象：菠菜叶片和根发表期刊：Environmental Science & Technology影响因子：7.864合作单位：南京大学环境学院污染控制与资源再利用国家重点实验室主要运用欧易/鹿明生物技术：GC-MS非靶向代谢组（由鹿明生物提供技术支持）本文通过通过整合表型和代谢组学分析，研究了氧化铈纳米粒与菠菜之间的相互作用。发现在表型特征没有变化的情况下，不同剂量的CeO2 NPs均可诱导叶和根的代谢重构，同时叶与根中的微量金属元素含量下降，这篇文章的结果有助于更好地理解植物的内在表型和代谢组变化。TOP8iTRAQ标记定量蛋白质组分析揭示硝普钠处理对大豆芽的影响英文标题：iTRAQ-based proteomic analysis reveals changes in response to sodium nitroprusside treatment in soybean sprouts研究对象：大豆芽发表期刊：Food Chemistry影响因子：6.306合作单位：南京农业大学主要运用欧易/鹿明生物技术：iTRAQ标记定量蛋白质组学（由鹿明生物提供技术支持）通过iTRAQ标记定量蛋白质组学发现硝普钠（NO供体）处理调节参与抗氧化系统和脂质过氧化相关蛋白质的表达，为生产有益于人体健康的功能性食品提供理论指导。研究中iTRAQ标记定量蛋白质组学实验由鹿明生物提供技术支持。TOP9耐寒性的影响因素——田间和人工冷驯化越冬常绿植物的转录组学比较研究英文标题：Factors affecting freezing tolerance: a comparative transcriptomics study between field and artificial cold acclimations in overwintering evergreens研究对象：植物叶片发表期刊：The Plant Journal影响因子：6.141合作单位：浙江大学主要运用欧易/鹿明生物技术：靶向代谢组学（由鹿明生物提供技术支持）、转录组该研究通过靶向代谢组学和转录组学技术对比常绿杜鹃花在自然冷驯化和人工冷驯化处理的植物激素水平和转录水平的异同，发现花青素在冷驯化过程中的重要作用，深入而透彻地阐明了常绿乔木的耐寒性分子机制。TOP10甲硫氨酸合酶1为激活AtGLR3.5Ca2+通道和调节拟南芥种子萌发提供甲硫氨酸英文标题：Methionine Synthase 1 Provides Methionine for Activating AtGLR3.5 Ca2+ Channel and Regulating Germination in Arabidopsis研究对象：拟南芥发表期刊：Journal of Experimental Botany影响因子：5.908合作单位：首都师范大学主要运用欧易/鹿明生物技术：GC-MS非靶向代谢组学（由鹿明生物提供技术支持）通过GC-MS靶向代谢组学证明了L-Met通过上调AtGLR3.5介导的细胞溶质Ca2+信号促进拟南芥种子萌发。作者的研究结果与AtMS1、L-Met、AtGLR3.5Ca2+通道、Ca2+信号和ABI4有关，揭示了L-Met在种子萌发中的生理作用和分子机制。猜你还想看◆喜报 | 上海师范大学生科院与鹿明生物开展全方位合作◆您要的极速周期我们从不失言！2台精准靶向代谢质谱仪已上岗◆4D-DIA技术 | 蛋白质组学领军科学家带您走进4D组学新时代◆喜报！欧易/鹿明生物最新发明专利授权啦~END文章来源于鹿明生物

前言2020年7月希伯来大学医学中心Gilad W. Vainer团队在Molecular & Cellular Proteomics发表了题为“Novel Proteome Extraction Method Illustrates a Conserved Immunological Signature of MSI-H Colorectal Tumors”的研究成果，通过建立更为简洁且环保的FFPE样本蛋白提取方法，对微卫星稳定和不稳定的结直肠癌样本进行非标记蛋白质组学分析，结果揭示了肿瘤细胞在长期体内免疫压力下所经历的变化。产生的数据为寻找新的临床生物标志物和治疗方法提供了宝贵资源。