通过遗传学与疾病关联进行的大规模血浆蛋白质组学比较

本研究采用可测量血浆中数千种蛋白质的高通量蛋白质组学平台，结合遗传信息与表型信息，探索弥合基因组与疾病之间差距的可能性。研究者对通过 UK Biobank Pharma Proteomics Project 从 50,000 多名 UK Biobank 参与者的血浆样本中获得的 Olink Explore 3072 数据进行了关联研究，重点关注具有英国、爱尔兰、非洲及南亚血统的人群。研究还将结果与来自 36,000 名冰岛人血浆的 SomaScan v4 研究结果进行了比较，其中 1,514 人也有可用的 Olink 数据。两个平台之间的相关性属于中等水平，并表明某些蛋白质的遗传关联在两个平台之间存在差异1。

具体有什么不同？

研究在两个平台（Olink 与 SomaScan）上检测到不同的遗传关联，并提供了一些例子，说明这些差异可能会影响从整合疾病研究与蛋白质水平所得出的结论。这些差异在 cis protein quantitative trait loci (cis-pQTLs) 的检测中尤为明显，其中 Olink 平台检测这些 cis-pQTLs 的比例高于 SomaScan 平台（72% 对 43%）。此外，研究还观察到蛋白质的遗传关联在不同平台之间存在差异，表明这可能会影响研究的结论1。

请通俗易懂地解释 cis protein quantitative trait loci (cis-pQTLs)

cis protein quantitative trait loci (cis-pQTLs) 指的是调节某种特定蛋白质数量或活性的基因变异（遗传变异）。这些变异之所以被称为 “cis”，是因为它们位于与编码该蛋白质的基因相同染色体上的邻近位置。cis-pQTLs 可以影响蛋白质的表达，从而影响个体的表型及疾病风险。

cis-pQTLs 是如何判定的？

cis-pQTLs 的识别使用统计学方法，通过比较遗传信息与蛋白质数量数据来进行。具体而言，研究人员会考察单个基因变异（如 SNPs）与该基因变异附近所编码蛋白质数量之间的关联。如果该关联在统计学上显著，则该基因变异可能被识别为 cis-pQTL。这一过程使用个体的遗传数据与蛋白质组学（蛋白质测量）数据来完成，有助于理解某种特定蛋白质的数量在多大程度上受到遗传调控。

Olink 平台与 SomaScan 平台有何不同

Olink 与 SomaScan 使用不同的技术来进行血浆蛋白质组学分析。研究表明，Olink 平台检测 cis-pQTLs 的比例高于 SomaScan 平台，且蛋白质的遗传关联在两个平台之间存在差异。这些差异可能会影响从整合蛋白质水平与疾病研究所得出的结论1。

具体在技术上有什么不同？

Olink 与 SomaScan 各自使用不同的技术来进行蛋白质组学分析。以下描述其技术上的差异：

检测技术：
- Olink：Olink 平台使用基于抗体的近端延伸免疫分析（Proximity Extension Assay, PEA）技术。它利用与特定蛋白质结合的抗体对，从而对蛋白质进行检测和定量1。
- SomaScan：另一方面，SomaScan 平台使用基于适配体（aptamer，与特定蛋白质结合的短单链 DNA 或 RNA 分子）的技术2。
测量精度与分析范围：
- 研究表明，Olink 平台对靶蛋白具有较高的特异性，且表型关联的数量较多3。
- 另一方面，SomaScan 平台被认为在整个蛋白质组范围内具有广泛的测量精度与分析范围3。
相关性范围：
- 在评估蛋白质表达方面，Olink 与 SomaScan 之间显示出大范围的相关性。这意味着，由于两个平台使用不同的技术，同一种蛋白质也可能呈现出不同的结果4。

这些差异可能成为根据研究的设计与目的来决定选择哪个平台的因素。此外，这些差异也可能影响对使用不同平台所获得的研究结果的解读。

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