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【蛋白组学】技术更新引发新一波创新,2023年已发文10万+ SCI论文

【蛋白组学】技术更新引发新一波创新,2023年已发文10万+ SCI论文

公众号新闻
  让科研和SCI论文成为临床工作的副产品。

关键词:蛋白组学;大数据分析;2023
导言

蛋白质组学(Proteomics)是对蛋白质组的大规模研究,蛋白质组是由生物体或系统产生或修饰的整套蛋白质。蛋白质的结构包括肌肉组织结构纤维、酶、抗体、信使等,蛋白质数量随时间、细胞/生物体所经历的不同压力而变化,蛋白质组学鉴定能体现这种变化,涵盖蛋白质组成、结构和活性的整体水平几个维度的探索,是功能基因组学的重要组成部分。
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在过去的一年里,蛋白组学的研究热度持续攀升,成基金资助和SCI期刊的宠儿;研究的突出成果包括:
1,蛋白组学在心血管疾病、慢性病管理、阿尔兹海默症、免疫疗法和肿瘤的研究中的进展; 
2,蛋白组学实验检测研究的进展(单细胞蛋白组学研究、多组学诊断技术研究尤为突出)。

1,美国国立卫生研究院基金资助
美国目前专门用于蛋白组学研究的课题有3,367项。从2012的123项,一直到2023年的280项。
(美国国立卫生研究院基金资助的时间分布和项目数量

2,论文质量和增速
到2023年12月01日,蛋白组学研究领域已经发表了109,203篇PubMed收录的论文。从2012年5,519篇论文,2023年到目前已经发表了9,583篇论文;论文发表数量增速堪比火箭。
蛋白组学研究成果5.8%发表在12分+期刊
(蛋白组学研究发表的期刊分布及时间分布)

为了解目前在蛋白组学领域的研究进展,我们对发表的论文做了全面解读。
精选文献思路速览:


1)蛋白组学在心血管疾病、慢性病管理、阿尔兹海默症、免疫疗法和肿瘤的研究中的进展;
■ 大规模蛋白质组学预测心血管事件的评估 [1]
体重指数多组学特征可识别异质性健康表型和对生活方式干预的反应 [5]
■ 冬眠熊揭示了对深静脉血栓形成的见解 [6]

■ 脑脊液蛋白质组学定义常染色体显性遗传性阿尔茨海默病的自然病程 [4]
■ 通过使用多维组学数据推进CAR T细胞疗法 [9]
■ TRACERx 中的身体成分和肺癌相关恶病质 [8]
结直肠癌状态转换和免疫相互作用的多重 3D 图谱 [10]
2)蛋白组学实验检测研究的进展(单细胞蛋白组学研究、多组学诊断技术研究尤为突出):

集成多组学,用于在全国范围内快速诊断罕见病 [7]

■ 基于DO-MS的DIA质谱数据驱动优化  [11]
■ 单细胞蛋白质基因组数据的建模和解释 [12]
■ 单细胞蛋白质组学:使用质谱法量化发育过程中的转录后调控 [13]
■ 优先质谱法可提高单细胞蛋白质组学的深度、灵敏度和数据完整性 [14]
■ 通过新兴的单分子和质谱方法对蛋白质组进行采样 [15]

线粒体蛋白质组研究:未来之路 [3]

■ 细胞外囊泡生物发生和载体选择的情境特异性调控 [2]

■ DO-MS 对 DIA 质谱的数据驱动优化:生物学预印本服务器 [16]
■ 通过plexDIA提高蛋白质分析深度和通量的策略 [17]
■ 使用 nPOP 基因组生物学探索单细胞的功能蛋白协变 [18]
■ 通过plexDIA Nature生物技术提高敏感蛋白质组学的通量 [19]
■ RNA 甲基转移酶 NSUN2 Angewandte Chemie 的同型选择性共价抑制剂的化学蛋白质组学发现 [20]
■ 通过癌症依赖基因的碱基编辑为半胱氨酸分配功能 [21]
■ 靶向NONO的小分子重塑致癌转录组 [22]
■ 立体选择性和位点特异性参与 DCAF1 的亲电 PROTAC 的靶向蛋白质降解   [23]
■ 靶向亚型限制性变构半胱氨酸的JAK1选择性抑制剂  [24]
■ 在自身调节ARM结构域中靶向变构半胱氨酸的SARM1选择性抑制剂 [25]
■ 半胱氨酸反应性磷酸化依赖性变化的全局分析 [26]

检索数据库:Medline
检索工具:Healsan™医学大数据
检索时间:December 01, 2023
检索及分析机构:Healsan Consulting LLC(美国恒祥咨询)


一,蛋白组学研究论文大数据分析
蛋白组学研究
论文发表的时间和国家分布

全球已经在蛋白组学领域发表了109,203篇Medline收录的文献;检索最近三年的数据,得到27,560篇,对其中的21,225篇进行分析。
时间分布显示,可以看到针对蛋白组学的研究论文数量,2021年有8,902篇,2023年至今为9,398篇。
国家分布可以看到,中国发表的研究论文数量为6,122篇,占28.8%,位居第一
美国发表的文章数占26.6%%
,排在第二位;意大利西班牙分列第三到五位。


