“Dr.Tom 质谱云”发文新体验，轻松拿下5分文章！

　　科技君就从人、植物、微生物的典型文章入手，看下“Dr.Tom 质谱云”的数据，可以怎么用来发文章！——这些都是5分左右的文章哦！

　　

道路千万条，堵车第一条。人从众堵堵堵的十一假期过多了，不如在家玩一玩“Dr.Tom 质谱云”（https://mscloud.bgi.com, 推荐谷歌浏览器）。科技君能想到最美好的假期，就是畅游质谱数据的同时，力争把毕业的SCI论文也发了！

让科技君和您一起看下“Dr.Tom 质谱云”发文三部曲：

1. 寻找比较组间的差异蛋白
2. 对差异蛋白进行聚类/GO/Pathway富集分析
3. 分析关键蛋白的相互作用关系及其通路上的调控作用

蛋白质组学基础研究，不外乎寻找有用的蛋白biomarkers或者研究分子水平的代谢通路调控机制。科技君就从人、植物、微生物的典型文章入手，看下“Dr.Tom 质谱云”的数据，可以怎么用来发文章！——这些都是5分左右的文章哦！

氯离子通道参与风湿性心脏病房颤病症的研究[1]

Chloride Channels are Involved in the Development of Atrial Fibrillation – A Transcriptomic and proteomic Study. Sci Rep. 2017 Aug 31

步骤1：寻找房颤组和窦性心律组的上下调蛋白变化。

图1 文章fig.2a图例  比较组的差异蛋白统计

RA-SR：右心房窦性心律组织；RA-AF：右心房房颤组织；LA-AF：左心房房颤组织。

图2 质谱云报告-显著差异蛋白数目统计

通过质谱云可对显著差异蛋白参数进行调整，默认的筛选标准是：Fold change>1.2和Q value<0.05，可根据实际情况进一步缩小范围。

步骤2：对氯离子通道相关蛋白进行GO功能富集分析。

图3 文章fig. 2b图例

选取细胞内氯离子通道相关蛋白CLIC1,4,5进行GO富集分析，可展示蛋白富集的主要GO term，帮助理解感兴趣蛋白参与的生命活动。

图4 质谱云报告-GO富集重分析

通过对测试数据中相同的CLIC1,4,5进行筛选后提交GO富集重分析，可得到感兴趣蛋白的GO富集气泡图，一图可同时展示多种信息，包含蛋白主要富集的代谢通路、差异蛋白个数、Pvalue值等内容。

步骤3：代谢通路中，胶原蛋白、纤维蛋白和氯离子通道相关蛋白的相互作用。

图5 文章fig.2e图例

基于KEGG数据库，通过不同颜色，分别展示了相关的代谢通路名称、蛋白名称、P Value大小、Fold Change大小等信息。

图6 质谱云报告-Pathway关系网络图

红色和蓝色圆点分别表示上调和下调的差异蛋白。紫色球表示富集前十的Pathway，面积越大表示富集程度越高。

通过上述一系列分析，该研究锁定了CLIC相关蛋白，通过结合免疫组化等其他研究手段，证实CLIC和四型collagen的相互作用。最终得到结论：CLIC在房颤病症发展中起到重要作用。同时，其与四型collagen的相互作用可能促进风湿性心脏病的房颤病症的发展。

兰科铁皮石斛种子共生萌发机制调控研究[2]

iTRAQ and RNA-Seq Analyses Provide New Insights into Regulation Mechanism of Symbiotic Germination of Dendrobium officinale Seeds (Orchidaceae). J Proteome Res. 2017 Jun 2

