蛋白质组学

背景介绍

蛋白质组学是一门研究生物体在特定条件、特定时间、特定空间内全部蛋白质的种类、表达、相互作用、修饰状态的学科。传统的蛋白组学、蛋白标志物检测方法，在检测的通量、灵敏度、临床转化的能力上，有种种限制。为了克服这些限制，经过多年的研发和充分验证，Olink蛋白质（Olink Proteomics）现在已经具备了成熟的技术方案。

技术原理

Olink Proteomics核心技术是邻位延伸分析技术（Proximity Extension Assay，PEA），该技术具有高通量、高特异性、高灵敏度、宽动态范围等特点。PEA技术针对每个待检测蛋白设计了一对抗体，该抗体分别偶联独有的DNA寡核苷酸链，形成具有高特异性的探针；抗体与待检测物结合后，临近的两条DNA链互补延伸，生成新的DNA分子模板；利用qPCR或NGS进行检测，通过特异性的核苷酸序列信号来反应检测蛋白质的含量。

实验流程

技术优势

（1）高通量：快速检测批量样品中的48~3072种蛋白标志物；

（2）低体积：每个样品仅需不到1~6μL；

（3）靶向性：所有检测蛋白，均为生物标志物，覆盖100%信号通路（来自于全球顶级机构和专家）；

（4）高灵敏：检测灵敏度可达fg/mL级别；
（5）宽动态：动态范围横跨10个log，覆盖高、中、低丰度蛋白（尤其低丰度蛋白）；

（6）自动化：自动化样品处理流程提供了绝佳的简易性、准确性和重复性；

（7）多组学：可通过一台NGS二代测序仪或qPCR仪（Signature Q100）得到多组学数据；

（8）液体活检：兼容组织在内的各类样本，尤其擅长检测体液中的低丰度蛋白。

应用方向

Olink Proteomics常应用在Develop diagnostics biomarkers（诊断研发）、Biomarker Discovery in Drug （药物研发）Development Process、Improve understanding of disease biology（基础研究）、New applications （新的应用开发），重大疾病的研究（七大疾病类型和七大生理过程）、医学转化等等。

应用现状

Olink Proteomics已经经过了欧美科学家和制药、诊断领域的精准医学同行的充分检验和认可。

科研：目前已有超过850篇文献采用了Olink技术；

制药：全球前20的药厂已是Olink平台的用户；

诊断：已经有诊断公司采用Olink的技术成功开发了多发性硬化等“复杂疾病的液体活检生物标志物Panel”；

早筛：全球疾病早筛领域的头部公司正在采用Olink进行“肿瘤等疾病早筛产品”的开发。

样本类型

广泛应用于血清、血浆（标准样本)、脑脊液、眼睛房水、尿液、组织裂解液、细胞培养液、细胞裂解液、微泡/外泌体、组织液、微透析液、细针活检组织样本、干血斑、滑液、唾液等（非标样本）。

标准样本：血清、血浆不需预实验，按要求准备样本后可直接正式实验。

非标样本：除血清、血浆外的非标样本需提前预实验。每个组别需提前提供3~4例样本，体积50~60μL，蛋白浓度0.5~1μg/μL。

Olink Proteomics panel类型

      目前基于Olink提供的panel已经应用于神经病学、炎症、肿瘤学、免疫肿瘤学、心血管系统等多种疾病，并且针对不同的疾病类型，Olink优化了不同的panel，分别在心血管代谢、心血管、发育、免疫反应、肿瘤免疫、炎症、代谢、神经系统疾病、肿瘤、器官损伤等不同的场景进行应用。

其中基于微流控qPCR的每一个Target 96 panel都可以检测96种蛋白，其包含了14种疾病panel类型和1个小鼠的panel。

Target 96 panel 14种panel类型

相对应的Olink在NGS平台上分别优化了 Explore-1536 panel，用来检测1536种蛋白；以及4个384-plex蛋白，分别用来有侧重地研究诸如肿瘤、感染、神经、心血管代谢等领域，最新又优化出了Explore-3072 panel，用来检测3072种蛋白，基于上述的panel已经发表近850篇高分文章。

Olink Explore 3072 信号通路覆盖度

Olink的蛋白Panel标志库来源

1) 人类蛋白质图谱、分泌蛋白图谱计划中涉及的分泌型蛋白：其中相当一部分来自于瑞典皇家科学院Mathias Uhlén教授。

2) 组织和器官特异性蛋白：覆盖人体27个器官。这一部分来自于Olink与系统生物学研究所Leroy Hood教授的战略合作。这些蛋白在疾病情况下会进入血液循环。

3) 炎症相关蛋白：目前最为全面的细胞因子、白介素等炎症相关蛋白的检测能力，在确保灵敏度的前提下，全面覆盖，可以高精度地刻画人体免疫系统的变化。

4) 在研和公认药物靶点：目前已经有超过1000个蛋白为药物靶点，这些蛋白与上述几组有很大程度的重叠。

5) 在血浆中通过其他蛋白组学、标志物检测方法发现的新蛋白。

数据分析

标准数据分析内容

1) 鉴定分析：检出结果统计；鉴定结果统计表；鉴定结果统计；韦恩图；主成分分析（PCA）图。

2) 差异分析：差异结果统计；差异结果柱状图；火山图；聚类分析图；箱线图。

3) 多组的比较分析（组别≥3）：mufzz聚类；雷达图；箱线图。

4) 功能分析：亚细胞定位；结构域分析；GO分析；KEGG通路分析；互作网络分析。

高级数据分析内容

1) 功能分析：GSEA富集分析。

2) 临床药物研究：药物靶点注释。

3) 标志物筛选：集成机器学习。

4) 与临床表征的联合分析：热图；弦图；ROC分析；WGCNA分析。

结果展示

为了了解 Olink 数据和临床数据的特征，原始数据经预处理之后，通过PCA图、热图、生物特征聚类等方式来展示不同的数据特征。