(SCI论文的时间和国家分布)

学术机构排名
上海交通大学、北京大学、首都医科大学、南方医科大学、牛津大学等所在大学发表的论文最多。
布莱根妇女医院、梅奥诊所、中山医院、德克萨斯大学MD安德森癌症中心、华西医院等是发表论文最多的医院。

(全球发表论文的机构排名)

研究热点基因相关疾病

如下图所示,显示
MTOR、PIGS、EGFR、STAT3、NLRP3 等是蛋白组学研究中最受关注的基因。
乳腺癌、SARS-CoV-2、结直肠癌、多发性硬化症、糖尿病等是蛋白组学研究中最关注的疾病。

1)MTOR:

MTOR是一个关键的蛋白激酶,控制着细胞代谢、分解、免疫反应、自噬、生存、增殖和迁移,以维持细胞内部平衡。MTOR信号通路在维持生物体内代谢能量产生和消耗的平衡中起着核心作用,尤其是在环境应激下。

2)PIGS(Phosphatidylinositol Glycan Anchor Biosynthesis Class S):
PIGS是一种蛋白质编码基因,编码一种参与糖基磷脂酰肌醇(GPI)锚定生物合成的蛋白质;GPI锚定是一种在许多血细胞上发现的糖脂,用于将蛋白质锚定在细胞表面;PIGS编码多亚基酶GPI转酰胺酶的重要组成部分。与PIGS相关的疾病包括发育性和癫痫性脑病、多发性先天性异常-低渗-癫痫发作综合征;其相关途径包括蛋白质代谢和翻译后修饰:GPI锚定蛋白的合成;与PIGS相关的基因本体(GO)注释包括GPI锚转酰胺酶活性。

3)STAT3 (信号转导和转录激活因子3):

STAT3在细胞增殖、分化、生存、炎症反应、免疫和血管生成中发挥重要作用。它在多种癌症中异常激活,促进细胞周期进展、肿瘤侵袭、转移和血管生成。STAT3的反馈激活经常削弱靶向药物的疗效,最终导致药物耐药。

4)NLRP3 (NOD样受体蛋白3):

NLRP3炎症小体在多种免疫和炎症相关疾病的发展中具有重要作用,包括关节炎、阿尔茨海默病、炎症性肠病等自身免疫和自身炎症性疾病。NLRP3炎症小体通过各种分子和细胞事件被激活,包括脂多糖、细胞外ATP、结晶、离子通量、溶酶体损伤和线粒体功能障碍产生的活性氧。

5)EGFR (表皮生长因子受体) 

是蛋白组学研究中的重要基因,尤其是在癌症研究和药物开发方面。


这些基因之所以成为研究焦点,是因为它们在调控细胞生存、增殖、代谢、免疫反应和疾病发展(特别是癌症)中扮演着关键角色。

因此,深入理解这些基因的功能和调控机制对于开发新的治疗策略具有重要意义。


蛋白组学研究也涉及肺癌、前列腺癌、白血病、卵巢癌、心力衰竭、关节炎、胰腺癌、肾脏疾病、黑色素瘤、中风、骨关节炎、结核、肥胖、心肌病、胃癌、妊娠、类风湿性关节炎、肝病、败血症、膀胱癌、肠癌等生理状态与疾病。
(蛋白组学研究相关的基因和疾病) 

哪些期刊喜欢蛋白组学研究?

可以看到发表蛋白组学相关研究最多的五个杂志是Int J Mol Sci (IF=5.6)、J Proteome Res (IF=4.4)、Sci Rep (IF=4.6)、Methods Mol Biol (IF=0)、Nat Commun (IF=16.6)等。
(发表论文的杂志分布)

我们也附上部分期刊的影响因子、分区、从投稿到接受的天数等,对于投稿有非常重要的参考价值。

最有影响力学者及其关系网。

(学术大咖及其关系网。)

国际蛋白组学研究论文中
最有影响力的学者。
其中马克斯普朗克生物化学研究所(德国)的Mann, Matthias和Meissner, Felix;东北大学(美国)的Slavov, Nikolai;斯克里普斯研究所(美国)的Cravatt, Benjamin F;夏里特大学(德国)的Ralser, Markus;西湖大学Guo, Tiannan是蛋白组学研究领域最为活跃的学者

二,蛋白组学研究领域
的经典论文

除了发表论文的数量和研究者论文影响力之外(数量+质量),单篇论文被引用次数是评价其学术影响力的重要指标。
所以我们通过大数据分析找到高引用论文,即领域内的经典论文。