步骤1：阐述共生对铁皮石斛种子发育的影响，结合发育各阶段共生与非共生的蛋白质组的表达变化寻找蛋白标志物。（图例类似于No.1步骤1，这里不做展示）

步骤2：共生与非共生种子相邻发育阶段的差异蛋白聚类分析。

图7（左）文章fig3.a图例

对相邻发育阶段共生和非共生种子的差异蛋白进行聚类分析，明显看出第二阶段共生和非共生蛋白表达差距不明显，而后续的发育阶段，共生和非共生的差距更大。

图8（右）质谱云报告-比较组间的差异蛋白聚类分析

可筛选想要展示的比较组重新作图分析，类似表达模式的蛋白或比较组会聚在一起。根据聚类结果，可找到组间显著差异蛋白，更适合于分析不同阶段的蛋白表达量的变化。

步骤3：共生与非共生种子相邻发育阶段的差异蛋白通路富集分析。（图例类似于No.1步骤3，这里不做展示）

经过蛋白组和转录组关联分析，研究得出结论：在种子萌发初期，共生和非共生种子的蛋白表达参与相似的信号通路。然而，相比于非共生的种子，真菌共生种子中的一些参与脂质和碳代谢的关键蛋白，表现出更高和更早的表达情况，预示着共生种子对胚芽中贮存的物质有着更高效地利用率。

高温酒精发酵时酵母菌的停滞期应激反应研究[3]

Proteomic profiling and integrated analysis with transcriptomic data bring new insights in the stress responses of Kluyveromyces marxianus after an arrest during high-temperature ethanol fermentation. Biotechnol Biofuels. 2019 Mar 9

步骤1：统计发酵过程中（14,16,18,20,22h）的蛋白上下调情况。（图例类似于No.1步骤1，这里不做展示）

步骤2/3合并分析：不同发酵阶段的差异蛋白Pathway富集。

图9 文章fig. 1a图例

以16h vs14h为例，该图可展示差异蛋白富集的主要富集的Pathway term，帮助理解感兴趣蛋白参与的生命活动。文章中平行比较了各个时期的Pathway富集情况，辅助得出发酵的不同阶段的蛋白表达规律。

图10 质谱云报告-Pathway富集重分析

与文章图例一致，可通过系统自行筛选目标蛋白，更进一步对感兴趣的关键蛋白进行代谢通路分析；同时可调整图形参数，使图例更美观，符合发文要求。

该文章通过上述蛋白组分析结果，结合转录组数据的关联分析数据，得出以下结论：发酵停滞期后，一系列参与转录、翻译、氧化磷酸化反应等途径的蛋白显著下调表达，一些分子伴侣和蛋白酶体上调表达，ATP酶活性显著降低，总脂肪酸逐步积累。

看了人、植物、微生物三个方向的典型案例，是不是对发文章更有信心了？除了可以覆盖目前主要的蛋白组研究方法展示，质谱云作图还具备强大的个性化样式参数调整配置。您可以对图片的颜色、形状、阈值、xy轴参数等进行个性化的调整，满足专属的图片需求。

除了“三步走”套路，大家应该也发现，这三个典型案例中，都有“转录组”的身影。没错，目前转录组和蛋白组的关联分析，也已经成了发文“标配”。华大基因基于多组学数据的关联分析老成员旧貌换新颜的同时，也增加了很多新成员：

转录组与蛋白组关联分析
16s与代谢组关联分析
宏基因组与代谢组关联分析

经典的“非靶向代谢组分析”、“转录组与蛋白组关联分析”也即将上线“Dr.Tom 质谱云”，更多炫图等待您的体验！敬请期待~

参考文献：

【1】Jiang YY1,2, Hou HT1, Yang Q1, et al. Chloride Channels are Involved in the Development of Atrial Fibrillation - A Transcriptomic and proteomic Study. Sci Rep. 2017 Aug 31;7(1):10215.

【2】Chen J1, Liu SS1, Kohler A2, et al. iTRAQ and RNA-Seq Analyses Provide New Insights into Regulation Mechanism of Symbiotic Germination of Dendrobium officinale Seeds (Orchidaceae). J Proteome Res. 2017 Jun 2;16(6):2174-2187.

【3】Li P1, Fu X1, Chen M1, et al. Proteomic profiling and integrated analysis with transcriptomic data bring new insights in the stress responses of Kluyveromyces marxianus after an arrest during high-temperature ethanol fermentation. Biotechnol Biofuels. 2019 Mar 9;12:49.

备注：文中所有质谱云报告图例均由Dr.Tom 质谱云系统模拟数据测试产生，仅作本文展示使用。