Bakgrund: Nya framsteg inom proteomik har kastat ljus för att upptäcka serumproteiner eller peptider som biomarkörer för att spåra utvecklingen av diabetes samt förstå molekylära mekanismer av sjukdomen. Resultat: I detta arbete analyserades humant serum av icke-diabetiska och diabetiska kohorter genom proteomiskt förhållningssätt. För att analysera totalt 1377 högkonfident serum-proteiner, utvecklade vi en datastrategi som kallas lokaliserad statistik av protein överflöd distribution (LSPAD) för att beräkna en betydande fördomar av en viss protein-överflöd mellan dessa två kohorter. Som ett resultat av detta fann man 68 proteiner som var signifikant överrepresenterade i diabetikerserumet (p,0.01). Dessutom utvecklades en vägasassocierad analys för att erhålla den övergripande vägfördel som förknippas med typ 2-diabetes, från vilken den signifikanta överrepresentationen av komplementsystem i samband med typ 2-diabetes upptäcktes. Dessutom observerades en uppströmsaktivator av komplementväg, ficolin-3, överrepresenterad i serum hos patienter med typ 2-diabetes, som ytterligare validerades med statistisk signifikans (p = 0,012) med fler kliniska prover. Den utvecklade LSPAD-metoden är väl lämpad för analys av proteomiska data från biologiska komplexa system såsom plasmaproteom. Med LSPAD avslöjade vi den omfattande distributionen av de proteiner som förknippas med diabetes i olika överflödsnivåer och engagemanget av ficolin-relaterade komplement aktivering i diabetes.
Begreppet lokaliserad statistik som används vid val av omik föreslås först av REF, där humant serum av icke-diabetiska och diabetiska kohorter analyserades med proteomisk metod.
Localized-Statistical Quantification of Human Serum Proteome Associated with Type 2 Diabetes
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}