文献目录
1 血浆蛋白质组学的机器学习对间质性肺病进行分类诊断
2 组合选择性内质网自噬重塑神经发生过程中的的内质网
3 肝线粒体空间图揭示了营养感知信号形成的功能异质性
4 基因毒性应激诱导微核的蛋白质组学图谱
5 高脂饮食对小鼠认知行为及中枢和全身炎症的影响与小鼠的衰老和性别差异
6 原位分析蛋白质组热稳定的渗透机制
7 通过热蛋白质组分析发现金属结合蛋白
8 细胞内蛋白质组学和细胞外囊泡组学作为3D生物打印主动脉瓣阵列中疾病再现的度量标准
9 Review：对女性生殖衰老的多组学见解
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1.（Am J Respir Crit Care Med，IF：24.7）血浆蛋白质组学的机器学习对间质性肺病进行分类诊断
区分结缔组织病相关的间质性肺疾病（CTD-ILD）和特发性肺纤维化（IPF）在临床上具有挑战性。研究证明，使用大规模队列蛋白质数据集训练的多种机器学习模型能够一致地区分CTD-ILD和IPF。
在该研究中，研究人员对1247例IPF患者和352例CTD-ILD患者的登记数据进行分析，对血浆样品进行高通量蛋白质组学分析，利用递归特征消除（RFE）确定优先选择的蛋白质特征，以构建蛋白质分类器。采用多种机器学习模型，包括支持向量机、LASSO回归、随机森林（RF）和不平衡RF，在独立队列中进行训练和测试。经过验证的模型用于对外部数据集中的每个案例进行迭代分类。
一个包含37个蛋白质（PC37）的分类器富集于支气管发育和平滑肌增殖的生物过程以及免疫反应。四种机器学习模型利用PC37与性别和年龄评分生成连续的分类值。所有机器学习模型的综合分析证实，测试队列的准确度为 78.2% (194/248)，单样本分类数据集的准确度为 82.9% (208/251)。
https://www.atsjournals.org/doi/10.1164/rccm.202309-1692OC
2.（Nat Cell Biol，IF: 21.3）组合选择性内质网自噬重塑神经发生过程中的的内质网
内质网（ER）利用多样的蛋白质组景观来协调许多细胞功能，从蛋白质和脂质合成到钙离子通量以及细胞间器官之间的通讯。一个典型例子是神经发生过程，其中通过内质网塑形蛋白将精细的管状内质网网络组装到新形成的神经突起中，以创建高度极化的树突和轴突。
先前的研究表明自噬（ER-phagy）在内质网重塑中发挥作用，因为体内缺乏自噬的神经元在突触纽带内表现出轴突内质网积累，并且膜嵌入式的内质网吞噬受体FAM134B已经与人类感觉神经病和自主神经病变有遗传联系。然而，我们对选择性去除内质网的机制及个体内质网吞噬受体的作用了解有限。
在该研究中，研究人员将用于监测体外分化过程中内质网重塑的基因可追踪诱导神经元（iNeuron）系统与蛋白质组和计算工具结合起来，通过选择性自噬创建内质网蛋白质组重塑的定量图谱。他们采用了一种定量蛋白质组学框架，能够在内质网自噬受体突变体等位基因的背景下测量和分类内质网蛋白质组中的这些丰度变化，可用于理解在细胞状态转变期间单个内质网自噬受体对内质网重塑的贡献。
https://www.nature.com/articles/s41556-024-01356-4
3.（Nat Commun，IF：16.6）肝线粒体空间图揭示了营养感知信号形成的功能异质性
研究人员结合活体内显微镜技术（intravital microscopy）、空间蛋白质组学和功能评估，探讨了肝脏分区背景下线粒体的异质性。他们发现门静脉周围区域和中央静脉周围线粒体在形态和功能上存在明显差异；门静脉周围区域的β氧化活性升高，而脂质合成主要发生在中央静脉周围的线粒体中。此外，比较磷酸化蛋白质组学揭示了线粒体组成的空间独特模式和通过磷酸化的潜在调节。
通过AMPK和mTOR对营养感应进行急性药理学调节，改变了门静脉周围和中央区线粒体的表型，将小叶间的营养梯度与线粒体的异质性联系起来。这项研究强调了蛋白质磷酸化在肝脏代谢分区中线粒体结构、功能和整体稳态中的作用。这些发现对肝脏生理和疾病具有重要意义。
