高通量蛋白質(zhì)組學平臺somalogic和olink是兩個基于親和力的高通量蛋白質(zhì)組學研究平臺，它們通過對結(jié)合靶蛋白進行測量，在血漿蛋白等數(shù)千種蛋白質(zhì)的測量方面具有重要作用，有助于理解基因組與疾病之間的關(guān)系。somalogic的平臺使用單個適體來測量目標蛋白，而olink的平臺則需要結(jié)合兩種不同抗體進行免疫分析，這兩個平臺在測量蛋白質(zhì)方面具有一定的差異，也是近年來科學家們關(guān)注的重點問題。
近日，來自decode genetics /安進公司和冰島大學的kari stefansson團隊在國際頂刊《nature》上在線發(fā)表了題為“l(fā)arge-scale plasma proteomics comparisons through genetics and disease associations”的研究性論文（圖1）。
在這項研究中，他們比較了基于olink explore 3072平臺和somascan v4平臺的數(shù)據(jù)，分析了由英國生物銀行（ukb）和冰島生成的血漿樣本數(shù)據(jù)，并使用可用基因型和表型數(shù)據(jù)來比較它們與平臺上蛋白質(zhì)水平的關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)選擇不同的平臺在疾病研究的背景下會對結(jié)果和結(jié)論產(chǎn)生實質(zhì)性的影響。這項研究深入理解了somalogic和olink平臺在高通量蛋白質(zhì)組學研究中發(fā)揮的重要作用，加深了對序列變異與疾病和其他性狀之間關(guān)系的理解。
圖1
通過對olink explore 3072中的1474個樣本和somascan v4中的419個樣本進行重復測量，研究人員發(fā)現(xiàn)，olink平臺的中位cv比低于somascan平臺(分別為0.35和0.50)，這表明olink平臺的測定更加精確。這與之前的研究結(jié)果相反，之前的研究發(fā)現(xiàn)對照樣品的somascan測定的cv值低于olink測定的cv值。這表明對照樣品的cv值并不一定反映測定的精度，而cv比率則更準確。
圖2
根據(jù)somascan和olink兩個平臺的研究結(jié)果，研究人員發(fā)現(xiàn)兩個平臺之間的水平相關(guān)性為0.33，分布呈現(xiàn)兩種模式，一種略高于0，另一種略低于0.6（圖2）。olink平臺由早期版本1536和附加后續(xù)檢測集expansion組成，其中1536組的中位數(shù)相關(guān)性顯著高于擴展組，分別為0.36和0.27。相比之下，兩個平臺上所有可能檢測到的中位數(shù)相關(guān)性為-0.01，olink平臺內(nèi)的中位數(shù)相關(guān)性為0.08，somascan平臺內(nèi)的中位數(shù)相關(guān)性為-0.01。在兩個平臺上檢測到的cis pqtls分析中，蛋白質(zhì)水平的總體方差更為一致，但單個平臺上是否存在cis pqtls沒有顯示出明顯的趨勢。
olink和somascan平臺在檢測血漿蛋白質(zhì)時，顯示出不同稀釋組間的蛋白質(zhì)豐度和相關(guān)性差異，且大部分蛋白質(zhì)水平低于檢測限。兩個平臺都缺乏細胞內(nèi)蛋白而富含分泌蛋白。組織之間的蛋白質(zhì)水平相關(guān)性差異較大，且與測量精度相關(guān)。樣本年齡、性別和bmi與許多蛋白質(zhì)水平顯著相關(guān)，且兩個平臺在某些疾病中蛋白質(zhì)關(guān)聯(lián)結(jié)果一致，但也有不一致的結(jié)果，這可能與不同平臺間的測量差異和可能存在的不同蛋白質(zhì)形態(tài)有關(guān)。
