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2022．03
【蛋白質體學】生物資訊分析服務
許多研究人員會想要知道自己的樣本與對照組之間，蛋白質差異有多少，利用質譜儀(Mass spectrometry, MS)進行觀測，並透過軟體分析可以獲得差異蛋白(Differential protein)的結果，但是要如何進行後續的數據分析呢?就讓兔編來告訴大家 !
除了找出含量有差異的蛋白質以外，越來越多研究也會透過基因的資料(differentially expressed gene, DEG)找出蛋白的註釋，透過後續GO (Gene Ontology)、KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)與蛋白的交互作用關係，如：PPI (Protein-Protein interaction)的分析來了解蛋白的功能。
過去Zhangxiao Peng (Zhangxiao Peng, 2017)團隊，在乳癌的研究(Breast cancer)的研究中，透過不同的藥物(Cos, Dehy, VOSL)與合併藥物(Cos+Dehy, CD)進行治療，以Venn diagram (Fig. 1 A-C)表示各組蛋白交集的表現，並可得出蛋白的up-regulation、down-regulation與整體差異蛋白的表現。蛋白的變化也可以透過Heat map描繪，來觀察加藥組與control改變(fold change)的程度，從而找出乳癌最佳的治療方法的參考依據。
Figure 1. 差異蛋白比較分析
為了找尋上皮卵巢癌的診斷與預後診斷的生物標誌(diagnostic and prognostic biomarkers)，Wei Zhang團隊(Wei Zhang, 2019)從病人血漿中純化出exosome，並透過生物資訊分析，觀察40位病人與40位健康人的基因表現。透過GO資料庫分析，可以根據基因產物相關進行分類：生物學過程(biological process)、細胞組成(cellular component)與分子功能(Molecular function)。在三個GO類別中，TOP10有顯著性差異的基因(Fig 2.)，可以看到exosome相關的基因，會參與發炎反應(immune response)。
過去Zhangxiao Peng (Zhangxiao Peng, 2017)團隊，在乳癌的研究(Breast cancer)的研究中，透過不同的藥物(Cos, Dehy, VOSL)與合併藥物(Cos+Dehy, CD)進行治療，以Venn diagram (Fig. 1 A-C)表示各組蛋白交集的表現，並可得出蛋白的up-regulation、down-regulation與整體差異蛋白的表現。蛋白的變化也可以透過Heat map描繪，來觀察加藥組與control改變(fold change)的程度，從而找出乳癌最佳的治療方法的參考依據。
Figure 1. 差異蛋白比較分析
為了找尋上皮卵巢癌的診斷與預後診斷的生物標誌(diagnostic and prognostic biomarkers)，Wei Zhang團隊(Wei Zhang, 2019)從病人血漿中純化出exosome，並透過生物資訊分析，觀察40位病人與40位健康人的基因表現。透過GO資料庫分析，可以根據基因產物相關進行分類：生物學過程(biological process)、細胞組成(cellular component)與分子功能(Molecular function)。在三個GO類別中，TOP10有顯著性差異的基因(Fig 2.)，可以看到exosome相關的基因，會參與發炎反應(immune response)。
Figure 2. Gene Onthology分析
紫杉醇(Paclitaxel)已被廣泛應用在非小細胞肺癌(non-small cell lung cancer)的治療，為了研究藥物在癌症的相關生物代謝路徑(metabolic pathway)與訊息傳遞路徑(signal transduction pathway)，可透過KEGG資料庫分析，根據Wanchun Zheng團隊(Wanchun Zheng, 2020)結果顯示，和control組比較，總共富集出31條路徑(p<0.05)，主要5個最顯著性差異(Fig 3.)的路徑有DNA複製(DNA replication)、 類固醇生合成(Steroid biosynthesis)、磷酸化氧化(Oxidative phosphorylation)、帕金森氏症(Parkinson disease)和阿茲海默症(Alzheimer disease)。從KEGG分析與相關實驗數據證實，paclitaxel可以有效抑制肺癌cell cycle蛋白，也可以針對某一條路徑畫出cell cycle pathway (Fig 4.)，途中紅色代表up-regulation、綠色代表down-regulation。因此透過TMT (Tandem Mass Tag-Based Quantitative Proteomics)分析，能夠為肺癌提供有用的路徑與關鍵目標蛋白，作為paclitaxel在治療肺癌的分子機制提供參考的依據。
Figure 3. TOP20 KEGG pathway分析
Figure 4. Cell cycle pathway from KEGG pathway hsa04110
Longxiang Su團隊(Longxiang Su, 2013)利用15位敗血(sepsis)與全身炎症反應症候群(Systemic inflammatory response syndrome, SIRS)患者，篩選出可以在早期預後潛評估的生物標誌。根據研究結果顯示，可以找出34個差異蛋白，透過GO和KEGG分析，這些蛋白已被確定和發炎反應(inflammation)、免疫(immune)及結構或細胞骨架過程(structural or cytoskeletal process)有相關聯，其中蛋白質交互作用網絡圖(Fig 5.)中，鑑定到五個位在整個網絡中心的蛋白HP、CDH1、CP、C3、SERPINA1，可以和其他蛋白有這較複雜的關聯性，因此可作為未來在敗血症和SIRS患者尿液中的潛在生物標誌。
Figure 5. 蛋白質交互作用網絡圖
以上的製圖方法可以在不同的研究領域中被大量使用，並且會根據自己的研究目的來進行繪製，每個圖都有齊代表意義，因此善加利用這些工具可以清楚知道樣本間的差異性。但相對的會需要花費大量的心力與時間進行製圖。
因此為了解決現代人時間有限以及要處理龐大的資訊，並從中找出有意義的數據，同時減少人員繪製圖表的時間與心力，圖爾思提供一系列生物資訊分析圖表服務(Fig 6.)，能夠在一次的蛋白質體服務後，得到許多可視化的數據，不單只有上述所提到的圖示，我們也不斷擴增分析項目，讓你得到更全方位的實驗數據！
Figure 6. TOOLS生物資訊分析圖表
Reference
- Zhangxiao Peng et al. Costunolide and dehydrocostuslactone combination treatment inhibit breast cancer by inducing cell cycle arrest and apoptosis through c-Myc/p53 and AKT/14-3-3 pathway. Scientific Reports. 7:41254. 2017.
- Wei Zhang et al. Proteomics profiling of plasma exosomes in epithelial ovarian cancer: A potential role in the coagulation cascade, diagnosis and prognosis. Internal Journal of Oncology. 54: 1719-1733, 2019.
- Wanchun Zheng et al. Analysis of Differential Expression Proteins of Paclitaxel-Treated Lung Adenocarcinoma Cell A549 Using Tandem Mass Tag-Based Quantitative Proteomics. Onco Targets Ther. 2020; 13:10297-10313.
- Longxiang Su et al. Urinary proteomics analysis for sepsis biomarkers with iTRAQ labeling and two-dimensional liquid chromatography-tandem mass spectrometry. J Trauma Acute Care Surg. 74(3):940-5, 2013.