中文标题：新型蛋白质组提取方法阐明了MSI-H结直肠肿瘤的保守免疫学特征研究对象：结直肠肿瘤发表期刊：Molecular & Cellular Proteomics影响因子：4.87发表时间：2020年7月运用生物技术：非标记定量蛋白质组学（福尔马林固定和石蜡包埋临床组织样本）研究背景分子病理学的重大突破之一是从福尔马林固定和石蜡包埋（formalin-fixed and paraffin-embedded, FFPE）的临床组织中有效提取DNA和RNA。尽管已有方法可以提取FFPE样本中的蛋白质[1]，但仍然存在诸多问题[2]。主要问题之一是临床中组织固定时间的巨大差异，由于蛋白质的回收率随着固定时间的延长而下降，因此不同的组织固定时间得到的蛋白质组学结果差异较大。建立稳健、有效且不受固定时间影响的蛋白质提取方法将有助于推动临床蛋白质组学的发展。结直肠癌（colorectal cancer, CRC）是一种常见的癌症，其基因组不稳定是关键的发展因素之一。基因组不稳定性的两种主要形式：染色体不稳定性和微卫星不稳定性（microsatellite instability, MSI）控制着这一过程。大多数CRC病例的特征是染色体不稳定且微卫星稳定（microsatellite stability, MSS）。然而约5-15％的CRC是微卫星高度不稳定性（MSI-H）。MSI-H肿瘤，也称为错配修复缺陷（mismatch repair deficient, MMRd），由DNA错配修复蛋白的缺乏而发展。MSI-H肿瘤会产生可能充当新抗原的异常蛋白，并触发针对肿瘤的有效免疫反应。越来越多的证据表明MSI-H肿瘤细胞与免疫微环境之间存在独特而复杂的相互作用。研究思路研究结果1、FFPE蛋白质组提取的优化临床中福尔马林的固定时间差异较大，较长的固定时间对从临床FFPE样品中提取的蛋白数量产生有害影响，从而影响了质谱检测的蛋白质组覆盖率。本文作者为最小化固定时间对蛋白质组学结果的影响，更改了FFPE蛋白质组提取的几个步骤：1.使用矿物油(mineral oil)进行脱蜡，免除了传统方法中有毒的有机溶剂和多次洗涤。2.升高温度和压力（121c，15psi），有助于蛋白质提取过程。作者将此方法命名为TOP (Temperature-Oil-Pressure)法。作者使用一组在福尔马林中固定2或8天的匹配组织，比较了传统方法和TOP法的蛋白质组结果（每组3次重复）。如图2A示，共鉴定到3988种蛋白质（>3肽段），传统方法8天固定组的蛋白数量最少，Pearson相关性分析表明传统方法8天组与其他组的相关性较低（图2B）。使用12个样品共同鉴定到的2350种蛋白质进行相关性分析也是同样的结果（图2C）。图2 | 与传统提取方法相比，TOP方法对福尔马林固定导致的偏差更具抵抗力（A）蛋白质鉴定数；（B）3988种蛋白的Pearson相关性热图；（C）12个样本中共同鉴定到的2350种蛋白的Pearson相关性热图；2、结直肠癌样本的无监督聚类作者使用TOP法对FFPE结直肠癌样品进行蛋白提取和蛋白质组学非标定量分析。检测的19个样品中8个是MSI-H（42％）。结果共鉴定到4350种蛋白质，其中1664种蛋白质在所有的样本中共同鉴定到。无监督分层聚类显示了两个主要的类别群（图3）。一类包含MSI-H样本（8个中的7个），另一类包含MSS样本（11个中的8个）。且来自同一肿瘤不同区域的样本聚集在一起（样本750和30497；图3）。这些结果表明，优化后的临床蛋白质组学可以产生一致且高质量的数据，并且肿瘤蛋白质组反映了MSI的状态。图3 |无监督层次聚类3、MSI-H肿瘤过表达STAT1和许多免疫相关蛋白差异蛋白分析发现，与MSS组相比，MSI-H组中有67种蛋白上调，35种蛋白下调（图4A）。使用STRING数据库进行蛋白质相互作用分析，发现MSS肿瘤过表达的35种蛋白质没有统计学上的显著富集。而MSI-H过表达的蛋白质具有高度显著的连接富集（图4B）。此外，发现约33％的蛋白质（65种中的22种）与免疫应答过程有关（图4C），特别是与干扰素-γ介导的信号传导途径（图4D）和抗原加工呈递有关。差异蛋白列表中包含STAT1蛋白，这是包括干扰素-γ信号传导在内的许多免疫过程中的关键转录因子。综上所述，MSI-H肿瘤过表达的蛋白质高度富集并与免疫系统有关。图4 | 差异蛋白分析（A）差异蛋白形成的有监督聚类结果；（B）67种MSI-H组过表达蛋白的相互作用；（C）22种蛋白质与免疫应答有关；（D）5种蛋白质与干扰素-γ介导的信号通路有关；4.MSI-H结直肠肿瘤细胞异常表达MHC-II受体为了确定蛋白质组学数据中的差异蛋白是由肿瘤细胞还是基质细胞表达，作者对几种候选蛋白进行了免疫组化分析。