在pqtl分析中，研究人員使用更多序列變體和數(shù)據(jù)歸一化方法，鑒定了大量順式和反式pqtl。在olink和somascan數(shù)據(jù)中，超過98%的順式pqtl僅與一種蛋白質(zhì)相關(guān)，但少數(shù)pqtl與多個蛋白質(zhì)相關(guān)。研究人員還注意到在rna水平上存在cis基因表達的共同調(diào)控，但不影響pqtl檢測性能。他們還發(fā)現(xiàn)特定蛋白質(zhì)的cis pqtl檢測與高于lod的測定分數(shù)和高于lod的中位數(shù)歸一化蛋白表達值呈正相關(guān)，但這并不意味著低于lod的測量值不能提供信息。
研究人員還對不同祖先群體進行pqtl分析，評估了更大的序列多樣性和ld的可變模式，將關(guān)聯(lián)信號細化到更少的變體。他們分別使用olink explore 1536平臺和somascan平臺對非洲人血漿中的1472種蛋白質(zhì)水平進行分析，并檢測了順式pqtl。發(fā)現(xiàn)不同祖先群體之間存在pqtl的差異，非洲血統(tǒng)的測試者中較為常見與低水平的低密度脂蛋白膽固醇相關(guān)的pcsk9功能缺失變體，研究人員還發(fā)現(xiàn)了與血紅蛋白β亞基編碼基因hbb中的鐮狀細胞貧血變體相關(guān)的高水平hmox1。ukb-af組的順式pqtl具有較高的ld和平均變異數(shù)較少，與非洲血統(tǒng)人群具有更高的序列多樣性和較低的ld相一致（圖3）。在共有的893個蛋白中，有62個蛋白在ukb-af中實現(xiàn)了順式pqtl位點的大量改進，暗示在非洲血統(tǒng)人群中研究與相同變體的疾病相關(guān)性可能會獲得潛在收益。這些結(jié)果表明不同祖先群體之間存在pqtl的差異，并對疾病相關(guān)性研究具有潛在價值。
圖3
研究人員還發(fā)現(xiàn)olink和somascan兩個平臺檢測到的蛋白質(zhì)數(shù)量相差不大，且大部分蛋白質(zhì)都有cis pqtl存在。然而，兩個平臺檢測到的pqtl主要是trans pqtl，且反式的pqtl關(guān)聯(lián)多于順式，但順式的次要關(guān)聯(lián)多于反式。他們探討了順式pqtl的檢測比例受多種因素影響，包括稀釋組、亞細胞位置和cv比。此外，蛋白質(zhì)的豐富程度和檢測精度也會影響順式pqtl的檢測比例。在分析儀器匹配的蛋白質(zhì)方面，olink平臺比somascan平臺的獨聯(lián)體pqtl檢測比例更高，而olink和somascan平臺之間的相關(guān)性也較高（r = 0.48），但低于cis pqtl的相關(guān)性（r = 0.17）。最后，研究人員通過全基因組測序的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)了與罕見序列變異相關(guān)的蛋白質(zhì)水平在兩個平臺上的差異。
研究人員深入探索了olink和somascan兩個平臺檢測的pqtl之間的關(guān)聯(lián)性和差異。他們發(fā)現(xiàn)雖然兩個平臺對pav引起的表位效應同樣敏感，但當一個平臺的pqtl在另一個平臺沒有找到相應的pqtl時，或者兩個平臺的pqtl處于高ld時，它們之間的相關(guān)性較低。此外，研究人員還指出了即使在兩個平臺上都檢測到一種蛋白質(zhì)的pqtl，也不能輕易地認為它們玩全相同，因為它們可能受到不同的技術(shù)、樣本、數(shù)據(jù)質(zhì)量等因素的影響。此外，一些在somascan數(shù)據(jù)中與多個蛋白質(zhì)相關(guān)的pqtl在olink數(shù)據(jù)中并不與任何蛋白質(zhì)相關(guān)，反之亦然。盡管兩個平臺上都檢測到了多效性pqtl，但它們并不玩全相同?？偟膩碚f，盡管在兩個平臺上都檢測到多種蛋白質(zhì)的pqtl，但它們之間的關(guān)聯(lián)性和差異需要謹慎地考慮。