高影响力的5篇SCI论文依次为

• Helgason et al. Evaluation of Large-Scale Proteomics for Prediction of Cardiovascular Events; JAMA. 2023 PubMed ID: 37606673 [1]
• Dixson et al. Context-specific regulation of extracellular vesicle biogenesis and cargo selection; Nat Rev Mol Cell Biol. 2023 PubMed ID: 36765164 [2]
• Baker et al. Mitochondrial proteome research: the road ahead; Nat Rev Mol Cell Biol. 2023 PubMed ID: 37773518 [3]
• Johnson et al. Cerebrospinal fluid proteomics define the natural history of autosomal dominant Alzheimer's disease; Nat Med. 2023 PubMed ID: 37550416 [4]
• Watanabe et al. Multiomic signatures of body mass index identify heterogeneous health phenotypes and responses to a lifestyle intervention; Nat Med. 2023 PubMed ID: 36941332 [5]

近2年最高引用的5篇论文依次为
• Muliyil et al. Hibernating bears reveal insights into deep-vein thrombosis; Nat Med. 2023 PubMed ID: 37161062 [6]
• Lunke et al. Integrated multi-omics for rapid rare disease diagnosis on a national scale; Nat Med. 2023 PubMed ID: 37291213 [7]
• Al-Sawaf et al. Body composition and lung cancer-associated cachexia in TRACERx; Nat Med. 2023 PubMed ID: 37045997 [8]
• Yang et al. Advancing CAR T cell therapy through the use of multidimensional omics data; Nat Rev Clin Oncol. 2023 PubMed ID: 36721024 [9]
• Lin et al. Multiplexed 3D atlas of state transitions and immune interaction in colorectal cancer; Cell. 2023 PubMed ID: 36669472 [10]

三,如何开启自己的
蛋白组学研究

看了前面内容,您已经深信不疑的是:蛋白组学研究很值得做。尤其是研究生选题,可能这是一辈子课题的好起点。
 
问题是:如何开始呢?
最简单的方法:从模仿,到超越。
在研基金
比如东北大学(美国)的Slavov, Nikolai目前在研的课题,研究方向包括了衰老的蛋白组学改变的机制

发表的论文
Case Western Reserve University School of Medicine的Pizarro, Theresa T
  1. (2023) Data-Driven Optimization of DIA Mass Spectrometry by DO-MS Journal of proteome research [11]
  2. (2023) Modeling and interpretation of single-cell proteogenomic data ArXiv [12]
    (2023) Single-cell proteomics: quantifying post-transcriptional regulation during development with mass-spectrometry Development (Cambridge, England) [13]
  3. (2023) Prioritized mass spectrometry increases the depth, sensitivity and data completeness of single-cell proteomics Nature methods [14]
  4. (2023) Sampling the proteome by emerging single-molecule and mass spectrometry methods Nature methods [15]
  5. (2023) Data-Driven Optimization of DIA Mass Spectrometry by DO-MS bioRxiv : the preprint server for biology [16]
  6. (2023) Strategies for Increasing the Depth and Throughput of Protein Analysis by plexDIA Journal of proteome research [17]
  7. (2022) Exploring functional protein covariation across single cells using nPOP Genome biology [18]
  8. (2023) Increasing the throughput of sensitive proteomics by plexDIA Nature biotechnology [19]

B,转化医学:
在研基金
如斯克里普斯研究所(美国)的Cravatt, Benjamin F目前在研的课题,包括肿瘤中自噬相关的蛋白组学研究,举例有:

发表的论文
如斯克里普斯研究所(美国)的Cravatt, Benjamin F,
  1. (2023) Chemical Proteomic Discovery of Isotype-Selective Covalent Inhibitors of the RNA Methyltransferase NSUN2 Angewandte Chemie (International ed. in English) [20]
  2. (2023) Assigning functionality to cysteines by base editing of cancer dependency genes Nature chemical biology [21]
  3. (2023) Remodeling oncogenic transcriptomes by small molecules targeting NONO Nature chemical biology [22]
  4. (2022) Targeted Protein Degradation by Electrophilic PROTACs that Stereoselectively and Site-Specifically Engage DCAF1 Journal of the American Chemical Society [23]
  5. (2022) Selective inhibitors of JAK1 targeting an isoform-restricted allosteric cysteine Nature chemical biology [24]
  6. (2022) Selective inhibitors of SARM1 targeting an allosteric cysteine in the autoregulatory ARM domain Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America [25]
  7. (2022) Global profiling of phosphorylation-dependent changes in cysteine reactivity Nature methods [26]

C,美国在研基金的方向

(美国目前在研的蛋白组学方向)

美国的部分在研蛋白组学课题

更多大数据分析报告,在本公众号主页面下回复“大数据”查看;如回复“肿瘤科”或“蛋白组学”,获得对应研究领域推送资料。


编辑:Henry,微信号:Healsan;加好友请注明理由。
助理:ChatGPT;封面:Hanson设计、GPT 4制图
美国Healsan Consulting(恒祥咨询),专长于Healsan医学大数据分析、及基于大数据的Hanson临床科研支持。主要为医院科研处、生物制药公司和医生科学家提供分析和报告,成为诸多机构的“临床科研外挂”。

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