細胞、動物實驗這麼少！此文憑什麼發表在Cell子刊上？

在生命科學領域，每一次新技術的出現都會帶來基於一大波基於新技術的高分文章，尤其是最近幾年測序技術的發展和成熟，催生了TCGA誕生的同時也帶來了一波基於多組學結合的文章，這類文章是CNS及其頂級子刊的常客。

在此之前，解螺旋公眾號曾經推送過一篇《用這個思路和技術加持，可以少做實驗衝擊Cell》，推送裡的論文就是篇很有taste的高分蛋白組學文章，今天給大家分享介紹的是2020年9月3日發表在《Cancer Cell》（IF=26.6）的一篇多組學文章。

關於結直腸癌我就不用多介紹啥了，我們直接進入正題，開啟學術大餐。

正文解讀

在這項研究中，研究人員共納入了76例非轉移結直腸癌樣本，70例轉移性結直腸癌樣本，對146個原發部位的腫瘤、38個轉移部位的腫瘤、128個白細胞、18例正常組織進行了全外顯子測序(WES)（PS:白細胞和正常組織作為negative control），對146個原發部位腫瘤、145個癌旁組織、146個正常樣本、43個轉移部位腫瘤進行了蛋白質組和磷酸化組定量（燒錢啊燒錢）。

Result 1

在結果的第一部分，研究人員發現在結直腸癌中，突變頻率最高的兩個是APC和TP53，這和國外的研究有些類似，其他的一些基因突變頻率也都比較高，但突變頻率還是有些差異的，看來腫瘤特徵具有普遍性的同時也具有特殊性。

具體的原因上，作者分析認為這是中國和東亞人群本身的特殊性造成的，例如這項研究中轉移性結直腸癌的比例顯著不同於西方的兩項研究（TCGA和MSK），直腸癌的相對比例也比較高，患者年齡和MSI構成比也有顯著差異。

研究人員也比較了轉移性結直腸癌（M）和非轉移性（noM）的特徵，例如兩者之間的TMB有顯著差異，存在一些差異突變的基因，兩者之間的克隆組成也有不同。

但是在高頻的突變基因裡只有SMAD4的突變存在差異，高頻的拷貝數變異在兩者之間也沒有顯著差異。

以上結果說明中國的結直腸癌患者跟國外不太一樣，轉移和非轉移性的結直腸癌存在差異，但也沒那麼大。

Result 2

這部分裡，作者分析了蛋白組的數據，發現可將樣本分類3個cluster，不同的cluster之間存在顯著差異，每個cluster富集到的通路類型不同。

無病生存曲線上也有很大的差異（B），其中曲線可將轉移性結直腸癌的病人分開（C）

但不能將非轉移性的結直腸癌病人分開。

然後作者將差異突變、體細胞拷貝數變異、差異蛋白的結果結合起來，然後取顯著突變的前10位基因進分析，發現在不同的組織部位和不同的cluster之間存在突變頻率、拷貝數變異和蛋白表達的差異。這些基因的突變、拷貝數的刪失和蛋白表達會富集在CC3。

Result 3

這部分作者分析了磷酸化組的數據，發現可以講病人分為6個cluster，noM的病人會富集在SC1、SC3和SC5（蛋白質組不能分開，磷酸化組能）。

每個cluster會富集到一些通路，整體來看，可以看到每個cluster都有一些自己的特徵

然後作者對上面的6個cluster構建了激酶和修飾位點的網絡圖

並對不同cluster中激酶與位點的相關性進行了比較，發現SC1和SC2、SC5和SC6差異比較大，SC3和SC4的沒有明顯差異。

Result 4

這部分研究人員分析了轉移部位腫瘤的分子特徵，發現原發腫瘤和轉移腫瘤之間的突變有著較高的一致性，TMB在這兩組中也沒有顯著的差異.

