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        「青蓮聚焦」強強聯合——DIA是非依賴性采集技術在阿爾茲海默癥中的應用
        

    
        
        
        2022-03-24 00:00:00
        
        
        次
        
            
        

    

        鑒定數目少？
        準確度不高？
        樣本數量過多？
        Biomaker不好選？
        青蓮的DIA來幫您！
         

        DIA是非依賴性采集技術，是大隊列樣本篩選Biomaker手段之一。跟隨小編一起來看看這項技術在神經退行性疾病--阿爾茲海默癥中的應用吧~
        背景：阿爾茨海默癥(AD)患者的腦脊液tau蛋白水平較高是目前已知的，但缺乏對伴隨AD腦脊液蛋白水平的全系統變化的了解。
        2020年6月著名蛋白質組學物Matthias Mann教授在Molecular Systems Biology（IF 9.8）上發表《Proteome profiling in cerebrospinal fluid reveals novel biomarkers of Alzheimer’s disease》，該研究采用“矩形策略”，即采用不同地域（瑞士、柏林、馬格德堡）來源的三個獨立隊列共197例患者和健康對照者的腦脊液樣本，利用DIA蛋白質組學技術進行深度蛋白質組學分析，以尋找阿爾茲海默癥的疾病診斷新型生物標志物。

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        文章策略


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        結果速遞


        1：大隊列蛋白質組學數據質量評估
        作者對197例腦脊液微量樣本進行DIA模式數據采集。從AD和non-AD樣本混合所得的DDA文庫中鑒定到約2700個蛋白，遂將每個樣本進行DIA方法采集。
        每個樣本平均檢測蛋白為檢測到1233個（圖1B）， 約50%的樣本能夠重復檢測到的蛋白達到1288個（圖1C）。
        通過定量變異波動分析發現，約1000種蛋白的定量波動性低于20%（圖2）。以上結果表明該實驗選用的樣本處理方法具有高度重復性和定量穩定性。
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        圖1：蛋白定性結果

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        圖2：蛋白定量變異波動分析結果


        2：AD和non-AD樣本中蛋白表達差異顯示
        Tau (gene name:MAPT)蛋白為含磷酸基蛋白，AD腦的Tau蛋白則異常過度磷酸化，從而使該蛋白發生纏結，Tau纏結首先出現在被稱為內嗅皮層的與記憶和方向有關的大腦區域，然后它非常系統地從一個大腦區域跳轉到下一個區域，致使生物體發生AD病癥。
        14-3-3c (gene name:YEHAG)也是與神經退行性疾病疾病有關的重要蛋白。
        結果發現三大隊列中，AD樣本的MAPT和YEHAG都發生了表達量顯著增加的情況。（圖3）。
        隨后作者對差異蛋白在三個隊列中的表達一致性進行對比（圖4）。結果表明三個隊列雖有地域差異，但是AD與non-AD差異表達的蛋白大多數一致性較好。

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        3：機器學習

        利用機器學習的方法對26個核心蛋白對AD再分類，發現用其中14個蛋白的強度可以對AD狀態進行有效分類，ROC曲線顯示具有較好的檢測靈敏性和特異性。并通過交叉驗證模型，其中88個AD病人中有72可以被有效識別，109個non-AD病人中有95個可以別有效識別，靈敏性和特異性分別達到82%和87%。


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        總結： 
        在本研究中，采用DIA全息掃描蛋白質組學技術，實現大隊列高通量（197例患者和健康對照者的腦脊液樣本）檢測，共測得1484個蛋白。通過三個隊列蛋白質組數據的整合和獨立對比，尋找一致的差異表達蛋白。不僅保證技術和數據的高重復性和高穩定性，也在篩選到的標志物中，進一步結合臨床數據以及機器學習等方法綜合進行標志物評價，再次驗證標志物的可靠性。
        圖片


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        本文網址：http://www.luobotuitui.com/news/662.html
        

    
        
        
        
    
        

        



        
    
        
        
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