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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)

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

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。
  1. 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.
  2. 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.
  3. 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。

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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。

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Hanson临床科研目前已有14万+关注,大部分都是医生或生物医学研究者,很多朋友希望我们发起读者群。
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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编辑:Henry,微信号:Healsan
作者简介:美国Healsan Consulting(恒祥咨询),专长于医学生物大数据分析临床科研设计和SCI论文深度润色;并提供上述服务,包括针对您课题的大数据分析

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