筛个差异基因为什么就7分了？

 今天跟大家分享的是2019年3月发表在J.Crohns.Colitis （IF：7.827）杂志上的一篇文章High-Throughput Identification of the Plasma Proteomic Signature of Inflammatory Bowel Disease.在文章中作者基于CERTIFI和PROgECT-UNITI-HCs队列，通过蛋白差异表达分析等，从蛋白和转录组水平阐明疾病的分子特征。

High-Throughput Identification of the Plasma Proteomic Signature of Inflammatory Bowel Disease

炎症性肠病血浆蛋白组学特征的高通量鉴定

https://www.bilibili.com/video/BV1W54y1X7rd

一.研究背景

研究者们已在基因组和转录组水平上研究了炎症性肠病(IBD)，及其两个亚型溃疡性结肠炎(UC)和克罗恩病(CD)的分子病因学。最近，高通量蛋白质组定量研究的进展使IBD的大规模血浆蛋白质组学研究成为可能。

二.分析流程

三.结果解读

1.血浆中蛋白水平与全血或肠转录组的相关性较弱

图1：血浆蛋白组与全血或肠转录组的相关性

血浆的蛋白组与血或肠的转录组的相关性较弱:

图1A：血浆中蛋白水平与血mRNA水平的相关性弱。

图1B：血浆中蛋白水平与肠mRNA水平的相关性弱。

图1C：血mRNA水平与肠mRNA水平的相关性弱。

2.比较UC、CD和HC（健康对照组）的血浆蛋白组学特征

图2A：作者测试了在PROgECT-UNITI-HCs队列中蛋白差异表达的情况。

CD中518个蛋白差异表达（这518个蛋白被作者称作为CD-DPs）；UC中353个蛋白差异表达（同样地，这353个蛋白被称作UC-DPs）；两者取交集得283个蛋白。

图2B：CD-DPs和UC-DPs差异倍数相近。

图2C：t检验结果显示CD-DPs和UC-DPs显著性水平几乎无差异。

图2.CD和UC蛋白组学特征的比较

表1：将UNITI I、II和PROgECT合并为IBD队列，与HC（健康对照组）进行比较。发现219个探针上调和274个探针下调。作者将这493个上调和下调的蛋白称为“IBD-DPs”。

表1.IBD及其亚型的血浆蛋白组学特征

作者接着作了差异蛋白表达分析的火山图。

图3A:CD vs UC，标示了前五个显著差异表达的蛋白质。

图3A:IBD vs HC，同样标示了前五个显著差异表达的蛋白质。

图3.差异蛋白表达分析

表2：作者发现炎症标志物CRP在IBD中显著上调。

表2.IBD中差异表达蛋白

3.差异蛋白的功能注释

作者通过三个数据库(MSigDB、MetaCore和NHGRI-EBI)的基因集的富集情况，确定了IBD-DPs的注释特征。

图4：IBD患者中上调的蛋白富集在IBD、CD、UC的GWAS位点；下调的主要富集在肥胖、身高和BMI相关的位点。

图4.遗传风险位点富集分析

4.加权基因相关网络分析

表3.WGCNA分析

表3：作者用WGCNA来分析PROgECT-UNITI-HCs队列中蛋白质之间的相关模式。作者发现了七个高度相关的蛋白模块。

接着利用KEGG数据库，探讨了这三个模块的功能注释，发现三个模块均与免疫功能密切相关。

5.血浆的蛋白水平与IBD风险的遗传共定位分析

表4.遗传共定位分析

表4: 作者做了遗传共定位分析，来检测IBD、UC和CD的风险是否由相同的遗传变异控制。

结果提示LYZ的基因突变可能同时控制IBD风险和血浆蛋白水平。

6.CD与UC  signature的对比

表5.UC vs CD差异表达蛋白

表5:作者分析了CD 与UC的差异表达蛋白。

发现血浆中31种蛋白水平有显著差异。31种蛋白中，17种与免疫应答有关。

此外，发现31个蛋白中有10个形成了紧密的相互作用蛋白网络（图5），它们在免疫应答中发挥作用。

图5：相互作用蛋白网络

小结

        作者基于CERTIFI和PROgECT-UNITI-HCs队列，采集IBD的UC、CD亚型患者的全血、血浆，分析了mRNA以及蛋白的表达水平。作者着重于IBD的蛋白质组学研究，作了蛋白差异表达分析。然后作了功能注释、蛋白质水平和IBD风险的基因组协同定位分析、加权基因相关网络分析。报道了迄今为止IBD最大的蛋白组学研究。从蛋白和转录组水平阐明疾病的分子特征，并为生物标志物的发现提供了可能。