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生命科學
Life science
作為世界領先的全科學領域學術出版社，細胞出版社特與「中國科學院青年創新促進會」合作開設「青促會述評」專欄，以期增進學術互動，促進國際交流。
第二十三期專欄文章，由中國科學院上海營養與健康研究所、馬普計算生物學夥伴研究所博士後 李江雪，中國科學院上海營養與健康研究所、馬普計算生物學夥伴研究所博士研究生 王振國，就Cell 中的論文發表述評。
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對不同組織中RNA和蛋白質水平的定量檢測可以為理解人群疾病的發生提供基礎，但到目前為止大多數研究都聚焦在RNA水平。例如，基因型-組織表達譜（GTEx）計劃收集了來源於948位志願者的54種組織樣本，並且分析了這些組織的轉錄組特徵。通常情況下RNA和蛋白質表達水平具有相關性，但是在包括細胞分化和應激狀態在內的動態過程以及特定的組織中，轉錄後修飾往往會造成RNA和蛋白質水平的表達差異[1]。之前已有的大部分研究主要關注新分子的鑑定，缺乏較完整的蛋白質分子定量研究。而且，很多樣本缺乏足夠的與蛋白質組相對應的轉錄組信息進行比較。人類蛋白質圖譜計劃（HPA）在此有所突破，其基於轉錄組和抗體染色的結果能夠對蛋白質的組織特異表達進行定量[2]。因此，結合不同組織具有特異性的RNA和蛋白質水平的定量數據對研究人類的生理病理過程非常重要，但至今為止仍缺乏相關的研究成果。
9月10日，Cell 在線發表了由兩家研究機構合作完成的題為『A Quantitative Proteome Map of the Human Body』的基於資料庫資源的研究論文。文章作者在GTEx項目收集了人群不同組織樣本的基礎上，獲得了不同組織蛋白質分子表達的定量數據，並與對應組織的RNA表達水平進行比較。通過對201個不同組織樣本進行定量蛋白質組分析，獲得了各樣本與RNA表達水平對應的蛋白質分子的定量表達數據，發現了轉錄組和蛋白質組之間的大量差異。該研究首次通過蛋白質/RNA差異分布和富集的信息揭示了分泌型蛋白質分子如何在不同的位點合成、分泌並發揮功能。研究結果有助於我們進一步理解基因的轉錄後調控、生物學功能以及人類疾病的發生。
作者首先詳細敘述不同組織蛋白質分子定量的過程和獲得的蛋白質組的數據特徵（圖1）。在GTEx資料庫的基礎上，對來源於14位正常個體、32種不同組織的201個樣本進行了蛋白質組測序。平均在每種組織中獲得了超過7500種蛋白質的定量表達，其中6357種蛋白質在所有的32種組織中均有表達，說明大約有85%的蛋白質可以被檢測到，而且個體組織蛋白質的表達更加依賴於不同組織的蛋白質相對富集程度[3]。在比較RNA表達豐度的基礎上，他們發現RNA的表達豐度與蛋白質的表達水平並沒有顯著的相關性。
▲圖1 不同組織蛋白質圖譜的工作流程和結果概覽
通過運用質譜定量分析技術，該研究進一步鑑定了在組織中富集以及組織特異性的蛋白（圖2）。對檢測到的所有蛋白聚類後發現，不同組織之間蛋白分布的差異要大於不同個體相同組織之間的差異，說明蛋白的分布對於定義組織之間相近的功能和作用非常有幫助。作者通過定義蛋白的組織特異性分數對不同組織的富集蛋白和特異性蛋白進行分類，並對不同組織的富集/特異蛋白及其信號通路進行了驗證。
▲圖2 不同組織蛋白質組的定量分析
在對蛋白質功能定義的基礎上，作者對RNA和蛋白質的表達水平建立了相關性模型（圖3）。在由同一組織產生的轉錄組和蛋白質組的數據中，大部分蛋白質分子和RNA分子的表達水平呈現正相關。與其他組織相比，腦組織不同結構中約有2/3到6/7的蛋白質分子只在蛋白質水平富集而不在RNA水平富集。此外，研究還發現很大一部分組織富集的蛋白質，在RNA表達水平上並沒有顯著的組織特異性。這些結果表明，對直接參與細胞功能的蛋白質分子定量可以獲得與轉錄組水平不同的信息，可為直觀地解釋生物學功能提供幫助。特別是在對分泌型蛋白質分子的功能解釋過程中，其與RNA分子的富集比例可以解釋分泌型蛋白質的作用模式。該研究通過建立RNA和蛋白質定量的相關性模型，進一步驗證不同組織中蛋白質的合成以及分泌的途徑。
