蛋白组学：临床科研无法忽视的领域；这5项基金和两位大咖，可为你提供研究思路的借鉴（2022）

科学

2022-10-14 00:10

Knowledge is power.

让科研和SCI论文成为临床工作的副产品。

（医生及生物研究者，只要有SCI论文，就可以申请美国绿卡）

关键词：蛋白组学；基金；临床科研

国自然基金撰写正在启动中，为帮助朋友们系列了解临床最有价值的研究靶点，我们正在做2022年“临床科研靶点”的更新。

本次解读“蛋白组学”相关的研究大数据；因为蛋白质组学是连接所有科室疾病的纽带，高通量组学时代的明珠。

1，论文质量和增速

到2022年10月17日，蛋白组学研究领域已经发表了29,847篇PubMed收录的论文。2011年仅有1,628篇论文，2021年就达到了2,524篇，2022年到目前已经发表了1,861篇论文；论文发表数量增速堪比火箭。

蛋白组学研究成果9.8%发表在9+ 期刊，2.2%发表在24+ SCI期刊。尤其是从2010年之后，蛋白质组学研究论文维持在很高的数量。

(蛋白组学研究发表的期刊分布及时间分布）

2，美国国立卫生研究院基金资助

如果以proteomic为检索词在NIH资助课题的题目和摘要中做检索，可以看到，NIH资助的课题总数达22,437项，且从2007年之后一直维持在800-1200项，显示了该领域持续的创新性。

（美国NIH资助的蛋白质组学研究课题数）

3，蛋白质组学持续15年受到关注的原因

蛋白质是细胞功能的核心，异常蛋白质驱动疾病的发生、进展和对治疗的反应；使用蛋白质组数据来模拟各种病理/生理的状态，是重要的研究方法之一。
转录组与蛋白组的组学关系如图（之前我们解读了转录检查点）：

（转录组将基因组与蛋白质组/代谢组和细胞/器官功能联系起来：

图示遗传信息从 DNA 流经多层转录后的调控，在蛋白组/代谢组建立之前生成细胞转录组。
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25357240/）

DNA转录成为 RNA，RNA经翻译为蛋白质。

蛋白组学研究的对象是翻译后的事件，即，研究生理/病理状态中，基因组到蛋白质组的信息流--信号通路、蛋白质异构体和翻译后修饰（潜在的治疗靶点）--的变化：
*筛选疾病生物标记物（Biomarker）、关键致病基因（Driver Gene）；
*机制/信号通路的研究。

临床疾病的蛋白组数据来源可以是公共数据库，也可以是收集到的临床样本；
从蛋白组学层面研究临床疾病的流程如图：

（临床样本的蛋白组学研究流程。
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/34478659/）

蛋白质是基因功能的最终执行者、人体各种细胞之间差异的决定因素，因此，在基因-转录-蛋白质的过程中，蛋白组学视角的研究一直以来都是顶级期刊、基金资助、临床研究、药物研发上市的多重热点。

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，以找到这方面的研究热点及哪些期刊喜欢蛋白组学研究，目前最活跃的研究机构、最有影响力研究人员、最重要的研究论文等。

检索数据库：Medline
检索工具：文献鸟/PubMed
检索时间：Octorber 14, 2022
检索及分析机构：Healsan Consulting LLC（美国恒祥咨询）; Stork（文献鸟）
检索词：proteomic*[Title]

一，蛋白组学研究论文大数据分析
蛋白组学论文发表的

时间和国家分布

全球已经在蛋白组学领域发表了29,847篇Medline收录的文献；文献鸟则检索到29,839篇，对其中的10,973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，2019年有1,850篇，2021年为2,312篇。
国家分布可以看到，中国发表的研究论文数量为2,852，占26.0%，位列第一；。
美国发表的文章数占24.7%；。
德国、印度和意大利分列第三到五位。

（SCI论文的时间和国家分布）

学术机构排名

复旦大学、哥本哈根大学、哈佛医学院、威斯康星大学麦迪逊分校、中南大学等所在大学发表的论文最多。
北京协和医院、布莱根妇女医院、贝丝以色列女执事医疗中心、湘雅医院、莱顿大学医学中心等是发表论文最多的医院。

