「青莲聚焦」DIA蛋白组+非靶代谢组+联合分析助您领跑新学期

浙江中医药大学孙秋华教授发表题为“Multi-omics Analysis at Serum Proteomic and Metabolomic Levels Reveals Mechanisms of Moxibustion for a Mouse Model of Ankylosing Spondylitis”的研究性论文。这项研究的目的是确定艾灸改善强直性脊柱炎(AS)症状的潜在分子机制。

此外，基于质谱的代谢组学和脂质组学研究COVID-19也很有意义。研究者开发利用代谢组学和脂质组学技术研究SARS-CoV-2病毒感染的不同症状患者或感染细胞模型的方法流程。通常，来自血液和其他生物指标(如尿液、唾液、拭子和呼吸标本)的血清、血浆和PBMCs可用于COVID-19患者的靶向或非靶向代谢组学或脂质组学分析。比较后再进行多元统计分析，可用于研究不同COVID-19严重程度的代谢物或脂质生物标志物。

通过综合“组学”方法发现生物标志物和调查改变的分子网络，可能是能用于更好地了解COVID-19的有利工具，蛋白质组学、糖组学、脂组学和代谢组学是上游基因组和转录组学活动的产物，未来的研究应聚焦于整合组学在COVID-19中的应用，这有助于更好地理解感染、发病机制和治疗靶点的分子机制。

此外，层次聚类分析显示，晚期CRC的血清蛋白质组比代谢组更多样化，癌症相关的蛋白质和代谢产物参与了细胞代谢，包括糖酵解/糖异生、氨基酸生物合成、谷胱甘肽代谢和花生四烯酸代谢等。作者构建了晚期CRC血清的蛋白-蛋白相互作用网络。作者选择了三种代谢物(氢醌、亮氨酸和鞘磷脂)和两种蛋白(凝血因子XIII A链和血浆激肽酶)作为晚期CRC的潜在生物标志物。

本研究中的结果对晚期结直肠癌生理病理的理解起到了推动作用，并发现了新的潜在生物标志物，用于进一步验证和应用，以改善晚期结直肠癌的诊断和监测。

从《Nature Methods》年度关注技术到癌症登月计划，Data-independent Acquisition(DIA)数据非依赖型采集模式，突破了传统的数据采集模式，实现了无偏向性地全息采集样本中所有分子信息，在覆盖度、准确性、稳定性上实现了多方面提升，是当下蛋白质组学研究领域的热门技术。

蛋白组学领域重要期刊Molecular & Cellular Proteomics发表了一篇社论，题为“Initial Guidelines for Manuscripts Employing Data independentAcquisition Mass Spectrometry for Proteomic Analysis”，也在为DIA技术站台发声。

对于较小的样本个数，TMT等同位素标记定量有着好的表现，但是对于大的样本量，比如大队列的临床样本、FFPE样本，非标记定量的方法变显现出了对的优势，DIA为DDA的升级款采集方法，在数据采集方面有着好的表现，专为大队列样本而生，并且能够与大队列代谢组学数据相匹配。