由于MHC-II蛋白通常在上皮细胞中不表达，且MSI-H肿瘤细胞中曾报道为阳性，因此作者分析了5个MSS和4个MSI-H肿瘤中MHC-II蛋白的免疫组化（图5A）。结果显示基质淋巴细胞在MSS和MSI-H肿瘤中均表达HLA-DPB1，HLA-DQB1和CD74，其可作为内部阳性对照。但是仅在MSI-H样品中发现了具有弥散性(diffuse)、细胞质(cytoplasmatic)和膜状(membranous)阳性的肿瘤细胞（图5）。免疫组化结果表明免疫学特征主要由肿瘤细胞驱动。此外，它强调了MSI-H肿瘤细胞对MHC-II（免疫检查点LAG-3的配体）的高表达。图5 | 免疫组化表明MSI-H肿瘤细胞表达MHC II型成分5.只有STAT1水平与干扰素-γ信号传导相关人STAT蛋白家族有7个成员。暴露于干扰素-γ后，磷酸化STAT1和STAT3的含量增加，转移到细胞核中起转录激活剂的作用。对Pearson相关矩阵进行无监督聚类，作者发现61种蛋白聚在STAT1附近（图6）。GO功能富集的前三个过程均与免疫相关（图6C）。此外，总STAT1水平与干扰素-γ介导的信号通路和吞噬体相关。对STAT3分析发现聚集了54种蛋白质，但是与STAT3相关的生物学过程和STAT1的完全不同。结果表明STAT家族蛋白与不同的蛋白和生物学过程相关，仅STAT1蛋白水平与区分MSI-H和MSS肿瘤的相同免疫过程相关。图6 | Pearson相关性矩阵的无监督聚类6. 长时间暴露于干扰素-γ可区分STAT1与STAT3接着作者在不断增加的干扰素-γ存在下培养了微卫星不稳定的人CRC细胞DLD1和RKO，观察到STAT1和STAT3的磷酸化水平和总量增加。通过对比短期（1天）或长期（1周）的干扰素-γ暴露，发现一天后总STAT3水平趋于稳定，而在一日暴露和一周暴露之间STAT1水平持续上升（图7A）。接着作者研究了干扰素-γ在癌细胞中诱导的时间蛋白质组学变化。通过对暴露于干扰素-γ一天，一周和对照组的DLD1细胞进行蛋白质组分析，鉴定并定量了包括STAT1和STAT3在内的3771种蛋白质，样本相关性分析表明对照组和IFN-g 1周组显示出最大的差异，而INF-g 1天组在两者之间（图7B）。此外无监督的主成分分析结果与实验设计相匹配（图7C）。图7 | 长期接触IFNg导致STAT1水平继续上调7.暴露于干扰素-γ触发复杂的时间蛋白质组变化对上述3组间进行差异蛋白分析，发现16.1％的蛋白质组（608/3771蛋白）差异表达。这些蛋白质的层次聚类清楚地显示了时间变化（图8），并突出了复杂的时间行为。图8 | 差异表达蛋白的监督层次聚类相关讨论作者优化了FFPE样本提取方法，该方法适用于较宽的福尔马林固定时间。此外，新方法简化了样品制备步骤，且升高的温度和压力有效地溶解了蛋白质。与使用有机溶剂的传统方法相反，TOP方法使用的无害、环保的试剂。从FFPE切割开始约3个小时即可完成蛋白质组提取，且无需通风橱。使用TOP方法和19个FFPE组织，作者建立了结直肠癌临床蛋白质组数据，鉴定和定量超过4100种蛋白质。无监督分层聚类表明MSS和MSI-H患者的蛋白质组是不同的。进一步分析显示大多数由MSI-H肿瘤过表达的蛋白质与免疫系统相关的过程有关，其中包括抗原的加工和呈递。免疫组化结果表明肿瘤细胞而非基质是造成MHC-II异常表达的原因，MHC-II是免疫检查点蛋白LAG-3的配体。值得注意的是， STAT1被MSI-H肿瘤细胞过表达。在结直肠癌中，STAT1的作用是复杂的。MSI-H肿瘤细胞异常表达MHC-II复合物，而STAT1调节CIITA转录（干扰素-γ引起MHC-II表达的关键诱导剂）。综上数据表明STAT1高表达与免疫逃逸之间存在联系。研究结论临床蛋白质组学已显著成熟，优化的流程将继续增进我们对人类疾病的了解。作者通过对FFPE样本提取蛋白流程的优化，结合临床样本证明MSI-H结直肠肿瘤表达高水平的STAT1。研究结果指出了CRC MSI-H肿瘤的一种免疫逃逸机制，该发现可能有助于进一步的药物开发。小鹿推荐临床蛋白质组学对疾病生物标志物、药靶研究、疾病机理、精准医学等研究领域至关重要。FFPE可以在常温保留很久，是医院里最常用的样本储存手段。虽然当前已有FFPE蛋白提取方法，但还存在优化的空间。本文作者针对长时间固定导致FFPE蛋白质组鉴定蛋白数量少的问题，提出了优化的蛋白提取方法。