蛋白质稳仪

研究蛋白质热稳定性的几种方法蛋白跟核酸不一样，核酸都是由四个碱基组成，只是组成的顺序不一样，但是整体的结构都是类似的双螺旋结构。而蛋白由20多种不同氨基酸组成，需要折叠成正确的三维结构才能发挥自身作用。所以每个不同功能的蛋白长得样子其实都是不同的。蛋白的高级结构决定其功能，行使功能需要正确折叠。蛋白由20多种不同氨基酸组成，需要折叠成正确的三维结构才能发挥自身作用。蛋白质在一定的物理和化学条件（加热、加压、脱水、振荡、紫外线照射、超声波、强酸、强碱、尿素、重金属盐、十二烷基硫酸钠）下，其空间构象容易发生改变而失活，因此研究蛋白的构象和构型变化对其应用有重要的价值。蛋白质的变性作用主要是由于蛋白质分子内部的结构被破坏。天然蛋白质的空间结构是通过氢键等次级键维持的，而变性后次级键被破坏，蛋白质分子就从原来有序的卷曲的紧密结构变为无序的松散的伸展状结构（但一级结构并未改变）。热变性是蛋白质变性中最常见的一类现象。蛋白质的热稳定性是指蛋白质多肽链在温度影响下的形变能力，主要体现在温度改变时多肽链独特的化学特性和空间构象的变化，变化越小热稳定性越高。蛋白质的热稳定性受到不同温度、pH值、离子强度等外界因素的影响，在生物技术、药物研发以及食品工业等领域，具有重要意义。蛋白质变性温度是生物学家们研究蛋白质的热稳定性的一个重要的概念，是指蛋白质在特定温度条件下受到热力作用时，其结构发生变化的温度点，一般温度较高时，蛋白质从稳定的三维结构变化成松散的无序结构。蛋白质的热稳定性一般使用热变性中点温度(meltingtemperature，Tm)来表示，即蛋白质解折叠50%时的温度。蛋白质的热变性过程与其空间构象的改变密切相关，Tm值能反映变温过程中蛋白质构象改变的趋势，是衡量蛋白质热稳定性的一个重要指标。蛋白质Tm值的测定在生物医药行业具有广泛的应用，如嗜热蛋白、工业酶等的改造与筛选，蛋白质药物与配体、制剂或辅料的相互作用，蛋白质药物的缓冲液稳定条件筛选等。目前，许多多种方法可以用来测量蛋白质的变性温度，如圆二色光谱法(circulardichroism，CD)、差示扫描量热法(differentialscanningcalorimetry，DSC)、动态光散射法（DynamicLightScattering）和差示扫描荧光法(differentialscanningfluorimetry，DSF)等。 目前，许多多种方法可以用来测量蛋白质的变性温度，如圆二色光谱法(circulardichroism，CD)、差示扫描量热法(differentialscanningcalorimetry，DSC)、动态光散射法（DynamicLightScattering）和差示扫描荧光法(differentialscanningfluorimetry，DSF)等。 01 圆二色谱法（CD）圆二色光谱（简称CD），或红外（傅里叶变换红外（FourierTransformInfrared，FTIR）光谱），是应用最为广泛的测定蛋白质二级结构的方法，是研究稀溶液中蛋白质构象的一种快速、简单的方法。圆二色谱法诞生于20世纪60年代，其原理是利用左、右两束偏振光透过具有手性结构的生物大分子等活性介质，获得的圆二色谱来分析其结构特点，是蛋白质、核酸、糖类等生物大分子二级结构分析的常规手段之一。蛋白由α螺旋和β折叠构成，α螺旋和β折叠在红外和紫外光段有特异的光吸收。蛋白质对左旋和右旋圆偏振光的吸收存在差异，利用远紫外区（190~260nm）的光谱特征能够快速分析出溶液中蛋白质的二级结构，进而分析和辨别出蛋白质的三级结构类型，变温过程中测量蛋白等物质的圆二色谱，能反映其随温度升高结构变化的趋势。此外，通过测定蛋白质在不同温度下的平均残基摩尔椭圆度[θ]可以获得蛋白质的Tm值。特点：圆二色光谱（CD）适用于测定稀释溶液的热稳定性，操作相对简单，成本较低。但是相关仪器很昂贵，对缓冲液要求也高，要求溶液不能有任何的紫外吸收，也很难做到高通量检测。 02差示扫描量热法（DSC） 蛋白变性时会有温度变化，检测温度变化就能知道蛋白变性程度。差示扫描量热法的应用始于20世纪60年代，是在程序控温下，通过测量输给待测物和参比物的功率差与温度的关系，以获得吸放热量的技术。差示扫描量热法能定量测量热力学参数，可提供与蛋白质热变性过程中构象变化有关的热效应信息。差示扫描量热法（DSC）是一个很经典的一个技术，基于的蛋白变性过程中对热量的吸收。蛋白是有三维结构的，比如氢键，疏水键，范德华力。一旦通过加热然后把结构破坏掉，需要吸收热量。所以可以测量热量变化，就是加热结构变化过程中的热量吸收。通过对参照物和样品同时进行升温或冷却处理，测定两者为保持相同温度所产生的热量差，从而计算蛋白质的Tm值。特点：差示扫描量热法（DSC）能够提供直接的热量变化数据，定量准确、操作简便。但检测通量低、耗时较长，需要的样品体积和浓度比较大。相关仪器中最核心的部件是样品池，对周围环境要求极高。 