1、亮点• 构建1,706种人类疾病和特征的综合蛋白质组学图谱• 基于机器学习的大数据揭示有前景的诊断和预测生物标志物• 确定 37 种药物再利用前景和 26 种安全性较好的潜在靶点• 提供开放获取的蛋白质组-表型组资源，推动精准医疗发展2、概括大规模蛋白质组学研究可以加深我们对健康和疾病的理解，并实现精准医疗。研究人员提供了英国生物库中 53,026 人（中位随访期：14.8 年）中与疾病（406 种流行疾病和 660 种发病疾病）和 986 种健康相关性状相关的 2,920 种血浆蛋白的详细图谱，代表了迄今为止最全面的蛋白质组谱。该图谱揭示了 168,100 种蛋白质与疾病的关联和 554,488 种蛋白质与性状的关联。至少 50 种疾病共有 650 多种蛋白质，1,000 多种蛋白质表现出性别和年龄异质性。此外，蛋白质在疾病鉴别方面表现出良好的潜力（183 种疾病的曲线下面积 [AUC] \x26amp;gt; 0.80）。最后，整合蛋白质数量性状基因座数据确定了 474 种致病蛋白，提供了 37 种药物再利用机会和 26 种具有良好安全性的有希望的靶点。这些结果提供了一个开放获取的综合蛋白质组-表型组资源：https://proteome-phenome-atlas.com/有助于阐明疾病的生物学机制并加速疾病生物标志物、预测模型和治疗靶点的发展。3、参考代码+文献- Atlas of the plasma proteome in health and disease in 53,026 adultsDeng, Yue-Ting et al. Cell, Volume 188, Issue 1, 253 - 271.e7- https://github.com/jasonHKU0907/proteome-phenome-atlas4、联系站长——滑到最后一张图，扫码进群~