结合临床结直肠癌样本，探索了MSI-H与MSS结直肠癌的蛋白质组学差异，发现了MSI-H肿瘤过表达STAT1和免疫相关蛋白，其提出的FFPE蛋白提取方法和实验思路值得借鉴和参考。文末看点本文对福尔马林固定和石蜡包埋（ FFPE）的临床组织研究，建立稳健、有效且不受固定时间影响的蛋白质提取方法推动了临床蛋白质组学的发展。针对福尔马林固定和石蜡包埋样本鹿明生物也推出了蛋白组学新一代技术PCT-DIA技术，详情请戳【爆品上市】 强力攻克：石蜡/甲醛处理的组织样本及微量样本的蛋白组学难题----PCT-DIA技术。为更好的助力和推动福尔马林固定和石蜡包埋类的微量样本的研究，鹿明生物也推出了联合促销。详情请见下图。参考文献：[1] Ostasiewicz, P., D.F. Zielinska, M. Mann, et al., Proteome, phosphoproteome, and N-glycoproteome are quantitatively preserved in formalin-fixed paraffin-embedded tissue and analyzable by high-resolution mass spectrometry. J Proteome Res, 2010. 9(7): p. 3688-700.[2] Giusti, L., C. Angeloni, and A. Lucacchini, Update on proteomic studies of formalin-fixed paraffin-embedded tissues. Expert Rev Proteomics, 2019. 16(6): p. 513-520.[3] Elez D. Vainer，Juliane KaniaAlmog，Ghadeer Zatara，Yishai Levin，Gilad W. Vainer. Novel Proteome Extraction Method Illustrates a Conserved Immunological Signature of MSI-H Colorectal Tumors. Mol Cell Proteomics. 2020 Oct;19(10):1619-1631.猜你还想看◆微量样本PCT-DIA技术：【爆品上市】 强力攻克：石蜡/甲醛处理的组织样本及微量样本的蛋白组学难题◆微量样本PCT -DIA技术：西湖大学郭天南/李子青团队运用PCT-DIA技术与神经网络机器学习结合分辨良恶性甲状腺结节◆大样本数DIA技术：DIA与AI的结合—NM又发新文（IF:28.467），通过神经网络和干扰校正实现高通量蛋白质组的深度覆盖◆大样本数DIA技术：Nat commu | "深度揭底"大样本DIA磷酸化修饰蛋白组学定量技术END文章来源于鹿明生物

1，Nature Medicine重磅突破，报道迄今为止最大规模的阿尔兹海默症蛋白组学研究来源：精准医学与蛋白组学蛋白组学揭示衰老与AD的关联4月13日， Allan I. Levey教授及其合作者再次在国际专业学术期刊Nature Medicine (IF =30.641)发表了最新研究成果，报道了迄今为止最大的阿兹海默症相关蛋白质组学研究。研究人员运用蛋白质组学技术、共表达网络分析、和靶向蛋白质组技术（PRM）对健康人和患有阿兹海默症患者的2,000多个人脑组织样本和近400个脑脊液样本进行系统分析，研究确定了反映大脑生物过程的关键蛋白质共表达网络，为阿尔兹海默症的临床诊治提供了新的治疗靶标和生物标志物。2，Nat Neurosci | 渐冻症和额颞叶痴呆患者中C9ORF72蛋白功能缺失和获得性毒性的协同致病机制来源：BioArt肌萎缩性侧索硬化症（ALS）也称渐冻症，是进程迅速、致死率高的运动神经元疾病。额颞叶痴呆（FTD）属于第二大家族遗传性认知障碍，主要影响人格、社会行为和语言功能。研究表明，在许多ALS和FTD患者中都存在六碱基(GGGGCC)重复序列扩增变异。这个独特的重复序列扩增发生于一个之前未被详细研究过的9号染色体ORF72位点基因（C9orf72）的非编码区，是迄今为止最常见的家族性ALS和FTD的致病因素。根据病人的临床病理数据，可能的C9orf72基因突变的致病机制主要包括C9ORF72蛋白功能缺失 (loss of function)和获得性毒性（gain of toxicity），后者来源于包含重复序列的C9orf72 RNA及其二肽重复蛋白(dipeptide repeat proteins, DPRs)。