思路分享：同样是转录组和蛋白组整合，如何实现3分、5分到10分华丽的进阶！
多组学联合分析的思路，为机制探究提供更多的可能。今天，来说一下转录组和蛋白组联合分析。以“transcriptome and proteome”作为关键词，在PubMed中检索，发现近一年相关文献已经有2219篇了，可见是一个比较火的热点话题。
然而，发表的分值却差别较大，3分到几十分不等。同样的主题，为什么差异这么大呢？小薇今天就选择几篇文章，看看他们的研究思路是怎样变化的，如何才能实现从低分到高分的进阶。
Integrative analysis of the proteome and transcriptome in gastric cancer identified LRP1B as a potential biomarker. Biomark Med. 2022 Oct;16(15):1101-1111. [PMID: 36606427；IF=2.498；4区]
研究主题：对胃癌的蛋白质组和转录组进行整合分析，发现LRP1B是一个潜在的生物标志物。
细胞样本：两株人胃腺癌细胞株(MKN45和AGS)；正常胃上皮细胞系(GES-1)
测序分析：DIA蛋白组学检测筛选差异蛋白。RNA测序数据从TCGA下载，获得差异基因。整合后，选择转录组和蛋白组中变化最显著的LRP1B进行功能研究。
小薇碎碎念：这篇文章只有蛋白组的数据是自测的，并且是细胞数据；而转录组数据是TCGA中获得的组织RNA数据。文章设计的缺陷还是比较明显的，两种组学的数据并不匹配，所以整体来说不太好发高分。
What Do the Transcriptome and Proteome of Menstrual Blood-Derived Mesenchymal Stem Cells Tell Us about Endometriosis? Int J Mol Sci. 2022 Sep 29;23(19):11515. [PMID: 36232817；IF=6.208；2区].
研究主题：经期血源性间充质干细胞的转录组和蛋白质组告诉我们子宫内膜异位症的什么?
研究样本：收集子宫内膜异位症患者和健康对照志愿者的经血，消毒后培养，获得月经间充质干细胞。
测序分析：RNA-seq进行转录组测序筛选差异基因；UHPLC-MS/MS进行蛋白组测序筛选差异蛋白。差异基因和蛋白进行整合，对这些重合靶点进行GSEA功能富集分析。
小薇碎碎念：该研究整体不复杂，测序后的分析只做了个功能富集分析。可见，保证同一套样本后，即使没有做过多的分析，也能发到四分以上。
Comparative transcriptome and proteome profiles reveal the regulation mechanism of low temperature on garlic greening. Food Res Int. 2022 Nov;161:111823. [PMID: 36192892；IF=7.425；1区].
研究主题：通过转录组和蛋白质组的比较，揭示了低温对大蒜变绿的调控机制。
研究样本：4°C（变绿）和30°C（不变绿）储藏条件下的大蒜。
测序分析：RNA-seq转录组筛选差异基因；iTRAQ技术蛋白质组筛选差异蛋白。差异蛋白和基因进行联合分析，进行GO和KEGG分析，筛选出一些关键的通路。用qPCR对通路上的关键基因的表达水平进行检测（流程图如下）。
小薇碎碎念：这篇文章在差异基因和蛋白整合后，进行了GO和KEGG分析，最后用qPCR对重点关注的基因进行验证。稍微添加点实验可以使文章更上一个水平。
Whole transcriptome and proteome analyses identify potential targets and mechanisms underlying tumor treating fields against glioblastoma. Cell Death Dis. 2022 Aug 18;13(8):721. [PMID: 35982032；IF=9.685；1区].
研究主题：全转录组和蛋白质组分析确定了潜在的靶点和潜在的肿瘤电场疗法对抗胶质母细胞瘤的机制
研究样本：DBTRG和U251细胞，并且用TTFields干预。
测序分析：TMT标记蛋白质组学；全转录组分析（mRNAs、miRNAs、lncRNAs和circRNAs）；筛选差异蛋白、mRNAs、miRNAs、lncRNAs和circRNAs；对所有的差异靶点进行功能富集分析，发现影响核蛋白和细胞有丝分裂相关事件。随后证实抑制自噬可以增强TTFields治疗效果。另外，一个lncRNA CDK2-as1是潜在的靶点，对其功能做了研究。
小薇碎碎念：这篇文章比较完整，发现TTFields影响的功能可能与自噬有关。沿着这个线索，做了细胞实验的验证，并且选择一个关键的靶点进行详细的实验。
大致分享完这几篇后，不知道大家发现其中的规律没有。简单的测序和功能富集分析是必须的，最好是可以保证同一套样本。想要文章质量更上一层楼，可以对基因/蛋白影响的通路进行详细的研究；还可以对关键的基因进行功能实验研究。从另一个角度来说，实验量的多少也能反映出文章的质量。大家学废了吗？