（全球发表论文的机构排名）

研究热点基因和相关疾病

如下图所示，显示EGFR、APOE、MTOR、MALAT1、RAC1 等是蛋白组学研究中最受关注的位点。
多发性硬化、乳腺癌、糖尿病、SARS-CoV-2、肺癌等是蛋白组学研究中最关注的疾病。
蛋白组学研究也涉及大肠癌、前列腺癌、结核、白血病、黑色素瘤、卵巢癌、中风、关节炎、胃癌、心肌梗塞、心脏衰竭、肾脏疾病、肥胖、心肌病等疾病。貌似能涵盖临床所有科室和疾病。

（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J Proteome Res (IF=5.4)、 J Proteomics (IF=3.9)、 Sci Rep (IF=5)、 Int J Mol Sci (IF=6.2)、 Proteomics (IF=5.4) 等。

（发表论文的杂志分布）

这些期刊的影响因子、分区、接受时间等如下所示。

最有影响力学者及其关系网。

国际蛋白组学研究论文中
最有影响力的学者。

（学术大咖及其关系网。）

学者影响力是基于
学者在该领域的论文影响因子总分。

其中从大数据分析看，哥本哈根大学的Mann,Matthias；西北大学的Slavov, Nikolai；威斯康星大学麦迪逊分校的Ge,Ying等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。
（主要诠释了蛋白组学技术的新进展，及其在临床疾病研究中如何具体开展的广泛应用，从生物工程基础应用技术的介绍，一直延续到临床疾病研究，范围广、层次丰富，非常值得仔细研究学习~）

高影响力的研究论文，如：

Suran M. After the Genome-A Brief History of Proteomics. JAMA. 2022 Sep 27;328(12):1168-1169. doi: 10.1001/jama.2022.7448. PMID: 36044242.
Meissner F et al. The emerging role of mass spectrometry-based proteomics in drug discovery. Nat Rev Drug Discov. 2022 Sep;21(9):637-654. doi: 10.1038/s41573-022-00409-3. Epub 2022 Mar 29. PMID: 35351998.
Hindson J. Proteomics and machine-learning models for alcohol-related liver disease biomarkers. Nat Rev Gastroenterol Hepatol. 2022 Aug;19(8):488. doi: 10.1038/s41575-022-00655-1. PMID: 35773390.
Mund A, et al. Deep Visual Proteomics defines single-cell identity and heterogeneity. Nat Biotechnol. 2022 Aug;40(8):1231-1240. doi: 10.1038/s41587-022-01302-5. Epub 2022 May 19. PMID: 35590073; PMCID: PMC9371970.
Santos A, et al. A knowledge graph to interpret clinical proteomics data. Nat Biotechnol. 2022 May;40(5):692-702. doi: 10.1038/s41587-021-01145-6. Epub 2022 Jan 31. PMID: 35102292; PMCID: PMC9110295.

被引用次数最多的论文，包括：

O'Neill AC, et al. Spatial centrosome proteome of human neural cells uncovers disease-relevant heterogeneity. Science. 2022 Jun 17;376(6599):eabf9088. doi: 10.1126/science.abf9088. Epub 2022 Jun 17. PMID: 35709258.
Seydel C. Diving deeper into the proteome. Nat Methods. 2022 Sep;19(9):1036-1040. doi: 10.1038/s41592-022-01599-9. PMID: 36008631.
Kustatscher G, et al. Understudied proteins: opportunities and challenges for functional proteomics. Nat Methods. 2022 Jul;19(7):774-779. doi: 10.1038/s41592-022-01454-x. PMID: 35534633.
Derks J, et al. Increasing the throughput of sensitive proteomics by plexDIA. Nat Biotechnol. 2022 Jul 14. doi: 10.1038/s41587-022-01389-w. Epub ahead of print. PMID: 35835881.
Katz DH, et al. Whole Genome Sequence Analysis of the Plasma Proteome in Black Adults Provides Novel Insights Into Cardiovascular Disease. Circulation. 2022 Feb;145(5):357-370. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.121.055117. Epub 2021 Nov 24. PMID: 34814699; PMCID: PMC9158509.
（Editorial：Schunkert H, Mayr M. Linking Genetics and Proteomics: Gene-Protein Associations Built on Diversity. Circulation. 2022 Feb;145(5):371-374. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.121.058303. Epub 2022 Jan 31. PMID: 35100019.）