03 动态光散射法（DLS）动态光散射是基于光学的方法，检测的是蛋白变性之后会发生聚集，导致颗粒的大小发生改变，对散射信号的影响。蛋白在变性过程中，从一个规则高级折叠结构打开，变成一个线性的松散结构。本来外部是亲水的氨基酸，内部是疏水的氨基酸。一旦打开之后，这些疏水的氨基酸会相互就是结合到一起。就是因为疏水的一个相互作用，然后变成一个球状聚集体。此过程会引起这个光的散射的变化。基于动态光散射的信号随着加热的过程的变化就代表粒径的变化，可以计算出蛋白质的Tm值。动态光散射用于表征蛋白质、高分子、胶束、糖和纳米颗粒的尺寸。如果系统是单分散的，颗粒的平均有效直径可以求出来，这一测量取决于颗粒的心，表面结构，颗粒的浓度和介质中的离子种类。DLS也可以用于稳定性研究，通过测量不同时间的粒径分布，可以展现颗粒随时间聚沉的趋势。随着微粒的聚沉，具有较大粒径的颗粒变多。同样，DLS也可以用来分析温度对稳定性的影响。特点：动态光散射可以做到孔板式的检测，具有比较高的通量。但是对于某些样品的检测有限制，因为并不是所有的蛋白在变异之后都会形成这种聚集体，而有一些可能需要很高的浓度才会提升，浓度较低条件下，就观察不到粒径的变化。 04 外源差示扫描荧光法（DSF）差示扫描荧光（DSF）也被称为热荧光法（ThermoFluor），是一种经济高效且易于使用的生物物理技术，通过检测当温度升高或变性剂存在时荧光发射光谱的相应变化来确定蛋白质的变性温度(热变性温度Tm值或化学变性Cm值)。Pantoliano等最先应用此技术测定了上百种蛋白质的热稳定性。差示扫描荧光法分为添加外源荧光染料与不添加荧光染料两种方式，都是利用加热使蛋白内部疏水基团暴露这一特点进行检测Tm值。传统DSF经常使用350/330比值法来进行数据分析根据荧光源不同分为内源荧光DSF和外源荧光染料DSF。基于外源染料荧光的DSF其原理是利用能与蛋白内部疏水基团相互作用的染料为荧光源。蛋白质加热变性后疏水基团暴露，疏水基团与亲和性染料结合产生荧光信号，检测荧光强度变化测定蛋白质的Tm值。特点：借助荧光定量PCR适用于高通量筛选，信号强度可控，灵敏度和准确性都较高。但添加的外源染料可能会对蛋白质结构和功能产生影响，且操作较复杂，不适用于所有蛋白研究。比如做膜蛋白研究时，溶液环境中需要添加双亲性的分子，一端疏水一端亲水。这种情况荧光分子会直接结合到疏水端，导致直接产生荧光信号。并且染料种类的选择、浓度的选择也很繁琐。外源荧光染料DSF也可能会产生背景荧光以及非特异吸附等假阳性结果。 05 内源差示扫描荧光法（inDSF）内源差式扫描荧光inDSF，基于蛋白质中特定氨基酸的荧光特性。这些氨基酸的荧光强度与其所处的微环境密切相关，因此，当蛋白质的结构发生变化时，这些氨基酸的荧光信号也会随之改变。不需要额外的荧光染料加入到检测体系中，利用蛋白内部芳香族氨基酸的自发光原理。不需要任何额外的标记或固定步骤，避免引入结果的不确定性。研究发现，蛋白质分子中芳香环氨基酸在处于不同极性的微环境时(如疏水或亲水环境中)，其被激发的内源荧光的最大发射光谱会发生位移。蛋白质中内源荧光主要来自含芳香环氨基酸如色氨酸(Trp)，苯丙氨酸(Phe)和酪氨酸(Tyr)，其中以色氨酸内源荧光最强。当它在蛋白内部时，发射光主要在330波段，当蛋白一旦去折叠，暴露在溶剂中，发出的光就会从330波长红移到350。所以通过280激发，检测330/350的比值变化，就能测量蛋白质的Tm值。以色氨酸为例，在蛋白质疏水的内核微环境中，其内源荧光最大发射波长在330nm左右，而在亲水的极性微环境中，色氨酸的内源荧光最大发射波长则出现在350nm左右。蛋白质热变性或者化学变性通常会导致色氨酸残基周围微环境的极性发生变化，使通常被包埋于蛋白质疏水内核的色氨酸逐渐暴露于亲水的环境中，从而导致发射内源荧光最大发射波长发生红移(RedShift)，即向更大的波长区域移动。特点：内源差式扫描荧光DSF无需复杂的样品处理或标记步骤，实验过程简单方便。但不是所有蛋白质都含有足够的荧光基团，所以对于部分样品检测灵敏度不够，且检测可能会受其他基团影响。 06 技术对比总结总得来说，DSF和DLS法在样品用量及测定效率上更有优势，比较适合进行高通量筛选。但DSF法需要样品含有色氨酸、酪氨酸或额外添加荧光染料，这可能会对样品测量范围带来一定限制，DLS对样品浓度有要求。DLS还可以获取聚集体粒径大小的信息。DSC法虽然在样品用量与检测效率上不及DSF，但作为量热的经典方法仍是不可缺少的Tm值测量手段，在进行批量样品的热稳定性筛选时，可以使用DSF法初筛，DSC法复筛。此外，DSC能测定蛋白质变性过程中的热容变化ΔCp、焓变ΔH、解折叠自由能ΔG、玻璃态转变温度、分子流动临界温度等其他重要热力学参数。CD作为检测蛋白二级结构的经典方法，在Tm值测定方面具有其独特优势和一定的局限性，也是研究加热过程中蛋白结构改变的重要方法。