8月13日，國際學(xué)術(shù)期刊Cell Discovery在線(xiàn)發(fā)表了中國科學(xué)院上海營(yíng)養與健康研究所計算生物學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗室（馬普計算生物學(xué)研究所）邵振研究組研究論文“MAP: model-based analysis of proteomic data to detect proteins with significant abundance changes”，報道了一種新計算模型MAP，用于統計分析基于同位素標記產(chǎn)生的定量蛋白質(zhì)組數據并鑒定其中差異表達的蛋白質(zhì)。
基于同位素標記和質(zhì)譜技術(shù)的定量蛋白質(zhì)組實(shí)驗（如iTRAQ、TMT和SILAC等）能同時(shí)檢測數千甚至上萬(wàn)個(gè)蛋白質(zhì)在不同樣本之間的相對豐度或表達差異。這類(lèi)數據已有的差異表達分析方法大多依賴(lài)于對并行或已有的技術(shù)重復數據進(jìn)行前期比較來(lái)構建實(shí)驗的技術(shù)誤差模型，并以它為基礎檢驗每個(gè)蛋白質(zhì)在被比較樣本之間表達差異的統計顯著(zhù)性。該方法占用了有限的實(shí)驗通道，也難以保證誤差模型的精確適用性。
針對這一局限，在MAP模型中研究人員發(fā)展了一種新穎的分步回歸（step-by-step regression）分析流程，實(shí)現直接對被比較的兩個(gè)iTRAQ樣本構建技術(shù)誤差模型。在此類(lèi)研究中，一個(gè)常用的經(jīng)驗假設是技術(shù)誤差對樣本間每個(gè)蛋白質(zhì)iTRAQ信號log2比率（log2-ratio）的貢獻服從以0為中心的正態(tài)分布N（0, σ2）。其中，方差σ2依賴(lài)于該蛋白質(zhì)的信號強度，并且常被用一個(gè)指數衰減函數來(lái)刻畫(huà)其依賴(lài)關(guān)系，即所要構建的全局誤差函數。MAP模型首先使用滑動(dòng)窗口掃描兩個(gè)樣本的M-A圖，同時(shí)對窗口中0附近的log2比率進(jìn)行線(xiàn)性建模，以其斜率的平方作為誤差函數的局域估計。然后，對所得局域估計進(jìn)行第二輪指數擬合，獲得被比較樣本的全局誤差函數，并以它為參照計算每個(gè)蛋白質(zhì)信號差異的顯著(zhù)性P值（圖一）。
圖一：MAP模型的分步回歸分析流程。
(a)局域線(xiàn)性擬合；(b)全局指數擬合構建技術(shù)誤差模型；(c)計算每個(gè)蛋白質(zhì)信號差異的顯著(zhù)性P值。
同位素標記定量蛋白質(zhì)組數據長(cháng)期存在比率壓縮的難題。研究人員使用MAP模型分別比較分析了三個(gè)批次產(chǎn)生的小鼠胚胎干細胞分化前后蛋白質(zhì)組數據，發(fā)現蛋白質(zhì)iTRAQ信號log2比率在不同批次間關(guān)聯(lián)很低（圖二a），可能是因為技術(shù)誤差對其貢獻所服從的正態(tài)分布N（0, σ2）在批次間各不相同。根據MAP模型，研究人員提出使用每個(gè)批次的全局誤差函數對其中每個(gè)蛋白質(zhì)iTRAQ信號的log2比率進(jìn)行重標度（rescaling），使得在不同批次中技術(shù)誤差對其貢獻均服從標準正態(tài)分布N(0, 1)，從而發(fā)展了一個(gè)新的Z統計量。比較不同批次蛋白質(zhì)Z統計量之間的關(guān)聯(lián)，可以發(fā)現它具有明顯更好的可重復性（圖二b）。
圖二：不同批次蛋白質(zhì)iTRAQ信號的log2比率(a)和Z統計量(b)的皮爾森關(guān)聯(lián)系數。
為方便蛋白質(zhì)組領(lǐng)域研究者使用MAP模型進(jìn)行數據分析，研究人員搭建了一個(gè)網(wǎng)絡(luò )服務(wù)平臺（http://bioinfo.sibs.ac.cn/shaolab/MAP）。該平臺額外搭載了一個(gè)整合分析模塊，能夠通過(guò)整合多個(gè)批次生物重復比較結果的次優(yōu)P值或者平均Z統計量來(lái)最終鑒定差異表達蛋白質(zhì)，并新發(fā)展了一種分析方法用于估測基于這些統計量所定義差異表達蛋白質(zhì)的錯誤發(fā)現率（FDR）。此外，在用于雙樣本比較的MAP模型基礎上，研究人員還通過(guò)分別用樣本方差和卡方分布分位數取代原分步回歸建模流程中所使用的log2比率和標準正態(tài)分布分位數，進(jìn)一步發(fā)展了適用于多樣本比較的拓展eMAP模型。
上述研究由中國科學(xué)院上海營(yíng)養與健康所研究助理李木山和博士研究生涂世奇等在邵振研究員的指導下，與中國科學(xué)院植物生理生態(tài)研究所、復旦大學(xué)上海醫學(xué)院和美國西南醫學(xué)中心等多家單位的研究人員合作完成，得到了國家自然科學(xué)基金委、科技部和中國科學(xué)院等多項基金的資助。
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