转录组测序本来就不是在关注蛋白质产物

看到了一个芬兰的生物信息学公司的博客蛮有意思的，文章标题是：RNA-SEQ EXPRESSION ANALYSIS: 5 DIRTY SECRETS

原文链接：https://geneviatechnologies.com/blog/rna-seq-expression-analysis-5-dirty-secrets/

其中一个细节是，转录组测序本来就不是在关注蛋白质产物，大家做我转录组测序数据后应该是千万要留意这一点。

功能基因产物是什么？对于大多数基因来说，它是一种蛋白质，而不是 RNA。对于 RNA 测序数据，需要记住的是，任何量化的差异都是 RNA 水平的差异，而不是功能性蛋白质的差异。但是根据生物体、组织和基因的不同，mRNA 浓度可能与蛋白质浓度相关性较差。即使相关性很高，蛋白质的活性也可能受到翻译后修饰(如磷酸化)的调节。在 RNA-seq 数据中，蛋白质浓度和活性的变化可能不会被注意到，除非它们像转录因子那样影响其他基因的 mRNA 水平。 

那么转录组的mRNA表达量跟其蛋白质产物相关性到底如何呢

看到文章：《Restoration of energy homeostasis by SIRT6 extends healthy lifespan》，链接：https://www.nature.com/articles/s41467-021-23545-7  ，做了转录组测序数据，蛋白质组学数据和代谢组学数据。提到了转录和蛋白水平的表达量相关性，值得分享一下。

转录组测序数据，蛋白质组学数据都能拿到表达量矩阵，都是可以各自内部走标准分析流程，火山图，热图，GO/KEGG数据库注释，其中作者选取了两个技术共有基因的各自内部的差异分析的变化倍数来绘制散点图，如下所示：

差异分析的变化倍数来绘制散点图

The global transcriptome correlated well with the proteome (r = 0.59, p < 0.0001; Supplementary Fig. 5b).

这个p < 0.0001;说明相关性是非常显著啊，r = 0.59, 说明是比较好的正相关，但是，这个是全局比较，并不意味着每个基因的mRNA表达量跟其蛋白质产物相关性很好。