蛋白质Tm值测定具有重要的实际应用价值，例如辅助生物药物开发、生产和质量控制，评估生物相似性、优化蛋白药物配方等，还可以作为探索蛋白质高级结构的手段之一指导蛋白质工程，如比较不同突变对蛋白质稳定性的影响，研究结构域改变与功能活性改变关联性等。比较不同Tm值测定方法，全面了解技术特点及测量效果对于Tm值测定的实际应用具有一定的指导意义，在科研或生产工作中可以灵活选用或联用多种技术来阐明不同条件下的结构变化特点。 07 国产蛋白稳定性分析仪PSA-16 北京佰司特科技有限责任公司于2023-10-01日推出了自主研发的第一款国产蛋白稳定性分析仪，该设备性能和参数达到进口设备的水平，价格却远低于进口产品，弥补了目前国产自主设备在蛋白稳定性专业研究分析领域的空白。多功能蛋白稳定性分析仪PSA-16是一款无需荧光染料、高通量、低样品消耗量的检测蛋白质稳定性的设备。该设备基于内源差示扫描荧光技术（intrinsic fluorescence DSF），通过检测温度变化/变性剂浓度变化过程中蛋白内源紫外荧光的改变，获得蛋白质的热稳定性(Tm值)、化学稳定性（Cm值）等参数。可应用于蛋白缓冲液条件筛选及优化、小分子与蛋白结合情况的定性测定、蛋白质修饰及改造后的稳定性测定、蛋白变/复性研究、不同批次间蛋白稳定性对比等多个方面。 多功能蛋白稳定性分析仪PSA-16应用涵盖植物、生物学、动物科学、动物医学、微生物学、工业发酵、环境科学、农业基础、蛋白质工程等多学科领域。蛋白质是最终决定功能的生物分子，其参与和影响着整个生命活动过程。现代分子生物学、环境科学、动医动科、农业基础等多种学科研究的很多方向都涉及蛋白质功能研究，以及其下游的各种生物物理、生物化学方法分析，提供稳定的蛋白质样品是所有蛋白质研究的先决条件。因此多功能蛋白稳定性分析仪PSA-16在各学科的研究中都有重要的意义。1. 抗体或疫苗制剂、酶制剂的高通量筛选2. 抗体或疫苗、酶制剂的化学稳定性、长期稳定性评估、等温稳定性研究等3. 生物仿制药相似性研究（Biosimilar Evaluation）4. 抗体偶联药物（ADC）研究5. 多结构域去折叠特性研究6. 物理和化学条件强制降解研究7. 蛋白质变复性研究（复性能力、复性动力学等）8. 膜蛋白去垢剂筛选，膜蛋白结合配体筛选（Thermal Shift Assay）9. 基于靶标的高通量小分子药物筛选（Thermal Shift Assay）10. 蛋白纯化条件快速优化等

#本文由马尔文帕纳科医药业务发展经理 韩佩韦博士供稿# 蛋白质的热稳定性研究对于加深对蛋白质的结构和功能的了解有着非常重要的意义。差示扫描量热技术（DSC）是直接测量热转变过程焓变（ΔH）唯一的分析方法，例如蛋白质，核酸或其他生物多聚物的热变性过程，为表征蛋白质及其他生物分子的热稳定性建立“金标准”技术。 一、焓变对于蛋白质的稳定性意味着什么？ 1，什么是焓（hán）变（ΔH）？ ΔH（焓变）是在恒压状态下将系统升高至温度T过程中摄取的总能量。对于蛋白质而言，这意味着用于使蛋白质发生去折叠所花费的能量（热量），此过程中 ΔH 是为正值，代表这是一个吸热过程。这种能量与蛋白质中所有原子和分子运动相关，以及维系蛋白质保持折叠构象中的键能。 通过将吸热谱图下方的面积进行积分（见图 1）可以计算得到焓变（ΔH）。焓变用每摩尔蛋白质的吸收的卡路里（或焦耳）来表示。由于蛋白质在 DSC 实验中暴露于升高的温度，因此蛋白质开始发生热变性，并伴随着非共价键的断裂。焓变（ΔH）与维系蛋白质天然（折叠）构象中所需的价键数量有关。焓变（ΔH）也取决于我们测量总蛋白质浓度的准确程度。如果蛋白质浓度不是很准确, 则会影响到计算出的ΔH值。 2，焓变（ΔH）值可以在实践中告诉我们什么？ 当您比较不同蛋白质的DSC结果时，具有较大ΔH值的蛋白质不一定比具有较小ΔH的蛋白质更稳定。由于ΔH值会对蛋白质摩尔浓度归一化，因此该值通常与蛋白质的尺寸成比例。大多数蛋白质具有相同的键密度（单位体积内的价键数量），因此，期待具有较大分子量的蛋白质也具有较大的焓变（ΔH）值也是合理的。 3，焓变（ΔH）的决定因素是什么？ 焓变（ΔH）取决于溶液中天然蛋白质的百分比。 一个非常重要的考虑是DSC仅测量初始处于折叠（天然）构象中的蛋白质的ΔH值。ΔH值取决于具有折叠（活性）构象的浓度。如果初始折叠蛋白质组分小于总蛋白质浓度（即活性浓度小于100％），则计算出的ΔH值将相应地变小。 下图显示了在储存期间的不同时间测量的相同蛋白质的DSC图谱。蓝色曲线图谱表示新鲜制备的蛋白质，是100％天然（折叠）蛋白质。当蛋白质样品在储存期间发生部分变性时，溶液中的天然蛋白质的比例开始下降，导致DSC图谱的焓变降低。当我们拥有100％天然蛋白质的参考DSC图谱时，我们可以根据不同状态样品的相对ΔH值来估计每个样品中的折叠蛋白质比例。 4，如何判断蛋白质是否失活？ 到目前为止，我们已提及的焓变是指通过DSC仪器直接测量到的“热”焓，也就是热力学焓变，通常表示为ΔHcal，这是其他任何非量热技术，例如圆二色谱（CD），表面等离子共振（SPR）等技术不能获取的焓变量。 