近年来，随着组学技术的迅猛发展，这些技术已成为生物医学研究者探索机制的重要工具。生物体性状的表现涉及复杂的生命过程，众多因素如基因突变、基因表达水平、蛋白质翻译后修饰以及代谢结构变化等，都在影响生命特征的变化。转录组学反映了细胞或组织在特定生物过程中活跃基因的表达，是连接基因组和蛋白质组的重要桥梁。相比之下，蛋白质组则更贴近生物体的功能状态，因为蛋白质是执行大多数生物功能的分子。转录组学捕捉了基因的瞬时状态，而蛋白质组学则体现了基因的最终表现。

随着高通量测序技术的不断进步，转录组学已成为机制研究的首选方法，通过RNA-seq测序进行基因表达分析，推动了相关分子机制的研究。然而，mRNA的表达未必能够完全反映蛋白质的表达，翻译过程中还受到翻译调控、RNA修饰等生物过程的影响，常常导致转录与蛋白表达之间的差异。随着高分辨质谱技术的不断进步，蛋白质组学成为阐明细胞功能及其分子机制的重要工具，联合分析在高水平研究中更是屡见不鲜。

结合转录组与蛋白组的数据可以全面系统地研究基因表达与蛋白调控之间的相互作用与关系，以揭示基因和蛋白之间的相互影响，推动特定生物功能的形成。通过联合分析，可以探讨基因初始表达对蛋白生成的影响，以及基因表达产物对基因表达的反馈调控，深入挖掘其中复杂的分子关系。

文献案例

转录组与蛋白组研究方案

分析内容：
1. 转录组测序：
    • 差异基因火山图：展示两组样品中差异基因的显著性。
    • 差异基因热图：直观展示不同样本或分组中的基因表达变化。
    • 富集分析气泡图：基因分类，深入了解基因背后的信息。
    • 富集通路的GSEA分析：关注基因整体表达趋势，全面解释某一功能单位的调节作用。
    • KEGG网络图：呈现通路与基因之间的关系，洞悉全局。

2. 蛋白组分析：
    • 差异蛋白柱状图：展示不同处理组中差异蛋白的调控情况。
    • 差异蛋白质韦恩图：显示整体蛋白差异情况。
    • 富集分析气泡图：展示不同处理组中差异蛋白的功能。
    • PPI蛋白互作网络：从蛋白质组层面挖掘差异表达蛋白的变化趋势。

3. 联合分析：
    • 基于富集通路进行共表达分析：筛选在不同组学中显著富集的通路作为目标通路分析。
    • 基于调控网络挖掘关键调控物质：展示不同物质的调控关系，并筛选关键的调控物质。
    • 基于相关性分析：筛选转录水平和蛋白水平之间共表达的基因/蛋白质，挑选候选基因/蛋白质进行验证。

研究案例一

尊龙凯时发布了一项研究，探索了神经嵴衍生物的环境线索在胚胎神经母细胞瘤模型中作为转移触发因素的作用。该研究通过转录组学和蛋白组学的联合应用，成功识别与细胞运动相关的重要蛋白，同时发现了与肿瘤细胞粘附性和迁移能力有关的信号通路，指出了针对这种肿瘤的潜在靶点。

研究案例二

另一项研究通过转录组与蛋白组比较揭示了低温对大蒜变绿的调控机制。研究发现，低温储藏条件下，大蒜样本的基因和蛋白质在表达上显著差异，并鉴定出关键通路如谷胱甘肽代谢和氨基酸代谢在调控中发挥重要作用。此研究为改善大蒜储藏质量提供了新的视角。

总结：蛋白质组学是转录组学和基因组学的重要补充，联合分析可以更深入地了解基因表达与功能之间的复杂关系，从而更精准地锁定功能基因或蛋白，揭示相互作用网络，为生物医学研究提供更详细的生物学功能信息。尊龙凯时致力于推动多组学技术的应用，助力科研工作者在各种领域取得突破性进展。