蛋白质组学和单细胞转录组测序研究思路
普通转录组（Bulk RNA）是生物组织样品中在某个时间对应的所有mRNA转录情况，通常作为组织或者样品某个时刻状态的重要指标，不同的样品、不同组织、不同物种、不同的处理都会造成mRNA表达情况的改变，从而调控机体的生命状态或者执行某些细胞功能，相对于蛋白而言，mRNA的稳定性和检测的便利性，大大促进了转录组技术的发展和应用。
然而传统的Bulk RNA测序手段是针对细胞集合进行测序，单个细胞特异性的信息往往被掩盖，导致错失很多重要信息。随着测序技术尤其是高通量测序技术的迅速发展，人们对基因组变异/基因表达差异与表型之间关系的认识越来越深刻。科学家发现，细胞群体的RNA平均表达水平不一定与群体中单个细胞的RNA表达相同。例如，有些基因持续在低水平表达，而另一些则在短时间内大量表达。对宏观测定而言，这样的表达模式被平均化。因此需要对单个细胞或者某群细胞的转录状态进行深入的研究。单细胞转录组测序，是指在单细胞水平上进行RNA测序的新技术，不仅可以研究细胞之间的异质性，还可以得到基因的表达信息等。同时，单细胞转录组测序可以得到细胞层面大量差异表达基因和调控代谢通路，可以提供很多研究思路。
蛋白质组学（Proteomics）是从整体水平上研究细胞内蛋白质的组成、活动规律及蛋白质与蛋白质的相互作用，是功能基因组学时代一门新的学科，蛋白质组是细胞功能和状态的直接描述。蛋白质作为mRNA的翻译产物，行使具体功能。然而，药物的主要靶点是蛋白质并不是mRNA，且mRNA的表达量与蛋白质的表达量并不能完全对应起来，因为转录与翻译是两个不同的生物学过程，RNA转录以后还要经过一系列的过程才能得到有功能的蛋白质，例如RNA和蛋白质的周转、翻译后修饰、蛋白质构象变化以及蛋白质水解等等。因此，我们不能只测量RNA，就由此推测蛋白质看起来都一样。
要全面探究生物体疾病机理、环境应激、生长发育机制等，精细描绘关键基因的表达模式，同步检测mRNA和蛋白质的表达量并进行联合分析已成为当前研究的必然趋势。往往转录和蛋白之间的差异揭示出转录后的一系列变化情况，暗示更多的生物调控机制。
现阶段，传统转录组和蛋白组的联合已经成为研究的常规思路。在出现单细胞转录组测序后，科学家们已经开始以单细胞分辨率组合多层信息。这些“多组学”技术可以更仔细地观察细胞之间的可变性，更清楚地识别特定细胞及其功能。分析基因组DNA揭示了单细胞基因组，甲基化组织或染色质，而分析RNA和蛋白质则能分别产生转录组和蛋白质组数据。
单细胞转录组和蛋白组的联合，比常规转录组和蛋白组的联合更多了单个细胞或者某类细胞层面的信息。在单细胞水平上的多组学分析有助于识别和理解细胞类型和细胞亚群之间的差异，从而了解生命的本质。结合蛋白质组学，能进一步为揭示调控蛋白的细胞来源问题，深度阐述发病机制的异质性和复杂性问题。
蛋白组和常规转录组的联合已经很多，蛋白质组学与单细胞转录组学结合的研究近两年也逐渐出现，相比起来，蛋白质组和单细胞转录组结合，可以带给我们更多的信息，能够使我们预测调控蛋白的细胞来源，同时也能联合筛选生物标志物，帮助我们明确候选标志物的范围。在目前的研究案例中，较多为蛋白组和单细胞转录组以及转录组联合，部分为蛋白组和单细胞转录组联合，两种情况下联合思路基本一致。
两者联合，一般分为以下两种类型：1）通过蛋白组学筛选得到差异基因或者候选标志物，在单细胞层面分析候选基因的细胞来源；2）通过蛋白组学筛选候选标志物，同时结合单细胞转录组数据进一步缩小确定候选标志物。
发表期刊：Circulation
影响因子：29.690
发表时间：2020.10
研究内容：血浆蛋白质组+单细胞转录组联合筛选心肌梗塞后心力衰竭的生物标志物，并基于单细胞转录组数据揭示标志物对应的细胞来源问题。
样本类型：血浆
样本数量：431例冠状动脉疾病队列（CDCS）；223例通过逆转心脏重构改善心肌梗塞的结果队列（IMMACULATE）
研究方法：蛋白组，单细胞转录组
实验设计：见下图
研究思路：对于CDCS队列（冠状动脉疾病队列研究）（数据集1）和IMMACULATE队列（通过逆转心脏重构改善心肌梗塞的结果）（数据集2），在出院后30天对发生MI的患者进行抽样，基于蛋白组学，测量了共654名MI后患者的1305种蛋白质，并通过差异表达和网络分析确定了候选蛋白质。同时分析了4个单细胞转录组数据集（数据集3），以确定在小鼠和人类MI和HF模型中一致的候选基因。最终将所有数据集联合起来，进一步确定了CDCS、IMMACULATE和单细胞数据集共有的生物候选物。
研究结果：通过血浆蛋白组和单细胞转录组，共筛选出83个候选标志物，而这些蛋白质中很多来源于基质细胞，突出了MI后HF中细胞外基质的突出地位。同时6种最高优先级的蛋白质候选标志物在患者队列的血浆蛋白质组学分析和单细胞转录组学分析中均显著富集；其中2个候选物NT-proBNP和TNNT，是MI后HF的公认生物标志物，其他4个则是新出现的生物标志物：ANGPT2、THBS2、LTBP4和FSTL3。
案例二：综合尿液蛋白质组学和肾脏单细胞基因组学确定狼疮性肾炎中的IFN- γ反应梯度
发表期刊：JCI Insight
影响因子：8.315
发表时间：2020.07
研究内容：通过尿液蛋白质组反映免疫激活度特征，从而辅助狼疮性肾炎患者分类。同时利用单细胞转录组揭示可能产生尿液中检测到的趋化因子的细胞来源。
样本类型：尿液（蛋白组）；肾脏组织（单细胞转录组）
样本数量：30例狼疮性肾炎患者（发现集）；6例狼疮性肾炎患者（验证集）
研究方法：蛋白组，单细胞转录组
实验设计：见下图
研究思路：文章通过尿液蛋白组，分析了蛋白生物标志物，发现患者在IFN-γ诱导的趋化因子梯度上分层，较高的值识别出患有增殖性狼疮性肾炎的患者。再将尿液蛋白质组学结果与肾活检的单细胞转录组学相结合后，观察到定义梯度的尿趋化因子主要通过浸润 CD8+ T 细胞，以及自然杀伤细胞和骨髓细胞。最终验证发现尿液趋化因子梯度与肾脏浸润CD8 +细胞的数量显著相关。
研究结果：研究表明，尿液蛋白质组反映免疫激活度特征，可辅助狼疮性肾炎患者分类，预测狼疮性肾炎中肾脏免疫浸润的细胞组成。肾脏组织单细胞转录组数据揭示主要产生IFN-γ的CD8+ T细胞可能是促进尿液中免疫活化特征的关键细胞类群。
参考文献：Fava A, Buyon J, Mohan C, Zhang T, et al. Integrated urine proteomics and renal single-cell genomics identify an IFN-γ response gradient in lupus nephritis. JCI Insight. 2020 Jun 18;5(12):e138345.
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