还有另一种其他技术可以获取的焓变类型，即范霍夫焓变 - ΔHVH，我们同样可以通过DSC数据计算得出。范霍夫焓变（ΔHVH）可从通过DSC非两状态模型（non-2-state model）拟合得到。 两种不同的焓变对蛋白质热稳定性的测定又有什么实际意义呢？ 在DSC技术中，ΔHcal仅由DSC热转变峰曲线积分的面积来确定，而ΔHVH仅通过热转变峰曲线的形状来确定。转变峰形越尖锐，ΔHVH越大，反之亦然。ΔHcal是具有浓度依赖性的，但ΔHVH不是。 若ΔHcal/ΔHVH比例为1，通常意味着所研究的热转变状态符合两状态去折叠（Two-state unfolding model）模型。如果ΔHcal/ΔHVH比例大于1，则意味着存在显著密集的中间体存在 而ΔHcal/ΔHVH比小于1，则意味着存在分子间相互作用。 使用ΔHcal/ΔHVH可以帮我们估测是否有很大部分蛋白质是失活的。如果我们有一个简单的单结构域蛋白质，并且假定没有中间体，则我们可以预测，其去折叠过程的ΔHcal/ΔHVH的比值不会远离1。因此，如果ΔHcal显著低于ΔHVH，可以表明很大部分蛋白质已经失活。 综上所述，对DSC中ΔH数据的分析可以让我们了解蛋白质的去折叠机制，以及多少蛋白质处于其活性的天然构象。 二、TM值如何与和蛋白质稳定性相关？ 中点转变温度TM我们可以从DSC数据中提取多个热力学参数，例如ΔH，ΔHVH（范霍夫焓变），ΔCP和ΔG，但最广泛使用的参数是TM。顺便提一下，这也是最容易和最准确的值 - TM是最大峰值所对应的温度。 “蛋白质稳定性”有多种定义。最常见的是，对于工业上有重要意义的蛋白质，该术语是指在生理温度下的功能（或操作）稳定性 即，他们可以在37°C下发挥多长时间的生物功能？这可以通过需要花几天或数周时间的等温研究来评估，或者，如果使用差示扫描量热法（DSC），则可以在几分钟内变性蛋白质。 通过DSC获得的哪个热力学参数与功能稳定性相关度最佳？事实证明，是TM值。 热力学稳定性（ΔG）是功能稳定性的较差的预测因子 技术上，ΔG仅适用于可逆去折叠过程，此外，它由TM，ΔH和ΔCP计算得到，后者可能很难获取。 一个例子是TM和ΔG与人肉杆菌蛋白抗原血清型C的半数聚集时间(half time)（作为功能稳定性的量度）的相关性，用作模型蛋白。ΔG与T1 / 2 agg. 相关系数（R）仅为0.4，而TM 与 T1 / 2 agg.的相关系数是0.92。（来自J Pharm Sci的数据，2011 Mar 100（3）：836-48） 思考TM的一种方式： 如下图所示，假设我们用 DSC 扫描两种不同配方中的蛋白质或两种不同的蛋白质构建体，则 TM 值向低温方向 5℃ 的负偏移（稳定性下降）实际上反映了在 37℃ 条件下的 Fu （蛋白去折叠比例）由2％增加到 3％。温度 T 下的 Fu 蛋白可以通过图像化的方式估算，即温度 T 以下的曲线下阴影区域面积和整个曲线下方面积的百分比。 由于聚集体的生成可能是浓度依赖的过程，因此较高浓度的去折叠蛋白质（红色扫描曲线）将导致较快的聚合（更大组分的去折叠状态（U）才能转换为不可逆变性状态（I）。参见下面的原理图。 这种解析的一个推论是，曲线的整体形状应该是相似的。我们假定这种情况是对于在不同配方中的相同蛋白质或由一个母分子衍生出来的具有相似构建体的蛋白质。但是，对于完全不同的蛋白质，使用TM值作为用于稳定性比较的预测指标则应该谨慎使用。 扩展阅读（www.malvernpanalytical.com）Differential Scanning Calorimetry (DSC): Theory andpracticeDifferential Scanning Calorimetry (DSC) forBiopharmaceutical Development: Versatility and PowerThe Power of Heat: Digging Deeper with DifferentialScanning Calorimetry to Study Key Protein Characteristics PEAQ-DSC 微量热差示扫描量热仪：DSC差式扫描量热法（DSC）是一种直接分析天然蛋白质或其他生物分子热稳定性的技术，无需外在荧光素或者内源荧光，它通过测定在恒定的升温速率下使生物分子发生热变性过程中的热容变化来实现。 马尔文帕纳科 MICROCLA PEAQ-DSC 微量热差示扫描量热仪能够帮助用户快速确认维持高级结构稳定性的最佳条件，提供简介、无缝的工作流程和自动化批量数据分析，其所提供的热稳定性信息被业内视为“金标准”技术，是一种非标记、全局性的数据。 关于马尔文帕纳科马尔文帕纳科的使命是通过对材料进行化学、物性和结构分析，打造出更胜一筹的客户导向型创新解决方案和服务，从而提高效率和产生可观的经济效益。通过利用包括人工智能和预测分析在内的最近技术发展，我们能够逐步实现这一目标。这将让各个行业和组织的科学家和工程师可解决一系列难题，如最大程度地提高生产率、开发更高质量的产品，并缩短产品上市时间。

