目前,抑郁症已成为全球最主要的精神卫生问题,给社会带来了沉重的负担。血管性抑郁是抑郁症的一种典型的亚型,主要由血管性疾病或脑血管危险因素引起,患者的表现除了情绪异常低落、失眠多梦、食欲不振等典型的抑郁样消极症状外,还表现为行动功能障碍、精神运动性阻碍、思维缓慢,领悟能力也会明显减弱,严重的还会导致自杀。近年来血管性抑郁在重症抑郁症患者中所占比重显著升高,不仅严重影响患者的生活质量,对患者的工作、家庭及社会都影响重大。但其现状并不乐观,由于其功能障碍严重、成因复杂,临床诊断指标模糊,目前对于血管性抑郁的病理机制尚未有全面的阐释,基础性研究较为薄弱。因此血管性抑郁的治疗效果也不理想、疗程长且容易复发。为了积累对血管性抑郁的基础性探索,为其机制的研究、临床诊断标志物的发现以及治疗药物的开发做出一定的贡献,本研究将基于液相-质谱平台的蛋白质组学技术和代谢组学技术相结合,试图建立针对血管性抑郁小鼠模型的蛋白代谢整体调控网络,较为全面的阐释血管性抑郁对生物体的影响和扰动。为了达到上述目的,本研究采用双侧颈总动脉结扎的全脑缺血(GCI)方法来构建血管性抑郁小鼠动物模型,通过对血管性抑郁小鼠海马组织的代谢组学分析和iTRAQ标记的蛋白质组学分析,我们共筛选得到了44个差异代谢物和304个差异蛋白质。借助Ingenuity Pathway Analysis软件我们对差异代谢物和蛋白质进行了关联及整合分析,构建与血管性抑郁疾病相关联的蛋白-代谢整体调控网络。而后,我们使用LC-MS/MS,western blot和Rt-Q-PCR等技术,对生物信息学分析聚焦通路所涉及的生物分子进行了定量验证。验证结果提示机体发生了神经可塑性调节的改变、兴奋性能神经递质运输及作用的变化、神经细胞增殖与凋亡的失衡,以及氨基酸、脂质及能量代谢的紊乱。在我们的组学分析中筛选到了这些受到扰动的通路中的蛋白质及其下游代谢物。不同层次的生物分子间的关联,将为深入研究血管性抑郁的发生机制提供更有针对性以及可信度更高的着力方向。同时这些发生变化的生物分子也将成为血管性抑郁的潜在治疗靶点或生物标志物。因此,本文呈现的这种将蛋白质组学与代谢组学信息整合来准确快速地聚焦研究方向,筛选潜在靶点及生物标志物的方法和策略,对于像血管性抑郁这一类基础研究尚未展开、积累较为薄弱的疾病对象来说,可以为更深层次的研究缩小范围,提供更为精准,更为可信,更具开拓潜力的研究方向。同时,也有助于血管性抑郁疾病进一步的药物发现和临床诊断及治疗手段的开发,具有一定优势。