空间分类肝细胞的线粒体蛋白质组比较
https://www.nature.com/articles/s41467-024-45751-9
4.（Mol Cell，IF: 16）基因毒性应激诱导微核的蛋白质组学图谱
微核（Micronuclei，MN）是由各种基因毒性应激因子诱导产生的，它们聚集了核内和细胞质内的蛋白质，为微核驱动的信号级联做好了准备。研究人员测量了暴露于六种基因毒素的人类细胞微核、细胞质和核分离（nuclear fractions）的蛋白质组，全面描述了它们的微核蛋白质组景观。
研究人员发现，微核组装了一个与周围细胞质和母核不同的蛋白质组，其中缺乏剪接体和DNA损伤修复组分，而富集了一部分复制体组分。研究表明，在转录活跃的微核中剪接机制的缺失导致了微核内部的DNA损伤，这是染色体破碎的已知前体。微核中转录机制的存在是应激依赖性的，通过剪接体缺陷引起微核DNA损伤的背景诱导。该数据集提供了一个关于微核全局蛋白质组的独特资源，可指导微核生成的机制研究和基因毒性应激导致的微核相关结果。
https://www.cell.com/molecular-cell/fulltext/S1097-2765(24)00097-2
5.（Brain Behav Immun，IF: 15.1）高脂饮食对小鼠认知行为及中枢和全身炎症的影响与小鼠的衰老和性别差异
高脂肪饮食（HFD）与肥胖、糖尿病等代谢紊乱和心血管疾病有关。HFD还引起神经炎症，损害学习和记忆，并可能增加类似焦虑的行为。HFD的影响也可能存在性别差异。年龄、性别和饮食相关变化在神经炎症和认知功能方面的相互作用是一个重要且尚不清楚的研究领域。
研究人员讨论了在衰老或性别差异背景下，HFD对小鼠神经炎症、行为和神经变性的影响。他们对年轻（2-3个月）或年老（12-13个月）的C57BL/6J雄性小鼠、或年轻的雄性和雌性C57Bl/6J小鼠进行了标准饮食（SD）或HFD饲喂5-6个月。使用活动室、Y迷宫、新奇地点识别、新奇物体识别、高架十字迷宫、开放场地、莫里斯水迷宫和恐惧条件等行为评估了行为，并在小鼠死后分析了血浆和海马体中的一系列炎症标志物。此外，还对年轻和老年雄性小鼠的下丘脑、神经变性、蓝斑神经炎症和海马神经炎症的蛋白质组学分析进行了评估。
研究人员发现，与标准饮食的对照小鼠相比，增加了各组小鼠的体重并降低了运动活动。HFD改变了与焦虑相关的探索行为，影响了年轻雄性小鼠的空间学习和记忆，并损害了年轻和老年雄性小鼠的恐惧条件的回忆，但对年轻雌性小鼠的空间学习或恐惧条件没有影响。
研究人员还观察到年龄和性别对神经炎症因子产生了影响，而HFD的影响有限。HFD对不同年龄和性别的血浆全身炎症有更显着的影响。老年雄性小鼠在蓝斑核和海马体中均诱导了微胶质免疫反应，且HFD加剧了海马CA1区的效应。下丘脑的蛋白质组学分析揭示雄性小鼠中与新陈代谢和神经退行性变相关的通路随着衰老和HFD的变化。
研究结果表明，HFD引起广泛的全身炎症和有限的神经炎症。此外，HFD会改变雄性和雌性小鼠的探索行为，并且影响了雄性小鼠的学习和记忆。这些结果为了解饮食对认知和衰老病理生理学的影响提供了宝贵的见解。
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0889159124002617?via%3Dihub
6.（Nat Chem Biol，IF: 14.8）原位分析蛋白质组热稳定的渗透机制
生物体利用称为渗透剂（osmolytes）的有机分子来适应环境条件。体外研究表明，渗透剂可以热稳定蛋白质，但其机制存在争议，也缺乏细胞环境内的系统研究。
研究人员对大肠杆菌和人类蛋白质在原位和整个蛋白质组中的渗透剂热稳定化进行了分析。通过结构蛋白质组学，他们探究了渗透剂对蛋白质热稳定性、结构和聚集的影响，揭示了常见机制以及渗透剂和蛋白质特异性的影响。