前不久，历经多年论证、被誉为我国生命科学研究领域里程碑事件的中国人类蛋白质组计划（简称CNHPP）正式在京启动，来自清华大学、北京大学、中国科学院、军事医学科学院、解放军总医院、复旦大学等40多所高校、科研机构的近百名专家，共同见证了这一历史性时刻。 蛋白质组计划和基因组计划有何不同？中国的蛋白质组研究在国际上处于什么位置？中国人类蛋白质组计划将如何进行？ 围绕上述问题，人民日报记者独家采访了有关专家。 一问 为什么要搞中国人类蛋白质组计划？ 生，源于基因组；命，却一定由蛋白质组决定。只有蛋白质组才能从根本上阐释生命 相比&ldquo 蛋白质组&rdquo ，&ldquo 蛋白质&rdquo 一词更为人们所熟知。它是生物体内一种极为重要的高分子有机物，占人体干重的54%，1838年由荷兰科学家格里特首先发现。 基于此，1994年，澳大利亚科学家率先提出&ldquo 蛋白质组&rdquo ，意指某个时刻，某个组织、器官或个体中所有蛋白质的集合，是一个整体的概念。 科学家们之所以对蛋白质组产生浓厚兴趣，还得从人类基因组计划说起。2003年4月，经由6国科学家历时13年奋战的人类基因组计划画上了句号。 &ldquo 科学界曾经认为，只要绘制出人类基因组序列图，就能了解疾病的根源。但我们错了。&ldquo 国际蛋白质组组织首任主席萨姆 哈纳什说，事实上，我们只了解10%基因的功能，剩下的90%仍是未知的。 &ldquo 人们总以为蛋白质组计划是基因组计划的附庸或者说是子产品，这也是一个误区。人类基因组计划并不像事前所预期的那样，能够逾越蛋白质这一生物功能去揭示人类 生、老、病、死的全部秘密，基因组序列只是提供了一维遗传信息，而更复杂的多维信息则发生在蛋白质组层面。&rdquo 国际人类蛋白质组计划执委、亚太蛋白质组组织 主席、中国科学院院士贺福初说，基因组和蛋白质组的关系，好比词典与文章、元素表与化工厂。 &ldquo 基因组学中微小的差异，在蛋白质组学中可以被千倍甚至近万倍地放大，想要解密基因组，必须先系统认识蛋白质组。&rdquo 贺福初认为。 他举例说，人体各个器官如耳、鼻、喉、心、肝、肺，其基因组完全相同，不同的是蛋白质组。因此，不同器官形态、功能各异，是蛋白质组在背后&ldquo 操盘&rdquo 。 &ldquo 就 像蛹化蝶，无论形态如何变化，基因组是不变的。&rdquo 军事医学科学院放射与辐射医学研究所研究员钱小红这样比喻。在她看来，人的每一种生命形态，都是特定蛋白 质组在不同时间、空间出现并发挥功能的结果。比如，某些蛋白质表达量偏离常态的高或低，就能够表征人体可能处于某种疾病状态。 &ldquo 生，源于基 因组；命，却一定由蛋白质组决定。只有蛋白质组才能从根本上阐释生命。&rdquo 贺福初进一步解释道，&ldquo 蛋白质组，可以揭示疾病的发病机制和病理过程，发现新型诊 断标志物、治疗和创新药物，可以全面提高疾病防诊治水平。这个项目如完成，将揭示人体器官蛋白质组的构成，一旦哪一部位出现异常即可实现&lsquo GPS定位&rsquo ， 进而找到针对性的诊断措施、干预措施和预防措施。&rdquo 二问 中国能搞人类蛋白质组计划吗？ 以贺福初院士为代表的中国蛋白质组研究团队，在该领域向世界交上了一份漂亮的答卷，在某些方面已走在全球前列 近代以来，中国先后错过了多次世界科技革命的机遇。蛋白质组学研究，恰恰是我国生命科学中少数几个能够始终跻身世界前沿的科学领域。 据专家介绍，中国人类蛋白质组事业的发展，也催生了一系列大型研究基地和覆盖全国的协作网络。据不完全统计，目前包括中科院、教育部、卫生计生委、军队以及 湖南、广东、重庆、浙江等在内的省部级重点实验室已超过10个。由贺福初院士发起，以军事医学科学院、清华、北大为代表的7家单位共同筹建的北京蛋白质组 研究中心，于2005年被确立为&ldquo 人类肝脏蛋白质组计划&rdquo 国际执行总部，成为一座世界级的&ldquo 生命之都&rdquo 。 此外，自2000年至2010年，中国累计发表论文2800多篇，位列全球该领域第四。值得一提的是，最近4年，中国在该领域发文量直线上升，历史性地达到1000多篇，年度论文发表数已跃居世界第二（第一为美国），位居全国其他学科前列。 历经十余年的努力，中国蛋白质组研究团队向世界交上了一份漂亮的答卷：成功构建迄今国际上质量最高、规模最大的人类第一个器官&mdash &mdash 肝脏蛋白质组的表达谱、修 饰谱、连锁图及其综合数据库；首次实现人类组织与器官转录组和蛋白质组的全面对接；在炎症诱发肿瘤等方面，发现一批针对肝脏疾病、恶性肿瘤等重大疾病的潜 在药靶、蛋白质药物和生物标志物。如，2008年，张学敏课题组首次发现炎症和免疫的新型调控分子CUEDC2，可作为肿瘤耐药的新标志物，从而为克服癌 细胞耐药提供了原创性的药物新靶点和治疗新思路。