一篇19分的蛋白质组学文章分析竟然这么少？

⼀篇19分的蛋⽩质组学⽂章分析竟然这么少？
平时总会有⼀些朋友问我蛋⽩质组学实验做了能不能发⾼分⽂章，如何发⾼分⽂章，说的
好听不如做的好看，我们来看看下⾯这篇⽂章是怎么做的。

我们知道早期检测新疗法的不良反应以及新药的作⽤机理能等能提⾼它们的安全性和使⽤效
率。

本⽂利⽤蛋⽩质组学的⼿段来辅助评价托彻普（torcetrapib，⼀种新型降⾎脂药物）的安全
性。

本研究收集了249位服⽤托彻普+阿托伐他汀和223位只服⽤阿托伐他汀3个⽉的患者⾎浆。

通过蛋⽩质组学的⼿段研究发现1129种蛋⽩质，其中9个可以预测⼼肌梗死，中风，⼼⼒衰竭或
者死亡风险的蛋⽩质表达量升⾼。

另外与⼼脑⾎管和死亡相关的49个蛋⽩中，我们检测到37个
蛋⽩质的表达量升⾼。

本⽂⾸次发现了torcetrapib在免疫和炎症反应中的影响。

通过⼤规模的蛋
⽩质组学实验，以及基于蛋⽩的风险评估在药物对预防病⼈伤害⽅⾯会起到⼀定作⽤。

研究路线：
通过蛋⽩质组学的⼿段发现200个差异蛋⽩，通过IPA分析发现这些蛋⽩主要集中在以下 top
10个通路。

8个蛋⽩质参与免疫和炎症，这是之前没有发现过的。

接着，作者对之前报道过的托彻普可以活化胆固醇进⾏了解释，通过IPA分析发现，胆固醇合成和功能相关的蛋⽩⾼表达，对内分泌和⾎糖等会造成影响。

然后检测了⼀些关键性的⽣理⽣化指标检测来评判托彻普的药效安全。

本⽂的新颖和临床价值在哪？作者进⾏了总结，见下图。

此外作者也指出了⾃⼰实验设计⽅⾯的⼀些不⾜之处，包括：
1. ⾼剂量的阿托伐他汀能减少患⼼⾎管疾病的风险，本研究缺少这⽅⾯的设计。

2. 本研究专注于对患者整体的变化，缺少对个体的检测分析，应该更加考虑到其他影响因
素，这样会更准确。

3. 对于参与2个或以上通路的这些蛋⽩质，作者假定某⼀个蛋⽩的改变会对整个通路造成影
响，这个假设需要以后进⼀步来证明。

⼩编看完整篇⽂章居然没有发现什么酷炫的分析图，⽂章总共就⼏张IPA分析图和⼏个table，就是这么厉害发到了circulation上，总之本⽂说明了托彻普会增加患⼼⾎管病的风险，蛋⽩质组学能作为精准医疗的⼀种⼿段能⽤来做药效评价。

当然，其他做药物机理和毒理的童鞋也可以⽤蛋⽩组学的⽅法哦！
IPA分析介绍：
IPA(Ingenuity Pathway Analysis)，是基于云计算的⼀体化⽣物通路分析软件。

其在⾼度结构化的⽣物信息平台Ingenuity Knowledge Base⽀持下，⼀⽅⾯可以搜索基因、蛋⽩、药物等的各类相关信息，并构建相互作⽤模型；另⼀⽅⾯还可以分析来源于蛋⽩质组、基因组、micro-RNA、SNP、芯⽚、代谢组等的实验数据。

IPA所有分析均基于其500多名PHD每天⼈⼯阅读整理的⽂献信息，该数据库⾃1998年起开始构建，着重收集⽣命科学、医学各领域权威杂志全⽂中的⽣物信息，⽬前已有近600万条⽣物学知识，并与多个权威数据库合作整合其它权威⽣物学知识，从⽽提供最正确详尽的⽣物学数据分析解决⽅案。

IPA数据库中包含来⾃于数百种⽂献全⽂、上千种⽂献摘要共500多万条的⽣物学知识。

因此使⽤IPA可以快速找到1. 感兴趣的疾病、功能的背景分⼦数据集、⽂献信息并进⾏筛选；2. 感兴趣的分⼦之间的相互作⽤⽹络；3. 哪些我关注的分⼦与哪些信号通路相关等等。

且⽆需您提供任何实验数据，是您撰写⽂章背景、课题申请的最佳帮⼿。

作为⼀款商业化数据分析软件，IPA依然拥有将近两万两千篇左右（截⽌2016年3⽉）的SCI 引⽤，远远领先于其它任何商业化⽣物信息分析软件，也毫不逊⾊于免费的GO，KEGG等的引⽤率。

⽽其结果的⾼度准确性、更好深⼊挖掘数据的能⼒也⼴受好评。

每年在Nature、Cell、Science、PNAS等权威杂志上使⽤IPA发表的⽂献都有分别都有⼗⼏到⼏⼗篇不等。

绝⼤多数审稿⼈都了解或使⽤过IPA，因此也⽆须担⼼使⽤IPA分析的结果遭受质疑。