年初各位科研人正忙着国自然的基金申报吧~观望今年的重要立项领域，蛋白质组学技术仍然是医学和生命科学部的重要研究方法，在2023年，蛋白质组获资助的项目不断增加。辉骏生物给大家分享的是蛋白质组学研究领域重要的一环-血浆蛋白质组学。

血浆蛋白质组分析旨在确定血浆中存在的不同种类的蛋白质，并提供它们的定量和性质信息。可以检测到一些疾病相关的蛋白质异常，如感染、炎症、肿瘤等。这项分析可以用来帮助诊断疾病、评估治疗效果以及研究与健康相关的生物标志物。辉骏生物为大家总结了2023年血浆蛋白质组学技术在《Nature》中的应用研究，希望给大家新启发。新的一年思路如泉涌，SCI多多！

案例一

题目：An atlas of genetic scores to predict multi-omic traits
题目：预测多组学性状的遗传评分图谱

期刊：Nature

发表时间：2023年4月

作者单位：英国剑桥大学

文章链接：https://doi.org/10.1038/s41586-023-05844-9

该研究收集大队列（N=50000名参与者）血液进行广泛多组学数据检测：血浆蛋白质组学（N=3175/N=4822）、血浆代谢组学（Metabolon ，N=8153）、血清代谢组学（Nightingale，N=37359）和全血Illumina RNA测序（N=4136）。利用机器学习开发了遗传评分，并评估了欧洲、亚洲和非洲裔美国人的遗传评分表现。通过生成UK Biobank3的合成多组分数据集，使用全表型扫描识别疾病关联，证明了这些多组分遗传评分的实用性。此外，该研究开发了一个在线门户网站OmicsPred（https://www.omicspred.org/），以方便公众访问所有遗传评分和验证结果，并作为未来扩展和增强多组分遗传评分的平台。

案例二

题目：Plasma proteomic associations with genetics and health in the UK Biobank
题目：英国生物库中血浆蛋白质组与遗传学和健康的关系

期刊：Nature

发表时间：2023年10月

作者单位：UKB-PPP

文章链接：https://doi.org/10.1038/s41586-023-06592-6

该研究对54219名UKB参与者的血液样本进行了蛋白质组分析。对2,923种蛋白质进行全面的蛋白质定量特征基因座（pQTL）定位，发现了涉及3,769个不同基因位点的14,287个主要遗传关联，其中81%是以前未报道过的。该研究还检测了非欧洲个体的祖先特异性pQTL定位。因此，这项研究提供了一个更为全面的人体蛋白质组学图谱，显著增强了对蛋白质的遗传和非遗传调节因子的理解，帮助阐明蛋白质基因组学发现的生物学机制，并加速生物标志物，预测模型和治疗方法的发展。

案例三

题目：Rare variant associations with plasma protein levels in the UK Biobank
英国生物样本库中罕见变异与血浆蛋白水平的相关性

期刊：Nature

发表时间：2023年10月

作者单位：斯坦福大学

文章链接：https://doi.org/10.1038%2Fs41586-023-06547-x

该研究确定了罕见的蛋白质编码变异与在49736名英国生物库个体中测量的2923个血浆蛋白质丰度之间的关联，其中有1962个基因-蛋白质存在关联。在691个来自蛋白质截短变异的基因水平信号中，99.4%与蛋白质水平下降有关。该研究通过几个应用程序展示了我公共访问资源的实用性，例如详细描述NLRC4中的等位基因序列，鉴定HSD17B13中脂肪肝相关的潜在生物标志物等。该研究结果强调了罕见变异与血浆蛋白丰度的重要关联，这种关联可以加速对疾病机制的理解。

案例四

题目：Large-scale plasma proteomics comparisons through genetics and disease associations
题目：通过遗传学和疾病关联进行大规模血浆蛋白质组学比较

期刊：Nature

发表时间：2023年10月

作者单位：冰岛大学

文章链接：https://doi.org/10.1038/s41586-023-06563-x

研究团队使用大约50000多名欧洲、非洲或亚洲血统的UKB参与者的数据，结合基因型和表型数据，使用两个高通量蛋白质组学平台的关联研究，并对英国或爱尔兰、非洲和南亚祖进行了分层。两个平台上检测到的顺式蛋白定量性状基因座的数量相似（Olink上为2101个，SomaScan上为2120个），但在Olink平台上，具有此类检测性能支持证据的检测比例更高（72%对43%）。该研究证明了不同平台之间的差异有时也会提供有用的互补性，并展示了利用英国生物库参与者的不同祖先如何帮助检测新的关联并重新确定基因组位置。

案例五

题目：Organ aging signatures in the plasma proteome track health and disease
主题：血浆蛋白质组中的器官衰老特征跟踪健康和疾病

期刊：Nature

发表时间：2023年12月

作者单位：美国斯坦福大学

文章链接：https://doi.org/10.1038%2Fs41586-023-06802-1

该研究在5个独立队列的5676个受试者的血浆中测定了4979个蛋白，并依据人类器官RNA-seq数据绘制了可能的器官特异性血浆蛋白图谱，使用机器学习方法开发器官衰老模型。发现心脏加速老化的个体心力衰竭风险增加250%，大脑和血管加速老化可预测阿尔茨海默病(AD)的进展。该研究开发基于血浆蛋白质组数据的算法模型将血管钙化、细胞外基质改变和突触蛋白脱落与早期认知能力下降联系起来。该方法简单有效，并从分子层面为器官衰老提供新的理解。