2010年，周钢桥课题组&ldquo 逮到&rdquo 肝癌的易感基因，为肝癌的风险预测和早期预警提供了重要理论依据和生物 标记&hellip &hellip 上述几项成果均发表于国际顶级的《科学》《自然》系列杂志。 三问 中国人类蛋白质组计划怎样进行？ 将分三个阶段进行，计划产生的大数据将全景式地揭示人体蛋白质组成及其调控规律，解读人类基因组这部&ldquo 天书&rdquo 世界蛋白质组学领域内的新一轮科技竞赛已开始。中科院院士张玉奎指出，虽然中国在蛋白质组一些领域走在了世界前列，但国外有些团队如今正快马加鞭。这警醒我们：必须加快步伐，否则很快将被甩出第一阵营。 &ldquo 逆水行舟不进则退，我们绝不能丧失已经取得的优势。&rdquo 贺福初说。 据悉，中国人类蛋白质组计划将分三个阶段展开。第一阶段，全面揭示肝癌、肺癌、白血病、肾病等十大疾病所涉及主要的组织器官的蛋白质组，了解疾病发生的主要 异常，进而研制诊断试剂、筛选药物，力争2017年左右完成；第二阶段，争取覆盖中国人的其他常见疾病，提升中国人群疾病的防治水平；第三阶段，实现人类 更多疾病的覆盖。 当前，全球每年产生的生物数据总量高达EB级（10的18次方比特），生命科学领域正在爆发数据革命。生物数据最大的是基因组数据，它完成后，蛋白质组数据 无疑将成为更大、更重要和更核心的科学数据。我国已部署建设的蛋白质科学基础设施将相继投入运行，这是国际上最大的蛋白质组学研究基地，将有力支撑和推动 中国人类蛋白质组计划的实施和大数据的产生。中国人类蛋白质组计划产生的大数据将全景式地揭示人体蛋白质组成及其调控规律，解读人类基因组这部&ldquo 天书&rdquo 。 &ldquo 这 项计划，是以中国重大疾病的防治需求为牵引，发展蛋白质组研究相关设备及关键技术，绘制人类蛋白质组生理和病理精细图谱、构建人类蛋白质组&lsquo 百科全书&rsquo ， 为提高重大疾病防诊治水平提供有效手段和中国生物医药产业发展提供原动力。&rdquo 贺福初说，&ldquo 我们首先看重科学价值，其次才是经济效益，因为这是真正的原始创 新，是中国能够引领世界科技发展的重要领域之一。&rdquo

项目编号：JSHC-2022121190C2项目名称：东南大学医学与生命科学平台蛋白纯化仪采购预算金额：96.0000000 万元（人民币）采购需求：东南大学医学与生命科学平台采购蛋白纯化仪一套，主要功能要求如下：可以进行生物大分子的范例纯化，已知和未知蛋白质的纯化，蛋白质的结构动力学药物作用靶点研究，药物蛋白的分离，蛋白质工程药物的合成，蛋白质的定性，基因表达产物的分离。主要技术要求如下：蛋白纯化系统主机部分系统泵：精确的全自动微量柱塞泵，双泵四泵头，每个泵头都有独立除气阀。流速：0.001-25ml/min；装柱可以双泵模式运行，达到0.1–50ml/min。压力范围：0–20 MPa (200bar，2900 psi)；梯度流速范围：0.5-25ml/min。具备恒压调速功能，自动根据压力调节流速输出，使压力保持稳定。项目编号：JSHC-2022121193C7项目名称：东南大学医学与生命科学平台蛋白质稳定分析仪采购预算金额：43.0000000 万元（人民币）采购需求：东南大学医学与生命科学平台采购蛋白质稳定分析仪一套，主要技术要求如下：（1）适用范围：可分析任意类型的蛋白样品：病毒颗粒、膜蛋白、标签蛋白、酶、抗体、激酶、多聚复合物等。（2）样品数量：≥6 个（3）测量时间：≤3 分钟（4）样品消耗量：≤10 µL合同履行期限：详见采购文件本项目( 不接受 )联合体投标。

内源差示扫描荧光技术如何应用到多功能蛋白质稳定性分析北京佰司特贸易有限责任公司蛋白质是生物体中广泛存在的一类生物大分子，具有特定立体结构的和生物活性以及诸多功能，根据这些功能我们可以将其应用于蛋白质的分子设计、蛋白质功能的改造、疾病的基因治疗以及新型耐抗药性药物的开发与设计甚至是发现生物进化的规律等先进科研领域上。因此，蛋白质具有非常重要的研究价值。进行蛋白质性质和功能研究的前提是获得稳定的蛋白质样品，而由于蛋白质自身性质的复杂性，难以保证获得的蛋白质样品是否具有正确的三维结构以及功能，因此急需一种技术手段或设备，对蛋白质的稳定性进行分析，确定获得蛋白质最ZUI适宜的缓冲液条件、蛋白质的长期储存稳定性等。另外在进行蛋白质-配体小分子相互作用研究时，因为需要筛选的小分子配体数量巨大，因此也急需一种技术手段或设备，可以高通量的对配体结合进行筛选。蛋白中的色氨酸和酪氨酸可以被280 nm的紫外光激发并释放出荧光，其荧光性质与所处的微环境密切相关。蛋白变性过程中，色氨酸从疏水的蛋白内部逐渐暴露到溶剂中，荧光释放的峰值也从330 nm逐渐转移到350 nm。内源差示扫描荧光技术（intrinsic fluorescence DSF），通过检测温度变化/变性剂浓度变化过程中蛋白内源紫外荧光（350 nm/330 nm比值）的改变，获得蛋白的热稳定性(Tm值)、化学稳定性（Cm值）等参数。