iProMix:基于批量蛋白质基因组数据的混合模型来研究ACE2的功能
Xiaoyu Song1, Jiayi Ji2, Pei Wang3
1Tisch Cancer Institute, Institute for Health Care Delivery Science, Department of Population Health Science and Policy, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY.
Journal of the American Statistical Association
|July 6, 2023
概括
一个新的统计框架,iProMix,识别了上皮细胞蛋白与ACE2的关联,揭示了与COVID-19严重程度相关的性别特异性干扰素途径. 这有助于理解疾病结果中的性别差异.
科学领域:
- 计算生物学 计算生物学
- 蛋白质组学是指蛋白质组学.
- 免疫学 免疫学 免疫学
背景情况:
- 严重急性呼吸道综合征冠状病毒2 (SARS-CoV-2) 利用ACE2蛋白进入人类细胞,需要对ACE2相互作用蛋白和通路进行研究.
- 目前的蛋白质基因分析缺乏单细胞分辨率,阻碍了对特定疾病相关细胞类型中的蛋白质活动的检查.
- 了解ACE2相互作用对于开发针对COVID-19的向疗法至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证一个新的统计框架,iProMix,用于识别上皮细胞特异性蛋白质和途径与ACE2的关联,使用批量蛋白质组数据.
- 分析肺腺癌蛋白质组数据,以揭示在上皮细胞中的ACE2相关途径.
- 调查这些关联中的潜在的性别特异性差异.
主要方法:
- 提出了iProMix,一个统计框架,使用混合模型来分解批量蛋白质组数据,并建模细胞类型特定的条件联合蛋白质分布.
- 改进了细胞类型组成估计,并利用非参数推理框架来解决假设测试期间细胞类型比例估计的不确定性.
- 将iProMix应用于110个正常肺组织样本的蛋白质数据 (临床蛋白质瘤分析联盟).
主要成果:
- 模拟证实了iProMix的控制良好的虚假发现率和有利的统计能力.
- 对肺组织蛋白质组数据的分析确定了干扰素α/gamma反应途径与上皮细胞中的ACE2蛋白丰度有显著关联.
- 发现ACE2和干扰素通路之间的关联方向是性别特异的.
结论:
- iProMix是一个有效的统计框架,用于从批量蛋白质组数据中发现细胞类型特定的蛋白质关联.
- 鉴定了ACE2和干扰素通路之间的特定性别关联,为男性和女性的COVID-19发病率和结果的差异提供了洞察力.
- 研究结果表明,需要对基于干扰素的COVID-19疗法进行性别特定评估.
