HBFP數據庫：人類體液蛋白質組研究又添一利器

　　人體體液是疾病相關蛋白的豐富來源，這些蛋白質從全身的病理組織中分泌或泄漏，許多可通過非侵入性方法獲得。近些年來，研究者通過檢查體液蛋白質組發現大量生物標志物，通過創新的高通量技術，現代蛋白質組學研究已經成功地在各種體液(如血漿、血清、唾液和尿液)中鑒定出大量蛋白質，成果顯著。吉林大學教育部符號計算與知識工程重點實驗室Shao Dan等開發出與之相對應的蛋白質組數據庫，通過提供豐富的信息和功能分析，人體體液蛋白質組數據庫(HBFP)是研究界探索各種體液中人類蛋白質組的絕佳工具。

圖1 人體體液蛋白質組數據庫(HBFP)在線網站

https://bmbl.bmi.osumc.edu/HBFP/

　　在過去的幾十年里，相關組織通過努力已經開發出幾個基于社區的蛋白質組數據庫，例如，2002年國際人類蛋白質組組織發起了人類血漿蛋白質組項目，并在其在線數據庫中報告了人類血漿和血清蛋白質成分。盡管有包含了小規模和特定的數據資源，但考慮其作為系統的分析工具及可持續問題，目前的研究尚未將已發表的體液蛋白質文獻整合成一個集中和的存儲庫。吉林大學等基于該領域的空白，開發了一個新的人體體液蛋白質組數據庫，該數據庫側重于17種人體體液中經過實驗驗證的蛋白質組，見表1。

表1 總體統計數據

　　目前，HBFP數據庫存檔了164份文獻報道的11827種獨特蛋白質，自2001年以來，肽和蛋白質水平的最大錯誤發現率為0.01，同時用戶能夠查詢、分析和下載每種體液的蛋白質條目，見圖2。

圖2 HBFP查詢頁面的構建流程和使用

　　 此新系統的三個獨特特征包括:(I)蛋白質注釋頁面包括基于原始參考文獻中報道的肽的相對定性測量的詳細豐度信息；(ii)對每個報道的蛋白質計算新的分數以指示發現置信度；(iii)根據人類蛋白質組項目數據解釋指南，HBFP將7354個蛋白質編目為至少兩個非嵌套的九個氨基酸的獨特映射肽，而剩余的4473個蛋白質具有兩個以上的獨特肽，而沒有給定的序列信息。

圖3 五種體液（血、尿、CSF、SF 、BALF）蛋白質組的Venn圖及共同含有的965 種蛋白質GO分析

　　在過去的十年中基于圖譜的蛋白質組學領域，許多計算研究有效發現新的蛋白質生物利用度和功能。課題組團隊未來的計劃是使用統計和機器學習方法納入計算識別的蛋白質，這些通過計算預測的蛋白質可以作為生物標記發現的次級資源。作為人類蛋白質分泌組的重要資源，團隊期望HBFP數據庫能夠成為促進臨床蛋白質組學研究和生物標志物發現的有力工具。

【參考文獻】

Shao D, Huang L, Wang Y, et al. HBFP: a new repository for human body fluid proteome[J]. Database (Oxford),2021,2021:baab065. doi: 10.1093/database/baab065.