HPA數據庫06，大腦圖譜

生信論文的套路

1. ONCOMINE從全景、亞型兩個維度作表達差別分析；

2. 臨牀標本從蛋白水平確認（或HPA數據庫），很重要；

3. Kaplan-Meier Plotter從臨牀意義的角度闡明其重要性；

4. cBio-portal數據庫作基因組學的分析（機制一）；

5. STRING互做和GO/KEGG分析探討可能的信號通路（機制二）；

6. TISIDB/TIMER分析腫瘤免疫特徵（機制三）。

HPA數據庫從TISSUE ATLAS，CELL ATLAS和PATHOLOGY ATLAS角度分別展現蛋白在正常組織、細胞和腫瘤組織中的表達狀況（這是基本功能，也是核心功能，必須熟練掌握），還展現蛋白在代謝（METABLIC ATLAS)、血液（BLOOD ATLAS）和腦組織（BRAIN ATLAS）中（進階功能）的表達和潛在做用。

經過可視化和整合三個哺乳動物物種(人類、豬和老鼠)的數據，腦組織圖譜展現蛋白在哺乳動物大腦中的表達。轉錄組學數據與親和蛋白原位定位蛋白在單細胞中的細節。

數據關注在人類、豬和小鼠的一對一同源基因。每一個基因都有一個總結頁，展現靶基因在大腦區域的表達數據(mRNA)以及定位。高分辨率染色圖像以及各個子區域的表達數據均可以用於探索腦組織。

腦組織的局部解剖信息

腦組織中基因表達狀況總述。

腦學研究與諾貝爾獎

腦組織相關疾病，阿茲海默症、帕金森綜合症等也是研究的熱點。

一樣提醒，大腦圖譜也不是HPA數據庫的核心。咱們應該把主要精力花在細胞圖譜、正常組織圖譜和異常組織圖譜中，大腦圖譜交給神經科醫生吧。咱們僅做淺層次的瞭解，在臨牀上可以作出鑑別診斷便可。在此特別說明，是否是核心功能，概念是相對而言的，關鍵是咱們研究的方向和興趣。

參考資料

https://www.proteinatlas.org/humanproteome/brain.

本文分享自微信公衆號 - 芒果先生聊生信（from2019to2020）。
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