▲圖3 不同組織蛋白質和RNA之間的相關性和一致性分析
與RNA水平的表達不同，對蛋白質表達的定位可以直觀地反映其作用方式和效果，因而更加易於建立與疾病進程相關的診斷模型（圖4）。從在線人類孟德爾遺傳資料庫(OMIM) 資料庫中獲得的與遺傳疾病相關的基因表達圖譜可以發現，在很多情況下與疾病發生相關蛋白質的變異確實在不同的組織中發生富集，並且與疾病的發展進程相關。特別是在那些已有研究與多基因相關的遺傳疾病中，與RNA表達譜相比，蛋白質表達譜可以更加清晰地解釋神經以及消化系統疾病的發生。在藥物靶點的研究中，定量蛋白質圖譜還可以分析不同組織中存在的藥物靶向蛋白質的富集程度，以及可能發生不良反應的組織。在蛋白質和疾病相互作用之外，對蛋白質水平的定量還可以發現不同的蛋白質異構體，與已有的RNA水平的剪切異構體比較，可以驗證哪些剪切的發生可以影響蛋白質水平的表達變化，這對疾病工具的開發是一個很好的補充。
▲圖4 組織中富集的蛋白質和遺傳疾病的相關性分析
總結全文，該研究系統地定量分析了人體32種正常組織的樣本，並鑑定了在一個組織或者一些組織中富集或者特異分布的蛋白質分子及其生物學功能。通過使用包括TMT標記在內的方法增加組織中蛋白質識別的種類，並通過蛋白質和RNA的相關性分析發現了兩種分子在不同組織中差異富集程度，這些富集程度的差異是由轉錄後調控、翻譯後調控或者RNA和蛋白質分子的降解速度決定的。此外，作者通過對每一個組織中的蛋白質和RNA分子的打分較好地計算了蛋白質分布和富集的分數，並在網站上共享了其計算工具（http://snyderome.stanford.edu/TSomics.html）。藉助這個方法，該研究闡明了分泌型蛋白質在合成和分泌過程中的生物學機制。組織特異性富集的蛋白質分子可以對了解複雜的生物學機制和不同組織之間的相互作用提供幫助，並能夠為編碼區域的基因變異和疾病的發生建立相關性。作者也提到了其研究的一些不足，例如，低表達蛋白質可能無法被檢測到，組織樣本存在細胞組成的異質性，以及模型缺乏表型數據的整合。儘管如此，數據本身的科學價值仍然是非常重要的。
本文參考文獻（上下划動查看）
1. Liu, Y., Beyer, A., and Aebersold, R. (2016). On the Dependency of Cellular Protein Levels on mRNA Abundance. Cell 165, 535-550.
2. Uhlen, M., Fagerberg, L., Hallstrom, B.M., Lindskog, C., Oksvold, P., Mardinoglu, A., Sivertsson, A., Kampf, C., Sjostedt, E., Asplund, A., et al. (2015). Proteomics. Tissue-based map of the human proteome. Science 347, 1260419.
3. Wilhelm, M., Schlegl, J., Hahne, H., Gholami, A.M., Lieberenz, M., Savitski, M.M., Ziegler, E., Butzmann, L., Gessulat, S., Marx, H., et al. (2014). Mass-spectrometry-based draft of the human proteome. Nature 509, 582-587.
