Peking Union Medical College Chinese Academy of Medical Sciences 尿蛋白标志物数据库 —— 现状和未来 中国医学科学院基础医学研究所 生物信息中心 邵晨 2015.4.26.

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1 Peking Union Medical College Chinese Academy of Medical Sciences 尿蛋白标志物数据库 —— 现状和未来 中国医学科学院基础医学研究所 生物信息中心 邵晨 2015.4.26

2 Peking Union Medical College Chinese Academy of Medical Sciences 新标志物发现中的两个关键问题 特异性问题 仅比较疾病和正常样品，不能说明找到的标志物是否 是这个疾病特有的。 没有实验室为了找到特异标志物可以全面地把所有相 关的疾病都包含在研究中 可信度问题 尿蛋白质组较大的动态变化范围和个体差异的存在、 样本量和实验方法的限制，导致假阳性标志物的鉴定

3 Peking Union Medical College Chinese Academy of Medical Sciences 我们的思路 建立一个数据库，收集所有尿液中的蛋白标志物 的相关研究，帮助研究者判断自己发现的标志物 的特异性和灵敏度 数据库构建的思路如下： 信息全部由人工收集和提取，以保证信息的全面性和 准确性 数据完全免费公开 “ 研究向 ” 的数据库，收录更多新发现的、未充分验证 的研究结果（如组学的结果）

4 Peking Union Medical College Chinese Academy of Medical Sciences 数据收集方法和入选标准 文献检索： 2005 年以后综述引用的文献 直接 Pubmed 检索文献 入选标准： 在人或动物的尿液中鉴定到的所有在疾病和正常人、 不同疾病或疾病的不同阶段，以及不同生理状态下丰 度有变化的蛋白或多肽 不包括： CE-MS ， SELDI-MS 等未鉴定蛋白序列的研究

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7 Peking Union Medical College Chinese Academy of Medical Sciences 数据统计 Human dataset Animal dataset ratmous e otherstotal articles44258211089 records11463256423412 diseases1383413956 biomarkers8552636221346 proteins5111636220245

8 Peking Union Medical College Chinese Academy of Medical Sciences 蛋白分布

9 Peking Union Medical College Chinese Academy of Medical Sciences 数据的增长趋势

10 Peking Union Medical College Chinese Academy of Medical Sciences Market Trends for Biomarker-Based IVD Tests (2003-2014) Amplion Inc.

11 Peking Union Medical College Chinese Academy of Medical Sciences 高通量组学结果占全部数据的一半左右 Mol Cell Proteomics. 2011 Nov;10(11):M111.010975.

12 Peking Union Medical College Chinese Academy of Medical Sciences 与商业数据库的比较 BiomarkerBase by Amplion Inc. 仅收录 FDA 认证的 biomarker MetaCore & IPA 并未特意关注尿液中的研究，文献入选标准不同 以肾脏病（不包括肿瘤）这个疾病大类为例，我们 的数据库中收录了 239 个基因，其中只有极少数被这 两个数据库收录

13 Peking Union Medical College Chinese Academy of Medical Sciences 疾病分布 尿液可以反应非泌尿系统疾病带来的变化

14 Peking Union Medical College Chinese Academy of Medical Sciences 不同研究的低重合率 Disease Biomarkers( human) iomarkers(a nimal) Orthologues in human Co-identified biomarkers Overlap rate Acute kidney injury 17211110.052 Diabetic nephropathy 502210.038 Interstitial cystitis 614910.1 Nephrotoxicity 4302020.105 病人样本与动物模型 同一疾病不同蛋白质组实验 同一疾病的不同蛋白质组实验间两两相比 共有 8 种疾病， 66 对实验结果和 370 条记录参与比较 仅有 17 个标志物在 7 对实验结果中被共同鉴定

15 Peking Union Medical College Chinese Academy of Medical Sciences 疾病特异的标志物

16 Peking Union Medical College Chinese Academy of Medical Sciences 小结 数据库的特色 唯一一个收集了实验样本为人或动物尿液的生物标志 物研究成果的数据库 收录了大量的高通量实验结果，有可能成为数据挖掘 的宝库 从数据库看尿蛋白标志物研究的现状 尿液中可检出非泌尿系统疾病的潜在标志物 不同研究的重合性低，高通量实验不能相互验证 疾病特异标志物是研究的难点

17 Peking Union Medical College Chinese Academy of Medical Sciences 数据库的发展： UPB database v2.0 Disease information Diagnostic criteria *Detailed clinical records for every patient *Non-protein & non-urinary biomarkers *Links to other disease databases Protein information Sequence, PTM and mutation IDs in genome and proteome databases Abundance change Physicochemical properties *Abundance range in normal conditions *function and pathway *Tissue origin *Information for validation analysis Experimental information Sample size Experimental procedure Instrument type Data analysis method and criteria *Original data Urine Proteomics in Kidney Disease Biomarker Discovery Advances in Experimental Medicine and BiologyAdvances in Experimental Medicine and Biology Volume 845, 2015, pp 195-203

18 Peking Union Medical College Chinese Academy of Medical Sciences 谢谢大家！ 欢迎访问我们的数据库并留下宝贵意见！ http://122.70.220.102/biomarker/ 我的邮箱： scshaochen@126.com http://122.70.220.102/biomarker/