相比传统的方法，无需添加染料，通量高，样品用量少，数据精度高。 多功能蛋白质稳定性分析仪PSA-16是一款无需加入荧光染料、高通量、低样品消耗量检测蛋白质稳定性的设备。该设备基于内源差示扫描荧光技术（intrinsic fluorescence DSF），通过检测温度变化/变形剂浓度变化过程中蛋白内源紫外荧光的改变，获得蛋白质的热稳定性(Tm值)、化学稳定性（Cm值）等参数。可应用于蛋白缓冲液条件筛选及优化、小分子与蛋白结合情况的定性测定、蛋白质修饰及改造后的稳定性测定、蛋白变/复性研究、不同批次间蛋白稳定性对比等多个方面。基于内源差示扫描荧光技术（intrinsic fluorescence DSF），在无需添加外源染料的条件下，对蛋白进行升温变性，通过内源荧光和散射光的变化与三级结构变化的关系，PSA-16可用于测定不同buffer中蛋白的Tm值变化，获得蛋白质正确折叠的最ZUI优buffer条件；测定不同detergent条件下膜蛋白Tm值，进行detergent筛选；测定不同添加剂对蛋白稳定性的影响；测定添加配体后Tm值变化进行配体结合筛选；测定蛋白中变性部分的比例，进行质量控制；测定蛋白Tm值与浓度的相关性，获得最ZUI优蛋白浓度进行后续结晶等实验；测定蛋白去折叠过程，进行蛋白复性条件筛选；测定蛋白folding enthalpy，研究蛋白的长期稳定性；测定不同批次和存储后的蛋白的稳定性，并进行相似性评分，对蛋白进行质量控制。多功能蛋白质稳定性分析仪PSA-16，无需对蛋白进行荧光标记，可以直接测定蛋白在不同缓冲液条件中的Tm值，进行缓冲液筛选和优化；同时还可以测定添加不同配体化合物对蛋白稳定性的影响，通过Tm值变化进行配体结合筛选。PSA-16满足我们目前对于蛋白质稳定性分析的迫切需求。多功能蛋白质稳定性分析仪PSA-16可用于评估蛋白（抗体或疫苗）热稳定性、化学稳定性、颗粒稳定性等特性，实现非标记条件下的高通量的抗体制剂筛选、分子结构相似性鉴定、物理稳定性、长期稳定性、质量控制、折叠和再折叠动力学研究等功能。★ 蛋白热稳定性分析★ 蛋白化学稳定性分析★ 蛋白等温稳定性分析★ 蛋白颗粒稳定性分析★ 免标记热迁移实验（dye-free TSA）★ 蛋白去折叠、再折叠、结构相似性分析★ 蛋白质量控制分析 多功能蛋白质稳定性分析仪PSA-16基于内源差示扫描荧光（ifDSF）技术，广泛应用于蛋白质稳定性研究、蛋白质类大分子药物（抗体）优化工程、蛋白质类疾病靶点的药物小分子筛选和结合力测定等领域，具有快速、准确、高通量等诸多优点。蛋白质中色氨酸/酪氨酸的荧光性质与它们所处的环境息息相关，因此可以通过检测蛋白内部色氨酸/酪氨酸在加热或者添加变性剂过程中的荧光变化，测定蛋白质的化学和热稳定性。PSA-16采用紫外双波长检测技术，可精准测定蛋白质去折叠过程中色氨酸和酪氨酸荧光的变化，获得蛋白的Tm值和Cm值等数据；测定时无需额外添加染料，不受缓冲液条件的限制且测试的蛋白质样品浓度范围非常广（10 µ g/ml - 250 mg/ml），因此可广泛用于去垢剂环境中的膜蛋白和高浓度抗体制剂的稳定性研究。此外，PSA-16具有非常高的数据采集速度，从而可提供超高分辨率的数据。同时PSA-16一次最多可同时测定16个样品，通量高；每个样品仅需要15 uL，样品用量少，非常适合进行高通量筛选。PSA-16操作简单，使用后无需清洗，几乎无维护成本。★ 非标记测试★ 10分钟内完成16个样品的分析★ 仅需10μL样品，浓度范围0.005mg/ml—200mg/ml★ 15-110℃温控范围，升温速率0.1-7℃/min★ 适用于任意种类的蛋白分子★ 无需清洗和维护★ 可增配机械手臂实现全自动工作 性能参数：★ 直接检测蛋白质内源紫外荧光，测定时无需额外添加染料，不限制蛋白缓冲液。★ 可同时测定16个样品。★ 样品管材质：高纯度石英管，8联排设计，可使用多通道移液器批量上样，亦可单管使用。★ 样品体积：15 μL/样品。★ 样品浓度范围：0.01 mg/mL–250 mg/mL。★ 温控范围：15-110℃可选。★ 升温速度范围：0.1-15℃/分钟可调。★ 温控精度：+ 0.2℃。★ 采样频率：1 HZ，1/60 HZ可选。★ 应用范围：热稳定性实验、化学稳定性实验、等温稳定性实验、温度循环实验、TSA实验。★ 软件具备比对功能，可通过热变性曲线对蛋白进行相似性评分。★ 测定参数：Tm、Ton、Cm、ΔG、Similarity。★ Tm测定精度：★ 一体机，可以通过触摸屏进行试验设置，实时采集数据和显示数据，生成详细的结果报告。应用领域：多功能蛋白质稳定性分析仪PSA-16应用涵盖植物、生物学、动物科学、动物医学、微生物学、工业发酵、环境科学、农业基础、蛋白质工程等多学科领域。蛋白质是最终决定功能的生物分子，其参与和影响着整个生命活动过程。