在原發腫瘤、轉移部位腫瘤和MSK的研究中，高頻突變的基因基本是一樣的。

原發癌和轉移癌的SCNA發生頻率的TOP15片段也沒有差異。但是原發部位的腫瘤與轉移部位腫瘤的克隆存在顯著差異，原發部位的腫瘤以多克隆為主，而轉移腫瘤以單克隆為主。

將正常組織與原發腫瘤和轉移腫瘤分別進行差異蛋白分析，發現轉移腫瘤中有更多高表達的蛋白，說明他們的蛋白表達還是有不同的，PCA的分析也驗證了這一發現。

熱圖和通路富集分析也發現在正常、原發腫瘤、轉移腫瘤間存在不同的分子和通路差異

Result 5

這部分裡，研究人員的關注點在42個轉移性結直腸癌病人的4種組織類型數據（N，P, T和LM），先是分別計算了每個病人的蛋白豐度和磷酸化豐度之間的皮爾森相關係數，因此構建出一個新的數據（phosphosite-to-protein pairs），然後用ANOVA檢驗，篩選過濾留下在3個CC亞型間有差異的。

這些phosphosite-to-protein pairs可以分為3個不同功能的cluster，CC1neg, CC2neg和CC3neg，超幾何分布檢驗結果顯示CC3neg富集到的激酶最多，有10個。

然後又可將這種phosphosite-to-protein pairs用MCODE進行聚類，在下圖中展示了最大的5個模塊，每個模塊都會富集到相應的功能。

然後作者還結合突變的數據，最終發現患者多個組織之間的這種phosphosite-to-protein關係在不同的蛋白質組亞型之間存在著明顯的特徵。（這一數據和特徵在後面還將起重要作用）

Result 6

這部分作者顯示對每個蛋白Cluster的原發/轉移腫瘤和正常組織間進行磷酸化位點的差異分析，然後進行激酶富集。結果發現CC之間的差異比較大，而原發和轉移腫瘤間也存在著一定的差異。

然後構建了激酶和磷酸化位點間的皮爾森相關係數網絡

並對每個網絡之間進行了比較，發現原發和轉移腫瘤之間的差異大於原發腫瘤在亞型之間的差異。

Result 6

文章的最後一部分，作者進行了激酶-底物網絡分析和miniPDX藥物檢測（回歸臨床問題，升華論文）。

作者分別取9個原發腫瘤和配對的轉移腫瘤，然後用3種藥物來分別檢測腫瘤細胞生長抑制率（TCGI）。結果表明藥物對原發和轉移腫瘤的TCGI差異比較明顯。

研究人員用phosphosite-to-protein pairs數據和彈性網絡的方法進行預測，結果表明預測模型的結果很不錯。

套路總結

總結一下，作為一篇多組學的文章，樣本量、工作量都挺大，分析過程很紮實，結果也都挺有信服力，發在Cancer Cell上那也是實至名歸。

沒能發表在Cell主刊的原因，我想也非常簡單，還是缺少一些令人驚嘆或者亮眼的發現，基本功紮實但少了些神來之筆，當然也有可能是一些非技術性的原因，如果作者是外國人，文章發哪裡就不一定了，對中國人的偏見在學術界也是屢見不鮮。

近年來，隨著組學技術的進一步發展，成本的進一步降低，相信會有越來越多的多組學文章出現。如果你或者你的老闆有錢有基金，趁著這股熱潮也還是有可能撈到大魚的。

值得提醒的是，一般的實驗設計可能有不少人在做了，如果你的實驗設計能有所創新的話，發高分文章的可能性就更大了，就像文章開頭提到的那篇推送一樣。祝大家都有收穫！

放眼望去，近幾年，很多人都有這樣一種感受，那就是現在的科研要求越來越高，論文發表越來越難。

這主要是因為當前競爭越來越大，優質科研成果及高水平論文越來越多，學術市場水漲船高。現在，要想在學術生涯獲得良好發展，手握高分論文已經成了通行證。這不僅是對科研人員，對碩博生們也是如此。對於碩博生們來說，優質的論文更是獲到學術自信，確保順利畢業、獲得滿意工作的決定因素，根本無法忽視。

但是說到這裡，很多人可能就抱怨了：現在發論文，真的很難很難啊！

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