||
CancerProteome:破译癌症中蛋白质组景观资源
精准医疗依赖于对特定分子变化的识别,从而对患者进行分层并选择有效的治疗方案。近年来,基因组学和转录组学在探索癌症易感性方面已经变得系统化,然而,癌症复杂的本质表明,仅靠基因组学不足以指导癌症患者的临床治疗。
蛋白质是细胞基因组编码的执行者,是许多不同生物过程的组成部分。虽然通常用作蛋白质表达的替代指标,但平均RNA表达数据已被证明不能很好地预测蛋白表达。直接分析蛋白质提供了对细胞动态分子行为的独特见解,并增强了我们对基因组和转录组之外的基因型与表型关系的理解。重要的是,最近的研究表明,人类基因组的蛋白质编码能力在很大程度上被低估了,越来越多的新型功能性微蛋白从非编码区编码,并在癌症中被表征为致癌驱动因子或肿瘤抑制因子。因此,对蛋白质组学数据集的综合分析可以识别新的癌症生物标志物,并有可能改善临床医生和患者的诊断和治疗选择。然而,高质量的原组学数据集已经落后于RNA表达谱方法。
最近基于质谱(MS)的蛋白质组学的改进促进了整体蛋白和微蛋白丰度的测量,以及翻译后修饰(PTMs)。来自肿瘤组织活检的数以千计的细胞系和临床样本已经经过了标准化的量化程序。已经开发了几个蛋白质组数据库来强调正常或疾病状态下蛋白质丰富度的动态/变化,或确定与药物的相关性,包括Human protein Atlas,ProteomicsDB,TCRD和Pharos以及表达图谱。人类蛋白质图谱(Human Protein Atlas, HPA)是人类蛋白质组的基本图谱,为研究人员研究人类组织和细胞中蛋白质的位置和表达提供了工具。TCRD和Pharos已经生产了两种主要的药物,它们结合了人类和病毒关联的人类蛋白质-蛋白质相互作用(PPIs)、蛋白质-疾病和蛋白质-表型关联。此外,还引入了qPTM、dbPTM和VPTMdb来具体量化不同条件下的PTM事件或探索其与分子特征的关联。特别是,dbPTM数据库集成了实验验证的PTM,并且还提供了基于非同义单核苷酸多态性的PTM疾病关联。VPTMdb是为了收集人类病毒和被感染宿主细胞中PTMs的系统信息而构建的。尽管这些数据资源提供了有价值的信息,但它们主要是为一般目的构建的,而专门和全面的癌症蛋白质组资源仍有待开发。
在这里,介绍一款癌症蛋白质组数据库资源CancerProteome (http:// bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/CancerProteome,图1),它可以有效地破译或可视化癌症中的蛋白质组景观。蛋白质和微蛋白(简称微蛋白)的表达和PTM水平通过重新分析原始MS数据集与规范蛋白和我们的集成微蛋白理论库。癌症蛋白质组不仅提供了不同癌症类型(微)蛋白活动的失调信息,而且还为癌症发生提供了多种见解。CancerProteome全面鉴定了不同癌症类型中具有差异表达/修饰的(微)蛋白,并进行了功能富集分析。还利用RNA测序(RNA-seq)综合数据分析研究了(微)蛋白丰度与相应转录因子水平之间的相关性,以及PTMs与(微)蛋白丰度的调控关系。此外,通过整合已知PPIs在不同癌症中的共表达信息,鉴定了(微)蛋白之间的功能关联。最后,CancerProteome确定了与药物敏感性和临床相关性相关的(微)蛋白。
图1 CancerProteome设计框架。(A) CancerProteome资源构建的数据收集和工作流程。(B)蛋白质组、PTM和细胞系蛋白质组的样品数。(C)蛋白质组、PTM和细胞系蛋白质组中检测到的蛋白数。(D)蛋白质组、PTM和细胞系蛋白质组中鉴定的微蛋白数量。(E)不同癌症类型中癌症相关蛋白的数量。(F)不同癌症类型中与癌症相关的PTM位点的数量
参考文献
[1] Lv D, Li D, Cai Y, Guo J, Chu S, Yu J, Liu K, Jiang T, Ding N, Jin X, Li Y, Xu J. CancerProteome: a resource to functionally decipher the proteome landscape in cancer. Nucleic Acids Res. 2023 Oct 12:gkad824. doi: 10.1093/nar/gkad824.
以往推荐如下:
5. EMT标记物数据库:EMTome
8. RNA与疾病关系数据库:RNADisease v4.0
9. RNA修饰关联的读出、擦除、写入蛋白靶标数据库:RM2Target
13. 利用药物转录组图谱探索中药药理活性成分平台:ITCM
19. 基因组、药物基因组和免疫基因组水平基因集癌症分析平台:GSCA
22. 研究资源识别门户:RRID
24. HMDD 4.0:miRNA-疾病实验验证关系数据库
25. LncRNADisease v3.0:lncRNA-疾病关系数据库更新版
Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )
GMT+8, 2024-11-25 04:49
Powered by ScienceNet.cn
Copyright © 2007- 中国科学报社