因此，研究使用了三種方法來建立這種關(guān)系：一種是分析pqtl和疾病相關(guān)變異之間的高ld（連鎖不平衡），另一種是將疾病相關(guān)變異包含在具有pqtl的高ld的可信基因集合中，蕞后一種是對于具有必要統(tǒng)計數(shù)據(jù)的特定示例，進行統(tǒng)計共定位分析。在olink-ukb-bi和冰島的somascan兩個數(shù)據(jù)集中，都分別檢測到了大量的順式和反式pqtl，并且一些疾病相關(guān)的變異被發(fā)現(xiàn)在可信基因集合中。此外，研究人員還發(fā)現(xiàn)了一些具有疾病相關(guān)變異的高ld的順式pqtl，例如在il10位點，rs3024493的次要等位基因(a)與其相關(guān)的rs3024505與ibd34的風險增加相關(guān)（圖4）。這個變異與較低的il-10水平相關(guān)，而il-10被認為是該區(qū)域蕞有可能的候選基因?？偟膩碚f，這些研究結(jié)果有助于更好地理解疾病相關(guān)變異與蛋白質(zhì)水平變化之間的聯(lián)系，以及這種聯(lián)系可以更好的預測疾病風險。
圖4
此外，研究人員還對腫瘤壞死因子配體超家族成員11 (tnfsf11)、erbb4、grp和il2rb的順式pqtl與一些疾病相關(guān)性進行了研究。這些變異與原發(fā)性膽汁性肝硬化、較低的bmi和2型糖尿病風險、哮喘風險等有關(guān)。此外，他們還討論了在兩個平臺上檢測到的順式pqtl與疾病相關(guān)變異高ld的情況，并解釋了反式pqtl與疾病關(guān)聯(lián)的可能機制。
研究人員還發(fā)現(xiàn)反式pqtl通常與受疾病影響的組織中表達豐富的蛋白質(zhì)相關(guān)，這些發(fā)現(xiàn)可能指向潛在的疾病生物標志物。例如，defb4a和prss2的水平在兩個平臺之間高度相關(guān)，而且在兩個平臺上都觀察到cis pqtl。為了評估哪些與疾病相關(guān)的反式pqtl可能對應于同一途徑中蛋白質(zhì)之間的相互作用，他們根據(jù)string數(shù)據(jù)庫評估了受反式pqtl影響的每個蛋白質(zhì)是否與蕞接近變體的基因編碼的蛋白質(zhì)相互作用。對于具有疾病或性狀相關(guān)變異的高ld中約9%的反式pqtl，已知這兩種蛋白之間高度相互作用。例如，tlr3的變異與自身免疫性甲狀腺疾病和ifnl1的反式水平相關(guān)，帶有ifnl1的反式pqtl強烈支持tlr3在自身免疫性甲狀腺疾病發(fā)病機制中的變異位點的作用。因此，這項研究的結(jié)果支持通過反式pqtl來研究潛在的疾病生物標志物和藥物靶點，以幫助更好地了解和治療疾病。
總結(jié)
這項研究通過比較了olink explore 3072和somascan v4平臺的數(shù)據(jù)，研究人員發(fā)現(xiàn)兩個平臺之間存在適度的相關(guān)性。盡管兩個平臺上檢測到的順式蛋白數(shù)量性狀位點的決對數(shù)量相似，但olink平臺在此類分析性能支持證據(jù)的比例上更高。此外，許多蛋白質(zhì)在不同平臺之間具有基因組關(guān)聯(lián)。因此，選擇合適的平臺對于蛋白質(zhì)與疾病研究的結(jié)果和結(jié)論具有重要影響。這些平臺提供的信息具有互補性，有助于研究人員更好地理解蛋白質(zhì)與疾病之間的關(guān)系。
以上文章來源于being科學，作者鳶尾與半夏