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以血清蛋白質體學為案例，探索 Sarcoidosis 與 Tuberculosis（TB）的免疫特徵
Analysis Match 提升數據分析與發現
Analysis Match 是由 QIAGEN OmicSoft Suite 支持的一項強化分析工具，旨在利用 100,000 多個來自公開資源的 IPA（Ingenuity Pathway Analysis）數據集，幫助用戶將自己的數據置於更廣泛的生物學背景中進行解讀。這項工具可以根據數據間的顯著相似性和差異，自動識別與目標數據最相關的 IPA 分析結果，讓用戶能更深入地理解疾病、基因表現模式，以及上游調控網路等生物機制之間的因果關係。
自動化將您的資料與資料庫互相比較
Analysis Match 結合了來自文獻的大量知識及大量基因表現數據集。它不僅支持假設的驗證，還幫助發現新的生物學洞見。對於研究人員而言，這意味著能夠快速查看在文獻或大型數據集中已知的基因模式和生物活性，並將其與自己的數據進行對比，以探索潛在的機制或生物學功能。
案例分享
題目: A serum B-lymphocyte activation signature is a key distinguishing feature of the immune response in sarcoidosis compared to tuberculosis
Introduction
Sarcoidosis 和 Tuberculosis (TB) 是兩種常見的肉芽腫性炎症性疾病，雖然其病因不同（TB 為 Mycobacterium tuberculosis 感染，而 Sarcoidosis 的成因仍不明確），但兩者在臨床表現上存在高度重疊，例如肺部病變和葡萄膜炎（uveitis）。這種臨床特徵的重疊使得鑑別診斷困難，尤其是在高 TB 流行地區，精準的診斷對於治療方案的選擇至關重要，Sarcoidosis 主要依賴免疫抑制療法而TB 則需抗結核藥物治療。本篇研究透過識別特異性的生物標記和關鍵免疫路徑，有助於區分這兩種疾病並深入了解其發病機制。
Differential expression proteins
本研究樣本來源為90 名來自荷蘭的Sarcoidosis患者（包括有葡萄膜炎和無葡萄膜炎的患者），22 名來自印尼的活動性肺結核患者（包括有葡萄膜炎和無葡萄膜炎的患者），以及健康對照組：分別來自荷蘭和印尼的健康受試者，利用蛋白質體學的技術，測量血清中368種與發炎反應相關的蛋白質。Sarcoidosis 和 Tuberculosis (TB)的差異表現蛋白質如圖一所示。Sarcoidosis 組辨識出 192 個差異表達蛋白（DEPs）。TB 組：辨識出 102 個差異表達蛋白。兩者重疊79 個 DEPs，反映出這兩種疾病在炎症通路中的部分共同性。
圖一:(A)圖為Sarcoidosis與healthy controls 的Differential expression protein熱圖。 (B)圖Tuberculosis (TB)與healthy controls 的Differential expression protein熱圖。(C)圖為Sarcoidosis與healthy controls 的Differential expression proteiN火山圖。 (D)圖Tuberculosis (TB)與healthy controls 的Differential expression protein 火山圖。(E) 兩種疾病的DEP文氏圖
Ingenuity pathway analysis comparison analysis
利用Sarcoidosis 和 Tuberculosis (TB)所產出的差異表現蛋白，Ingenuity pathway analysis 進行核心分析。進一步，Comparison Analysis比較兩種不同疾病sarcoidosis vs. healthy controls以及TB vs. healthy controls以揭示不同群體間的差異。如圖二所示，BAFF 與 APRIL 訊號路徑在 Sarcoidosis 中的特異性活化BAFF（B 細胞活化因子）和 APRIL（增殖誘導配體）是 B 淋巴細胞存活和成熟的關鍵因子。BAFF 和 APRIL 的上游調控因子（如 TNFRSF13B/TACI 和 NFATC1）在 Sarcoidosis 患者的血清中顯著升高，而 TB 組則未見此特徵。Th1 途徑和巨噬細胞活化通路在 Sarcoidosis 和 TB 中均被活化，這與兩者均為肉芽腫性炎症的特徵相符。
圖二(A) Ingenuity canonical pathway comparison analysis (B) BAFF mediated signaling (c) APRIL mediated signaling
Ingenuity pathway analysis Analysis Match
將本研究結果與公共數據集進行比對如圖三所示，發現 BAFF 和 APRIL 信號路徑在其他 Sarcoidosis 相關研究中同樣顯著活化。這一跨數據集的匹配結果提高了此研究發現的可信度，並進一步確認了 BAFF 作為 Sarcoidosis 的特異性標誌物。
圖三(A) Sarcoidosis and TB compare DEP with GSE83456 datasets(B) Ingenuity pathway analysis of this study and GSE83456 datasets by analysis match function(c) Upstream regulators of this study and GSE83456 datasets by analysis match function
結論與討論
利用IPA comparison analysis 可以根據上傳的資料進行比對，辨識出不同疾病其特異性的路徑。Analysis match 不須經由上傳的步驟，可以直接自動化的辨識出與該研究相同的研究設計，比對在資料庫內路徑結果與本研究的異同。這兩功能的差異。進一步說明如下:
1. Analysis Match 揭示特異性通路與調控因子
外部數據支持：
通過 Analysis Match，比對了來自 GEO 和其他文獻的公共數據集。結果顯示，BAFF 和 APRIL 信號通路在 sarcoidosis 中顯著活化，而在 TB 中未表現出類似特徵。這一發現得到外部 RNA-seq 數據集支持，驗證了 BAFF 為 sarcoidosis 的特異性標誌物。
調控因子挖掘：
Analysis Match 自動識別出相關的上游調控因子，包括 TNFRSF13B（TACI）和 NFATC1，進一步揭示了這些蛋白在 sarcoidosis 中促進 B 淋巴細胞活化的潛在機制。
2. Comparison Analysis 的應用與限制
內部比較結果：
Comparison Analysis 發現，sarcoidosis 和 TB 在某些通路（如巨噬細胞激活和 Th1 信號）中有一定重疊，但缺乏對特異性調控因子的精確識別。 比較僅限於內部數據集，以已經上傳的資料加以分析，若需進一步比較其他文獻的數據，需要自行搜尋，下載，上傳，再進行比較，較為費力耗時。
3 Analysis match 與 comparison analysis 比較表
