@所有人：快看，科研圈也有神仙“CP”
2月最浪漫的日子到了，
科研人的情人节，打算怎么过呢？
其实，科研界也会有神仙“CP”，
更会高分撒糖！
本期，
科技君盘点了高甜又实用的多个黄金搭档，
“CP”助阵，科研“升温”！
这个情人节，拿捏住了🥰~
01
转录组 + 蛋白质组
转录组和蛋白质组是基因组在RNA和蛋白质两个层面的表达产物，对其进行多组学整合分析有利于研究基因表达过程的多级调控，能获得基因表达的全景图，为医学研究、药物研发、农业发展等各领域提供更全面的信息。
案例研究一
Nature绘制拟南芥蛋白质组图谱
植物模式生物拟南芥彻底改变了人们对植物生物学的认识，提高了对作物物种重要农艺性状机制的理解。拟南芥的基因组于20年前完成测序，至今已有数百个自然变异在基因组和表观基因组水平上得到检测分析。相比之下，拟南芥蛋白质组却远没有得到全面的描述。为弥补这一差距，该研究通过质谱和转录组技术，绘制了首个完整的拟南芥蛋白质组学、磷酸化蛋白质组学和转录组学图谱。
该研究对拟南芥（Arabidopsis thaliana）30个组织进行了转录组、label-free蛋白质组和磷酸化蛋白质组检测。回答了众多生物学问题，展示了如何基于这些数据深入挖掘有用的信息，如发现从短开放阅读框翻译的蛋白质、发现参与蛋白质生产调控的序列基序、识别组织特异性蛋白质复合物或磷酸化介导的信号事件等。
►参考文章：https://www.nature.com/articles/s41586-020-2094-2
02
转录组 + ChIP-Seq
转录组作为百搭款技术，可以和ChIP-Seq、Small RNA、WGS、蛋白质组和代谢组等产品强强联合，成为高分文章的发文利器！
案例研究二
DNBSEQ强势“CP”推动农作物育种相关表达调控机制的深入研究
文章标题：Enhanced sustainable green revolution yield via nitrogen-responsive chromatin modulation in rice.
该研究揭示了水稻赤霉素在氮素响应过程中的作用机制。研究团队发现，NGR5是植物氮素响应的正调控因子，它与PRC2蛋白复合物互作，通过介导组蛋白H3K27me3甲基化修饰来调节靶基因的表达，进而调控植物在生长发育（例如分蘖）过程中对土壤氮素水平的响应。研究团队在全球范围内首次发现，NGR5是赤霉素信号传导途径的关键元件。赤霉素会促进NGR5蛋白降解，从而导致抑制植物分枝生长的靶基因表观修饰水平降低，靶基因表达量由此升高，最终植物分枝结构的生长发育受到抑制。赤霉素信号传导新机制的发现，从分子水平上揭示了半矮杆作物在高肥条件下增产的原因。研究团队采用的华大DNBSEQ平台转录组、ChIP-Seq技术方案组团瞩目！该组合方案从Nature，一路走到今日Science封面，强力推动了农作物育种相关表达调控机制的深入研究。
►参考文章：https://www.science.org/doi/10.1126/science.aaz2046
►相关阅读：登完Nature，又上Science封面，科研界也有神仙“CP”！
03
定量蛋白质组+磷酸化蛋白质组
定量蛋白质组与磷酸化蛋白质组作为新晋“黄金搭档”，双管齐下，可以助力更深入的调控和分子机制研究，多维度高深度解析生物反应机制，更精准定位主导调控作用。
案例研究三
4D-蛋白质组和4D-磷酸化蛋白质组学研究前列腺癌患者的诊断生物标志物
尿液、血液等体液容易获取且无创，是临床上用于疾病诊断的主要样品类型。本文选取尿液样品，对前列腺癌筛查和早期诊断生物标志物进行了研究。该研究利用10例前列腺癌患者和10例健康人的尿液样本，运用4D-蛋白质组学、4D-磷酸化蛋白质组学分析鉴定到3,302个蛋白，并鉴定到3,233条磷酸化肽段和1,098个磷酸化蛋白。与健康对照组比较，该研究发现前列腺癌组中有121种磷酸化蛋白上调，103种磷酸化蛋白下调。GO分析发现上调的磷酸化蛋白参与的生物学过程包括信号转导、蛋白质磷酸化；分子功能则与蛋白激酶活性有关。KEGG通路分析发现这些磷酸化蛋白主要参与PI3K-Akt/AMPK信号通路、前列腺癌通路等。
►参考文章：https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acsami.0c19400
04
微生物组+代谢组
作为接连登上CNS的高分“CP”，微生物组（宏基因组/16S）和代谢组已经成为解析肠道菌群复杂网络的黄金搭档（表1）。代谢组学的加入使研究更接近微生物与人类生理功能间的内在联系，帮助我们从多维的角度进一步解析肠道微生物的功能[1]。
表1 微生物组+代谢组关联研究的CNS高分示例
研究场景一：未知表型与肠道菌群的关联研究
可以选择非靶向代谢组学与微生物组进行关联，常用于研究肠道菌群的代谢样本有3种：肠道内容物/粪便、血浆/血清及尿液，它们的研究方向各有不同侧重。首先根据研究需求选择合适的样本，对肠道菌群进行测序并无偏向地检测样本中的代谢物，可以发现与表型相关的特征菌群、特征代谢表达谱以及差异代谢物，通过关联分析文献调研等方式对作用机理进行合理猜想，随后再进一步验证特征代谢物与肠道菌群、表型之间是否存在相关关系及因果关系。
研究场景二：已有一定研究基础的表型与肠道微生物的关联研究
可以缩小范围研究与表型或肠道微生物相关的代谢物[2]，此时可选一类化合物进行靶向定量，直接找出与肠道微生物和表型有关的目标代谢物，并进一步通过模型实验及分子实验探索和验证它们之间的内在作用机制。目前已经有多种肠道微生物相关的化合物被发现与人类的生理功能相关，可以作为初步的参考及指导。
“CP”搞定，祝大家情人节快乐！
参考文献：
[1] Turnbaugh, P.J. and Gordon, J.I., 2008. An invitation to the marriage of metagenomics and metabolomics. Cell, 134(5), pp.708-713.
[2] Liu, R., Hong, J., Xu, X., Feng, Q., Zhang, D., Gu, Y., Shi, J., Zhao, S., Liu, W., Wang, X. and Xia, H., 2017. Gut microbiome and serum metabolome alterations in obesity and after weight-loss intervention. Nature medicine, 23(7), p.859.
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