所有测试的渗透剂（三甲胺N-氧化物、甜菜碱、甘油、脯氨酸、海藻糖和葡萄糖）都主要通过优先排斥机制稳定许多蛋白质，并使大多数蛋白质聚集的温度上移。人类蛋白质组的热分析提供了原位内在无序的证据，但也确定了预测无序区域的潜在结构。该研究提供了对复杂生物基质内渗透剂功能的机制洞察，并揭示了内在无序序列（Intrinsically disordered regions，IDRs）的普遍性。
https://www.nature.com/articles/s41589-024-01568-7
7.（Nat Chem Biol，IF: 14.8）通过热蛋白质组分析发现金属结合蛋白
金属结合蛋白质（MBPs）在所有生物物种中都具有各种重要的生物学作用，许多人类疾病都与功能异常的MBPs密切相关。
该研究报告了一种名为METAL-TPP的化学蛋白质组学方法（metal extraction-triggered agitation logged by thermal proteome profiling，金属提取触发搅拌的热蛋白质组学分析），用于全面分析蛋白质组中的MBPs
该方法涉及使用螯合剂从MBPs中提取金属，并通过热蛋白质组学分析监测由此产生的蛋白质稳定性变化。将METAL-TPP与广谱螯合剂EDTA一起应用于人类蛋白质组，研究人员发现了一组热稳定性降低的蛋白质，其中包括先前已知的MBPs和目前未注释的MBP候选蛋白。总的来说，这项研究开发了一个用于蛋白质组学发现MBPs的强大工具，并为细胞生物学中金属功能研究提供了丰富的资源。
https://www.nature.com/articles/s41589-024-01563-y
8.（Sci Adv，IF: 13.6）细胞内蛋白质组学和细胞外囊泡组学作为3D生物打印主动脉瓣阵列中疾病再现的度量标准
在主动脉瓣钙化（CAVD）中，机械敏感瓣膜细胞对纤维化和钙化引起的组织硬化作出反应，进一步推动了病理生理过程。由于缺乏适合的实验模型来概括这种复杂环境以及对新型工程主动脉瓣（AV）模型性能进行基准测试，目前没有可用于治疗CAVD的药物疗法。
研究人员建立了一种基于生物材料的CAVD模型，模拟人类易患AV疾病的纤维层的生物力学特性，并通过3D生物打印到96孔阵列中。液相色谱-串联质谱分析探索了细胞蛋白质组和囊泡组，以比较3D生物打印模型与传统的2D单细胞培养模型以及人类CAVD组织的差异。3D生物打印模型高度重现了CAVD细胞蛋白质组（与2D蛋白质的70％相比达到94％）。细胞和囊泡数据集的整合确定了与AV钙化普遍相关的已知和未知蛋白质。
这项研究探讨了2D与3D生物工程系统如何重现人类疾病的独特方面，将多组学作为评估基于高通量的生物工程模型系统的技术，并促进了未来药物发现的可能性。
CAVD水凝胶模型的细胞蛋白质组学揭示了模型病理学的转化靶标
https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adj9793
9.（Ageing Res Rev，IF: 13.1）Review ：对女性生殖衰老的多组学见解
女性生殖寿命随着年龄的增长而显著减少，导致生育能力下降、生育质量降低和内分泌功能紊乱。虽然衰老的许多方面已经被广泛记录，但在女性生殖系统中程序性衰老的精确机制仍然不明确。
近年来，组学技术和计算能力的进步促进了多组学深度表型的出现。通过应用和改进各种高通量组学方法，产生了大量的组学数据，深化了我们对生殖衰老发病机制和分子基础的理解。该综述重点介绍了当前和新兴的研究女性生殖衰老的多组学方法，包括基因组学、表观基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学和微生物组学。目前，女性生殖衰老领域的蛋白质组学研究主要集中在卵巢衰老的蛋白质组学上。
研究人员阐明了这些多组学方法对生殖衰老背景下的基础细胞生物学和转化研究的影响，探讨了多组学研究所面临的局限性和当前挑战并展望了未来前景。
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568163724000631?via%3Dihub
