白细胞介素-6和肿瘤坏死因子α作为患有抑郁症和双相情感障碍的年轻成人中抑郁和躁狂症预测性生物标志物

《Journal of Psychiatric Research》：Interleukin-6 and Tumor Necrosis Factor Alpha as Predictive Biomarkers for Depression and Mania in Young Adults with Depressive and Bipolar Disorder

苍白螺旋体亚种pallidum的蛋白质组学研究通过LC-MS/MS分析了七个菌株（Nichols-like和SS14-like各四组），结合八种注释算法，发现74.9%的预测蛋白可被检测，其中85.5%由≥2个肽段确认，72.4%由≥3个肽段确认。比较显示SS14-like组 FolD和信号肽蛋白丰度更高，而Nichols-like组6-磷酸葡萄糖酸内酯酶等表达更高，并鉴定出三个假基因（TP0127, TP0865, TP0924）的可翻译区域。

　　在本研究中，科学家们对七种在体外培养条件下的梅毒螺旋体（Treponema pallidum subsp. pallidum, TPA）菌株进行了蛋白质组分析。这些菌株包括三种Nichols-like菌株（DAL-1、Haiti B和Madras）以及四种SS14-like菌株（SS14、Mexico A、Philadelphia 1和Grady）。通过液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）技术，研究人员对每种菌株进行了三次生物学重复实验，并利用多种基因注释算法（如DFAST、PGAP、Prodigal、Prokka、RAST、GeneMarkS）以及手动GenBank注释进行分析。同时，ORFfinder工具被用于预测所有编码多于50个氨基酸的开放阅读框（ORFs）。这些方法的综合应用有助于更全面地了解TPA菌株的蛋白质表达情况，并揭示其在不同菌株间的差异。

研究发现，RAST算法在预测基因数量方面表现最佳，而GeneMarkS则在注释基因覆盖度方面具有最高的准确性，能够覆盖多达88.9%的注释基因。通过结合七种菌株的注释信息，研究人员识别出了911种独特的梅毒螺旋体蛋白，占所有预测序列（1216种）的74.9%。这些蛋白质的鉴定具有较高的可信度，其中85.5%的蛋白质通过至少两个肽段进行鉴定，72.4%的蛋白质通过至少三个肽段进行鉴定。此外，研究还发现了51种蛋白质在不同TPA菌株中表现出显著的定量差异，其中某些蛋白在Nichols-like菌株和SS14-like菌株之间也显示出不同的表达水平。

这一研究的意义在于，它不仅扩展了现有的梅毒螺旋体蛋白质组数据，还为理解不同菌株间的蛋白质表达差异提供了重要的线索。研究中提到的Nichols-like和SS14-like菌株是基于其基因组序列的比较而被划分的，它们在遗传背景上存在显著差异，超过600个核苷酸位点的不同。然而，尽管在基因组层面存在差异，研究人员在蛋白质组层面仅发现五种显著的表达差异。这些差异可能与菌株的生长条件、基因调控区域的变化以及代谢通路的差异有关。

例如，SS14-like菌株中某些蛋白（如信号肽蛋白和FolD酶）的表达水平较高，而Nichols-like菌株中某些蛋白（如6-磷酸葡萄糖脱氢酶和假定蛋白）则相对更丰富。这些差异可能反映了不同菌株在能量代谢和生物合成途径上的不同需求。值得注意的是，FolD酶属于一碳代谢途径的一部分，参与嘌呤和胸苷酸等重要化合物的合成，而6-磷酸葡萄糖脱氢酶则与戊糖磷酸途径相关，该途径对于核苷酸和核酸的合成至关重要。此外，喹诺蛋白醇脱氢酶的表达水平变化也可能提示不同菌株在代谢灵活性方面的差异。

本研究还揭示了一些伪基因（pseudogenes）的存在。在分析TPA菌株的基因组时，研究人员发现TP0127、TP0865和TP0924这三个基因在某些菌株中以完整形式存在，而在其他菌株中则以伪基因形式出现。这些伪基因可能由于突变（如移码突变或提前终止密码子）而失去其完整功能，但研究发现这些伪基因的下游序列仍能被翻译为较小的蛋白质。这表明，某些伪基因可能仍然具有一定的表达功能，或者其表达方式不同于传统的基因表达模式。例如，TP0865和TP0924的伪基因版本在多个菌株中被检测到，而TP0127的伪基因仅在部分菌株中出现。

此外，研究还强调了基因组注释算法在蛋白质组分析中的重要性。虽然ORFfinder能够预测大量开放阅读框，但由于其预测的基因数量远多于其他算法，导致实际检测到的肽段和蛋白质数量并未达到预期。相比之下，Prodigal和GeneMarkS算法在预测蛋白质大小方面表现更优，这可能与其对基因起始和终止位点的准确识别有关。因此，对于TPA菌株的基因组注释，这些算法可能是更合适的选择。

值得注意的是，本研究中检测到的蛋白质覆盖度在不同菌株之间存在差异。例如，Haiti B菌株的蛋白质覆盖度最高，达到88.9%。这表明，某些菌株的基因组可能更容易被注释工具识别，或者其蛋白质表达水平更高，从而增加了检测的可能性。然而，也有一些蛋白质在所有菌株中均未被检测到，这可能与其低丰度或肽段识别效率较低有关。这些未检测到的蛋白质中，有36种具有预测功能，但未在LC-MS/MS分析中被发现，这可能意味着它们在特定条件下表达水平较低，或者需要更先进的检测技术才能识别。

研究还指出，虽然TPA菌株的蛋白质组在体外和体内条件下表现出相似的覆盖度，但这并不排除两者之间存在重要的定量差异。事实上，研究发现某些蛋白质在体外培养的菌株中表达水平显著不同，这可能与培养条件、菌株的生理状态以及基因调控机制有关。然而，由于本研究仅比较了体外培养的菌株，未涉及体内培养的样本，因此无法确定这些差异是否在体内也存在。未来的研究需要同时分析同一菌株在体内和体外条件下的蛋白质组，以更全面地理解其表达模式的变化。

总体而言，这项研究为TPA菌株的蛋白质组分析提供了详尽的数据，并揭示了不同菌株之间的表达差异。这些发现不仅有助于理解梅毒螺旋体的生物学特性，还可能为开发新的诊断方法和治疗策略提供理论依据。同时，研究也强调了基因组注释算法在蛋白质组分析中的关键作用，指出在选择注释工具时需要综合考虑其预测能力和实际检测效果。此外，研究中发现的伪基因表达现象也提示我们，传统的基因注释方法可能无法完全揭示所有潜在的蛋白质表达情况，未来的研究应更加关注这些“非典型”基因的功能和表达机制。