論文摘要
在RNA水平基礎上，蛋白質水平的定量對理解疾病發生過程中生物學機制非常重要。文章作者通過對GTEx資料庫中32種正常組織來源的超過12000個基因的蛋白質進行定量，並與分別在組織中特異表達和富集的轉錄本數據進行比較。很多在不同組織中普遍存在的轉錄本，其對應的蛋白質卻具有組織特異性。這類RNA和蛋白質分布和富集不一致的基因，說明其蛋白質在合成以及發揮功能的位點具有特異性，也提示複雜生物學過程需要不同組織之間的相互作用和協調。更重要的是，蛋白質組織特異性富集和分布的信息可以解釋很多無法由轉錄組信息獲得的遺傳疾病導致的表型。總的來說，文章的實驗結果揭示了如何通過蛋白質表達水平的組織分布進一步了解基因的轉錄後調控，分泌組學，代謝組學以及人群疾病的發生。
Determining protein levels in each tissue and how they compare with RNA levels is important for understanding human biology and disease as well as regulatory processes that control protein levels. This paper quantified the relative protein levels from over 12,000 genes across 32 normal human tissues. Tissue-specific or tissue-enriched proteins were identified and compared to transcriptome data. Many ubiquitous transcripts are found to encode tissue-specific proteins. Discordance of RNA and protein enrichment revealed potential sites of synthesis and action of secreted proteins. The tissue-specific distribution of proteins also provides an in depth view of complex biological events that require the interplay of multiple tissues. Most importantly, our study demonstrated that protein tissue-enrichment information can explain phenotypes of genetic diseases, which cannot be obtained by transcript information alone. Overall, our results demonstrate how understanding protein levels can provide insights into regulation, secretome, metabolism, and human diseases.
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述評人簡介
李江雪
中國科學院上海營養與健康研究所、馬普計算生物學夥伴研究所博士後
李江雪，中國科學院上海營養與健康研究所、馬普計算生物學夥伴研究所博士後，主要從事基因組的罕見遺傳變異在人類疾病發生的調控作用及作用機制方面的研究，合作導師為李昕研究員。博士期間主要研究腫瘤免疫相關的課題，在Hepatology等雜誌發表研究論文。現主要的研究方向為單細胞算法的開發和應用。
Dr. Jiangxue Li is a postdoc researcher in CAS-MPG Partner Institute for Computational Biology, Shanghai Institute of Nutrition and Health, Chinese Academy of Sciences (CAS). His research mainly focuses on rare genetic variations in the regulation of human diseases and co-supervisor is Prof. Xin Li. He studied tumor immunology in doctor program and published research article on Hepatology. Now his main research field is development and application of single cell analysis pipeline.
王振國
中國科學院上海營養與健康研究所、馬普計算生物學夥伴研究所博士研究生
王振國，中國科學院上海營養與健康研究所、馬普計算生物學夥伴研究所博士研究生，主要從事基因組的罕見遺傳變異在人類疾病發生的調控作用及作用機制方面的研究，導師為李昕研究員。現主要的研究方向為線粒體基因組的遺傳變異與調控。
Mr. Zhenguo Wang is a PhD candidate in CAS-MPG Partner Institute for Computational Biology, Shanghai Institute of Nutrition and Health, Chinese Academy of Sciences (CAS). His research mainly focuses on rare genetic variations in the regulation of human diseases and supervisor is Prof. Xin Li. Now his main research field is genetic variation and regulation of mitochondrial genome.
中國科學院青年創新促進會（Youth Innovation Promotion Association，Chinese Academy of Sciences）於2011年6月成立，是中科院對青年科技人才進行綜合培養的創新舉措，旨在通過有效組織和支持，團結、凝聚全院的青年科技工作者，拓寬學術視野，促進相互交流和學科交叉，提升科研活動組織能力，培養造就新一代學術技術帶頭人。
Youth Innovation Promotion Association (YIPA) was founded in 2011 by the Chinese Academy of Science (CAS). It aims to provide support for excellent young scientists by promoting their academic vision and interdisciplinary research. YIPA has currently more than 4000 members from 109 institutions and across multiple disciplines, including Life Sciences, Earth Science, Chemistry& Material, Mathematics & Physics, and Engineering. They are organized in 6 discipline branches and 13 local branches.
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