三，如何开启自己的

蛋白组学研究

除了前面内容，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。

A，基础研究：

在研基金

比如美国麻省总医院Steven James Skates博士目前在研的3项课题，主要关注通过蛋白质组学分析寻找癌症早期诊断的生物标记。

发表的论文

如美国西北大学的Slavov, Nikolai，该课题组从单细胞、单蛋白、蛋白异构化等角度做了多项卓越研究。

Specht H, Slavov N. Beyond Protein Sequence: Protein Isomerization in Alzheimer's Disease. J Proteome Res. 2022 Feb 4;21(2):299-300. doi: 10.1021/acs.jproteome.2c00016. PMID: 35114789; PMCID: PMC8855988.
Brinkerhoff H, Kang ASW, Liu J, Aksimentiev A, Dekker C. Multiple rereads of single proteins at single-amino acid resolution using nanopores. Science. 2021 Dec 17;374(6574):1509-1513. doi: 10.1126/science.abl4381. Epub 2021 Nov 4. PMID: 34735217; PMCID: PMC8811723.
Slavov N. Unpicking the proteome in single cells. Science. 2020 Jan 31;367(6477):512-513. doi: 10.1126/science.aaz6695. PMID: 32001644; PMCID: PMC7029782.

B，转化医学：

在研基金

如美国WellSIM BioMedical Technologies的Chen, Yuchao课题组的研究。

他们从外泌体角度来寻找生物标记物，为阿尔茨海默病等疾病的超早期诊断提供依据。

发表的论文

如丹麦哥本哈根大学的Mann,Matthias，该课题组亦值得借鉴。他们把蛋白质组学应用于肝病、白血病及多发性硬化等不同的疾病中，还都发表了高质量的论文。

Niu L, et al. Noninvasive proteomic biomarkers for alcohol-related liver disease. Nat Med. 2022 Jun;28(6):1277-1287. doi: 10.1038/s41591-022-01850-y. Epub 2022 Jun 2. PMID: 35654907; PMCID: PMC9205783.
Jayavelu AK, et al. The proteogenomic subtypes of acute myeloid leukemia. Cancer Cell. 2022 Mar 14;40(3):301-317.e12. doi: 10.1016/j.ccell.2022.02.006. Epub 2022 Mar 3. PMID: 35245447.
Kaufmann M, et al. Identification of early neurodegenerative pathways in progressive multiple sclerosis. Nat Neurosci. 2022 Jul;25(7):944-955. doi: 10.1038/s41593-022-01097-3. Epub 2022 Jun 20. PMID: 35726057.
Schnoeder TM, et al. PLCG1 is required for AML1-ETO leukemia stem cell self-renewal. Blood. 2022 Feb 17;139(7):1080-1097. doi: 10.1182/blood.2021012778. PMID: 34695195; PMCID: PMC8854675.

Hanson解读：
通过针对蛋白组学论文的大数据分析，我们可以快速了解该领域研究的总体势态、研究热点、重要机构、突出学者、经典论文及这些论文发表的期刊分布。
1）蛋白组学研究，目前仍是医生科学家很好的切入时机。一方面，蛋白组学的研究模式已经比较清楚；另一方面，目前针对不同疾病、及并发症的干预效果中的蛋白组学研究还远远不够。
2）针对蛋白组学研究，目前发表了29,847篇Medline论文，且论文数量快速增长。且有非常高的比例发表在高质量期刊上。发文最多期刊是J Proteome Res (IF=5.4)、 J Proteomics (IF=3.9)、 Sci Rep (IF=5)、 Int J Mol Sci (IF=6.2)、 Proteomics (IF=5.4) 等。
3）蛋白组学研究领域广泛，影响所有病理/生理过程中，在各种疾病领域中均可开展研究。
4）针对蛋白组学研究最有影响力的论文，已经由机制探索、细胞和动物实验，转向临床转化和研发。

5）由于我们的专业知识所限，本大数据分析可能存在误差；且仅为学术交流用，期待各位专家点评及提出改进意见。

本文也仅为抛砖引玉，读者可以据此找到领域内的大咖；从他们那里，您可以学习到更多。

6）更多热门靶点的大数据分析报告，在本公众号主页面下回复“靶点”查看；如回复“肿瘤科”或“外泌体”，获得对应研究领域推送资料。

医学科研群：

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我们确实也每天都为已有的群友提供着1）临床科研进展；2）医学英语材料；3）SCI论文一元查重；4）学术交流平台等群福利。

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