HPA 数据库实用指南：解决科研文章逻辑衔接难题的实操教程

引言

在分子机制研究、肿瘤预后分析或药物靶点验证中，如何通过可靠的公共数据库支撑实验结论、增强研究逻辑的连贯性？Human Protein Atlas（HPA）作为目前最全面的人类蛋白质组数据库之一，凭借其丰富的组织 / 细胞表达数据、临床关联信息，成为科研人员补充实验证据、完善研究故事的重要工具。本文将从基础功能到实战应用，详细讲解 HPA 数据库的核心用法，助力解决科研文章中 80% 的逻辑衔接问题。

一、HPA 数据库核心功能与模块解析

HPA 数据库（官网：The Human Protein Atlas）整合了海量人类蛋白质表达及临床关联数据，其核心价值在于为科研人员提供 “蛋白质在哪里表达、表达差异是否关联临床结局” 的直接证据。主要模块包括：

• 组织图谱（Tissue Atlas）：覆盖 46 种正常人体组织的蛋白质表达数据，提供高清免疫组化图像及定量分析结果，可直观查看目标蛋白在不同组织中的表达特异性。
• 病理图谱（Pathology Atlas）：包含 20 种常见癌症的蛋白质表达数据及对应的临床信息，支持表达水平与肿瘤分期、预后等指标的关联分析。
• 单细胞图谱（Single Cell Atlas）：解析蛋白质在细胞亚群中的表达异质性，助力单细胞水平的机制研究。
• 专项图谱：包括脑图谱、血液图谱、代谢图谱等，满足不同研究方向的细分需求。

二、HPA 基础操作：三步获取蛋白质表达数据

无论是验证基因在特定组织中的表达特征，还是筛选潜在靶点的表达模式，HPA 的基础操作均可快速实现目标。具体步骤如下：

1. 精准检索基因：在官网搜索框输入目标基因名（如 TP53、EGFR、RRM2 等），点击检