4月13日，加州大学圣地亚哥分校路德维格研究所Don Cleveland团队在Nature Neuroscience杂志上发表题为“Reced C9ORF72 function exacerbates gain-of-toxicity from ALS/FTD-causing repeat expansion in C9orf72” 的研究论文，证明了在ALS和FTD中，C9ORF72蛋白功能缺失会进一步加剧C9orf72重复序列的毒性。3，AI追踪心脏血流 |《自然-机器智能》来源：Nature自然科研《自然-机器智能》发表的一篇论文Deep variational network for rapid 4D flow MRI reconstruction 介绍了一种人工智能（AI）系统可以加速对心血管血流的扫描。这个深度学习模型有望让临床医师在患者接受核磁共振扫描的同时，实时观察血流变化，从而优化诊断工作流。这个AI系统还能在20秒左右的时间里重建一次扫描，比目前尖端的传统方法快30倍，比之前的深度学习方法快4.2倍。4，抑郁症研究重大进展——关键蛋白质的鉴定可能带来更有效的抗抑郁药物来源：大话精神最近发表在《自然通讯》(Nature Communication)杂志上的一篇论文强烈建议，一种特殊的蛋白质——GPR56——与抑郁症的生物学和抗抑郁药物的作用有关。研究小组相信，这种蛋白质可以为新的抗抑郁药物提供一个新的靶点。这项研究由麦吉尔大学的Gustavo Turecki教授和道格拉斯精神健康大学研究牵头。在小鼠试验中，结果显示了慢性应激诱导的GPR56在血液和前额叶皮层（PFC）中下调，伴随着抑郁样行为，并且可以通过抗抑郁药逆转。小鼠PFC中GPR56的下调与抑郁样行为，执行功能障碍和对抗抑郁药治疗无应答有关。GPR56肽激动剂具有抗抑郁样作用，可上调AKT/GSK3/EIF4通路。该发现揭示了GPR56在抗抑郁反应中的潜在作用。5，超1/3新冠患者有神经系统症状，武汉协和医院团队JAMA子刊发文提醒来源：医学新视点除了对眼部感染和胃肠道症状的发现讨论，华中科技大学同济医学院附属协和医院团队近日报告了新冠病毒相关的三大类神经系统表现，常见表现有头晕、头痛、味觉障碍、嗅觉障碍、肌肉损伤等，重症患者甚至会出现中风和意识障碍。而且，部分患者没有其他典型首发症状。研究发表于《美国医学会杂志-神经病学》。在同期发表的社论中，加州大学旧金山分校神经科学教授Sam Pleasure博士和该期刊的两位编辑称赞，“虽然全面了解COVID-19的神经系统疾病谱还需要大量知识和数据，但这项研究打开了一扇窗户，提醒新冠大流行的一线诊治需要关注神经系统。”6，Nature Biotechnology: EEG特征预测重度抑郁症的抗抑郁药反应来源：思影科技华南理工大学和斯坦福大学研究人员在Nature Biotechnology杂志发表文章，试图识别抗抑郁药治疗反应的神经生物学特征（与安慰剂相比）。本研究开发了一个适用于静息态EEG（rsEEG）的潜在空间机器学习算法（latent-space machine-learning algorithm），并将其应用到安慰剂-对照抗抑郁药研究的数据中（n=309）。抗抑郁药舍曲林rsEEG模型（与安慰剂相比）可以稳健预测症状改善，并且应用于不同的研究地点和EEG设备上。这种舍曲林-预测的EEG特征可推广到另外两个抑郁样本，它反映了普遍的抗抑郁药物反应，并与rTMS治疗结果有相关。此外，通过同步TMS和EEG测量，研究者发现舍曲林rsEEG特征表征前额叶的神经反应。该研究通过EEG计算模型促进了对抗抑郁药治疗的神经生物学理解，并为抑郁症的个性化治疗提供了临床手段。7，Neurocase：冥想竟然可以延缓衰老！来源：转化医学来自威斯康星大学麦迪逊分校(University of Wisconsin-Madison)和哈佛医学院(Harvard Medical School)的一组研究人员发现，有证据表明，每天冥想可能会延缓大脑衰老。在他们发表在《Neurocase》杂志上的论文中，该小组描述了他们对一名每天冥想的佛教僧侣的研究，以及他们从他身上学到了什么。前文阅读1，脑科学日报｜多动症孩子为何睡不好？针灸可以缓解偏头痛2，脑科学日报｜超声波助力老年痴呆治疗；5-羟色胺平衡大脑内部交流