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多组学专栏 | 还认为蛋白与代谢组的整合只限KEGG通路整合,那就out了~~

正常细胞增殖和癌细胞增殖,二者间的生理功能和代谢既相似又有差别。进入细胞周期后,相应的代谢过程就会随细胞周期变化发生相应变化,但其中的发生发展机制仍不清楚。近期发表在《cell reports》上的一篇文章拟通过蛋白组联合代谢组,研究小鼠良性的原B淋巴细胞从静止期进入细胞增殖的动态过程的变化机制。

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文献小笔记

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Proteomic and Metabolomic Characterization of aMammalian Cellular Transition from Quiescence to Proliferation.

蛋白组学联合代谢组学解析B细胞从静止到增值过程的生物学机制

Cell Reports IF=8.032


研究材料

对照组:小鼠原B淋巴细胞用PBS清洗三次,然后在不含IL-3的培养基中培养36小时;

实验组:小鼠原B淋巴细胞在静止期保持36h以后,加IL-3刺激该细胞从静止期进入细胞增殖周期,分别收集加入IL-3后0h,4h,8h,12h,16h,20h(对应的细胞增殖阶段分别为G0,early G1,G1,G1-S,S,G2/M)的各时期细胞,进行蛋白表达变化和代谢物表达变化分析。示意图如下:


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技术方法

蛋白组学+代谢组学


研究内容

1.细胞增殖周期的不同阶段蛋白表达变化

对以上不同时期的细胞进行TMT蛋白组学分析,共定量到6700个蛋白,其中两次生物学重复中都鉴定到,且平行性较好的蛋白共2666个。对以上蛋白的聚类分析发现,随着细胞周期进程,蛋白质总体表达趋势呈现逐步的变化。随后挑选差异变化大,且跟细胞周期进程有关的60个关键蛋白进行表达趋势聚类分析,表明这些蛋白都参与到细胞的增殖过程。

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2.细胞增殖周期不同阶段的蛋白模块分析

除了对这些已知注释信息的单个蛋白的表达水平分析外,作者还借助COMPLEAT tool及文献检索,找到了311个高可信度的ProteinModules(功能一致的蛋白归为一个Protein Modules)。对每个阶段的Protein Modules进行打分值和p值分析,找到每个阶段重要Module及其参与的生物学过程。值得注意的是,在G0时期,有4ModuleTCA cycle中的蛋白表达下调非常显著,这跟肿瘤细胞线粒体代谢抑制,糖酵解活跃的代谢特征较为类似。这驱使作者进一步研究TCA途径中的代谢酶的表达变化,发现其与代谢特征较为吻合。

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3.蛋白组学及代谢组学联合分析,揭示两组学在细胞增殖过程中的变化规律

蛋白组在G0/G1的转变过程中变化非常显著,然而与此不同,代谢组是在G1/S转变过程中变化显著。作者进一步要验证相关代谢物的表达水平是否与代谢酶的表达水平一致,因此挑选出8个在肿瘤研究中关键的代谢通路(TCA cycle, glycolysis, de novo pyrimidine biosynthesis, de novo purinebiosynthesis, pyrimidine salvage, purine degradation, lipid synthesis, and theurea cycle),并对这些通路中的代谢物进行了MRM靶向检测。结果发现,如TCA、糖酵解、脂质代谢通路中,代谢酶的表达与相关代谢产物的表达变化趋势并不是非常一致;而有些代谢物,如核苷酸代谢途径,由于该通路比较细化,就和参与该通路的酶有比较好的相关性。


进一步对不同通路的代谢酶和代谢物进行相关性分析发现,有些代谢物很可能同时受其它通路的酶的调控,从而导致其动态的变化。非常有意思的发现,TCA循环中的酶和尿素循环中代谢物正相关,而与糖酵解和TCA循环中的代谢物负相关;糖酵解和TCA循环中的代谢物和嘧啶/嘌呤合成途径中的酶正相关。糖酵解途径中的酶与其他通路的相关性要高于糖酵解通路本身,意味着糖酵解的代谢产物是其他途径如氨基酸和核苷酸合成途径的合成前体。(这也说明,在做蛋白组学/转录组学与代谢组学整合分析时,单纯借助KEGG通路分析,不容易得到真正有价值的关联,APT强势推出多组学整合策略,真正的帮助您从海量的数据中去伪存真,找到其中真正的调控机制~~~

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总结

癌症代谢领域的一个主要问题是,由于肿瘤细胞通常与正常的增殖或干细胞的代谢特征有如此类似的地方,那如何靶向癌症细胞的代谢特征进行研究?本文就正常细胞增殖过程和肿瘤细胞增殖过程做了蛋白和代谢层面的比较,借助表达水平和通路、网络分析,了解肿瘤细胞失调的具体情况及可能的代谢酶、代谢通路和网络调控情况。特别提醒我们的是,核苷代谢靶向化疗可能具有很高的毒性,因为核苷酸代谢特征是与正常增殖细胞所共有的~


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