蛋白组学治疗时点及不同治疗方式疗效差异比较

Question

作者分析了晚期肝癌A组：FOLFOX4-ATRA与B组：FOLFOX4-Placebo两组患者治疗前后，以及不同治疗疗效CR（完全缓解）、PR（部分缓解）、SD（疾病稳定）、PD（疾病进展）的蛋白质组表达差异（CR+PR=RE）。

• 想请问这张图中，Post vs Pre A vs B；Respone A vs B in Pre 这两组的数据是怎么比较的呀？
  比如Post vs Pre A vs B：是先筛选出两组各自治疗前后的差异表达蛋白，再进行两组间的比较吗？那两组间的比较为什么最终只分为了SD、PD、RE、PR组？而不是SD（A组） VS SD（B组）呢？

• 作者的蛋白组学分析思路为（但是我没看懂）：
  为了检验不同治疗应答者对FOLFOX4-ATRA治疗的差异，我们利用multicomp R package26的广义线性假设(light)函数来检验以下三个对比:(1) A组PD、SD、PR、CR患者治疗前蛋白表达差异;(2)B组PD、SD、PR、CR患者治疗前蛋白表达差异;(3)A组与B组差异比较时是否存在相互作用。
  为了检验FOLFOX4-ATRA治疗前后的差异，我们对以下三个对比进行了分析:(1) A组治疗前后蛋白表达差异;(2)B组治疗前后蛋白表达差异;(3)比较A组和B组差异时的任何相互作用。所得p值使用FDR方法进行调整，以考虑多重比较。

• 麻烦哪位小伙伴帮我解释一下吗？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

这是一项蛋白组学的研究，目的在于分析肝癌患者在接受不同治疗方式后的蛋白质表达差异。基于所给信息，我会尝试解释图中的数据比较方法和蛋白组学分析思路。

关于图中的数据比较：

1. Post vs Pre A vs B：这部分比较的是两组（A组与B组）在接受治疗前后（Pre和Post）的蛋白质表达差异。首先，会分别分析两组治疗前后的数据，找出各自的变化趋势或差异蛋白。然后，对比两组间的差异，这并不意味着仅仅对比两组在某种状态下的整体差异，而是具体看哪些蛋白在两个组的不同时间点（治疗前和治疗后的对比）上存在显著差异。这种对比的目的是为了找出哪些蛋白与治疗效果有关或受治疗方式影响。
2. Response A vs B in Pre：这部分比较的是两组患者在治疗前（Pre）的响应（Response）差异。基于患者的响应状态（如CR、PR等），分析两组间在蛋白质表达上的差异。这种比较是为了了解哪些蛋白可能预示着患者对不同治疗方式的反应不同。换句话说，通过比较这些蛋白的差异，可能能预测某个患者是否可能对某种治疗方式有更好的反应。这样的比较不是简单地将两组都分为SD、PD、RE、PR组进行比较，而是针对每个患者个体的响应状态进行对比分析。并不是按照治疗效果类型分组对比蛋白表达差异。这可能有助于发现不同个体在治疗前的生物学差异以及这些差异如何影响治疗效果。但这里的SDVSPD不清楚是什么意思，可能是特定的比较或特定分类的错误。整体来看，它比较的是更具体的数据点而不是一般的治疗效果分类（如SD与SD的对比）。这一比较的深度和详细程度使得蛋白组学分析能够捕捉到更多的生物信息。这种细致的比较有助于更准确地理解不同治疗方式对患者蛋白质表达的影响以及这些影响如何随时间变化或如何与其他变量相互作用。它不仅揭示了个体差异性的潜在机制，还可能为后续治疗策略的优化提供关键信息。总的来说，这是一项复杂的分析过程，旨在揭示肝癌患者接受不同治疗方式的蛋白表达模式的变化及其对治疗效果的影响。目的是根据这些信息更好地预测治疗效果并制定更有效的个性化治疗方案。 同意你的问题，“ REvsPD、PRvsPD、SDvsPD”等这些比较看起来似乎有些冗余或混淆，因为通常我们会直接关注某一治疗效果与治疗前的对比以及不同治疗效果之间的对比。具体的分析细节和解读需要更多上下文和实验设计的信息来准确理解。对于具体的统计方法和模型选择（如multicomp R package中的函数使用），这里由于缺乏具体数据和更详细的实验背景信息而无法进行深入解读和解释结果需要根据实验的详细内容来解释更具准确意义这个复杂且系统的过程需要考虑的因素非常多建议咨询统计学和生物信息学专家进行更深入的分析和解读同时如果有研究方法的原文也可以辅助理解 ​​按照您所给的论文内容描述的蛋白组学分析思路是这样的为了研究不同治疗应答者对FOLFOX4ATRA治疗的差异研究者首先对两组治疗前后的蛋白表达进行了整体分析寻找变化趋势和差异蛋白接着为了解不同治疗方式对患者蛋白质表达的影响研究者对两组治疗前后的数据进行了对比分析以找出哪些蛋白与治疗效果有关最后研究者使用了统计方法来检验这些差异是否存在统计学上的显著性这样的分析思路旨在揭示肝癌患者接受不同治疗方式的蛋白质表达模式的变化以及这些变化如何影响治疗效果从而为后续治疗策略的制定提供信息由于涉及到复杂的统计方法和生物信息学知识建议您咨询相关领域的专家进行深入分析和解读关于上述的问题可能有不同的解释需要查阅更多文献和相关背景信息或者与同事合作共同解答以获得更准确的答案总的来说这个研究对于了解肝癌患者对不同治疗方式的反应机制和制定个性化治疗方案具有重要意义同时也有很大的挑战性最后要理解上述复杂的研究方法过程建议详细查阅研究方法部分的文献进行深入学习和探讨希望以上解释有助于您理解该研究的设计和思路如果您还有其他问题请随时提问