A. 思路創新

B. 實驗工程化

C. 交給吉凱好好干活

D. 以上全部 ?(^?^*)

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言歸正傳，今天我們就來介紹一篇只做了一步實驗就發了5.9分的MCP (Molecular Cell Proteomics)的神作。

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朊病毒是是一類能引起哺乳動物和人的中樞神經系統病變的傳染性的蛋白質因子，如果感染小腦，則會引起運動機能的損害，導致共濟失調；如果感染大腦皮層，則會引起記憶下降。這篇文章就是通過蛋白質組學分析了朊病毒感染人體后，使人腦產生的蛋白層面的變化。

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作者選取5例朊病毒腦病患者（1例患庫賈氏癥(sCJD)、3例致死性家族失眠癥(FFI)和1例 G114V遺傳庫賈氏癥(G114V)三種傳染性海綿狀腦病人）以及3例正常人的腦皮質組織和小腦組織進行蛋白質組學檢測。

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樣本經過酶解、SCX強陽離子交換色譜分級、標記等一系列前處理之后，通過8標（3V5）iTRAQ相對定量質譜技術，對各個分組中的蛋白進行定性和相對的定量。

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(圖片來自網絡)

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結果顯示，質譜共鑒定到2287種蛋白。在皮質樣本中，正常人與三種病人之間表達有差異（1.2倍以上）的蛋白基本都有1000多個，其中三種病人共有的差異表達蛋白有312個，約占總鑒定蛋白數的14%。而在小腦樣本中，朊病毒腦病中差異蛋白有729個，所占總蛋白比例大約為32%。

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這就是本文唯一的實驗。一個簡單的、樸素的蛋白質質譜探索。

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而下面的分析，更加簡單直接。只有一個基本的GO分析和KEGG分析。。。意外不意外？驚喜不驚喜？

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GO都分析了什么呢？大家都知道，GO是從生物過程、分子功能、細胞組分三個層面對蛋白質進行初步的注釋和分析。而KEGG能告訴我們，差異蛋白與哪些通路有關。

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這篇文章也并沒有用GO和KEGG分析出什么新大陸，只是老老實實地做了一系列數據挖掘并繪制蛋白表達圖譜。通過GO分析發現在三種疾病中，被顯著影響的物種生物學功能是完全一致的。而KEGG的分析則發現，無論是小腦還是皮質，都有一些通路是在三種疾病中均有顯著改變的。比如一些關聯帕金森癥、阿爾茲海默癥的通路，以及跟氧化磷酸化、蛋白運輸密切相關的信號通路。

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在蛋白質組學技術的幫助下，作者成功的探索了整腦蛋白質表達的情況，對于之后確定朊病毒相關疾病的biomarker和治療靶標都有非常重大的意義。

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總結一下，整片文章就是iTRAQ + GO/KEGG分析！這這這，不就是我們最最最常規的蛋白質組學研究？居然能發5分+？

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原因不外乎兩點：1. 用了罕見的樣本（樣本用量其實大，就5例病人，亞型每種僅1例）；2. 解決了一個有意義的臨床問題。所以對于一些少見的病或者一些不太容易取到的組織樣本，運用蛋白質組學就能做出好的科研。臨床醫生做什么科研難嗎？這些臨床問題這些病人臨床醫生（特別是中國的臨床醫生）在日常工作并不少碰到，只要留心，就能做好科研，而且是有意義的科研。

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至于經費，小算盤一劃拉：八個樣本的定量蛋白質組學iTraq加生信分析也就五六萬能搞定，如果遇到促銷，比如….

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吉凱基因15周年慶，iTRAQ每標低至4600元！更有磷酸化、糖基化iTRAQ等修飾組學等你翻牌子！

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一個AI：只會花錢的產品經理蔡胖已經被炒掉，現在的產品經理是AI吉小凱，恭候大駕~