现代分子生物学、环境科学、动医动科、农业基础等多种学科研究的很多方向都涉及蛋白质功能研究，以及其下游的各种生物物理、生物化学方法分析，提供稳定的蛋白质样品是所有蛋白质研究的先决条件。因此多功能蛋白质稳定性分析系统在各学科的研究中都有基础性意义。 1. 抗体或疫苗制剂、酶制剂的高通量筛选2. 抗体或疫苗、酶制剂的化学稳定性、长期稳定性评估、等温稳定性研究等3. 生物仿制药相似性研究（Biosimilar Evaluation）4. 抗体偶联药物（ADC）研究5. 多结构域去折叠特性研究6. 物理和化学条件强制降解研究7. 蛋白质变复性研究（复性能力、复性动力学等）8. 膜蛋白去垢剂筛选，膜蛋白结合配体筛选（Thermal Shift Assay）9. 基于靶标的高通量小分子药物筛选（Thermal Shift Assay）10. 蛋白纯化条件快速优化等

俗话说：文无第一，如果非要整出个蛋白质质谱与蛋白质组学领域世界第一牛人，显然并不是一件容易的事，也注定是一件有争议的事。作为一个半路出家的准业内人，我就本着无知者无畏的革命精神，说一下我自己心目中的第一牛人：Ruedi Aebersold。 　　考虑到科学网的大多数网友对蛋白质组学并不了解，先简单科普一下，根据百度百科的定义：“蛋白质组学(Proteomics)一词，源于蛋白质(protein)与 基因组学(genomics)两个词的组合，意指“一种基因组所表达的全套蛋白质”，即包括一种细胞乃至一种生物所表达的全部蛋白质。” 1995年(也有1994，1996年之说)Marc Wikins首次提出蛋白质组(Proteome)的概念1，1997年, Peter James(就职于有欧洲MIT之称的瑞士联邦工学院(ETH))又在此基础上率先提出蛋白质组学的概念2。基因组学和蛋白质组学的概念又进一步催生了N多的各种各样的组学(omics)，两者的诞生的发展，也使系统生物学成为可能，本文的主人公Ruedi Aebersold与Leroy Hood一起于2000年在美国西雅图创办了系统生物学研究所(ISB),该所的建立不但标志着系统生物学作为一门独立的学科的诞生(此句话貌似不靠谱，参见文后14楼的评论)，也带动了包括蛋白质组学在内的多种组学的发展，当然各种组学的发展也同时促进了系统生物学的发展。尽管日本也于2000年在东京建立了系统生物学研究所，但是同为第一个吃螃蟹的，东京的这个所，无论是学术水平还是世界影响都无法和西雅图的那个系统生物学领域的麦加相提并论。闲话少叙，我之所以认为Ruedi Aebersold是蛋白质质谱与蛋白质组学领域世界第一牛人，是基于如下原因： 　　Ruedi Aebersold对蛋白质组学的最大贡献可谓是同位素代码标记技术(ICAT)，现在这一蛋白组定量技术自从1999年在Nature上发表以来，该技术已世界广泛应用，该论文迄今(截至2013年1月11日)已被引用了近3000次。Web of Science的检索结果显示，蛋白组学领域迄今已经至少有超过10万篇论文发表，按照被引用次数排名，该论文位居第三位。有意思的是，被引用次数排第四位的是Ruedi Aebersold和另外一位牛人Mathias Mann(下面会介绍)于2003年发表在Nature上的有关蛋白质质谱与蛋白质组学的综述论文，迄今也已被引用近2800次。而引用次数排第一和第二的两篇论文的通讯作者并算不上是蛋白质质谱与蛋白质组学领域的，蛋白质组学仅仅是他们使用的工具，他们的影响也在这个领域之外。蛋白质组学领域，最重要的专业协会应该算是HUPO (国际人类蛋白质组组织), 最重要的专业会议也当属HUPO世界大会，Ruedi Aebersold曾获HUPO含金量最高的成就奖，他本人也经常是HUPO世界大会的分会主席或大会特邀报告人。当然Aebersold还获得了包括美国质谱协会(ASMS)大奖在内的许多专业大奖。可能有人会列出另外的自己心中的第一牛人(如上述的Mathias Mann)，但Ruedi Aebersold无疑至少是领域内公认的前几位的世界级牛人。另外，顺便说一下德国马普所的Mathias Mann(其在丹麦首都也有实验室)，Mann和Aebersold可谓是蛋白质组学领域的双子星座，都是该领域的顶级牛人，Mann发表的论文有多篇都在蛋白质组学领域被引用次数前10位，不少被引用次数都上千次。上述的Mann和Aebersold两人能在Nature发表综述论文也说明了他们的江湖地位。Aebersold和Mann所发表的论文总被引次数分别超过了5万和3万次，这个数字在世界所有领域都是惊人的。另外，Mathias Mann在蛋白质组学最大的贡献可以说是发明了蛋白质组体内标记技术SILAC3,这种技术与Ruedi Aebersold发明的ICAT已及另外一种标记iTRAQ是公认的应用最为广泛的蛋白质组学定量标记技术。 　　今年年近花甲的Ruedi Aebersold是世界蛋白质组学的开拓者之一，现在在上述的ETH的工作，和最早提出蛋白质组学Peter James在同一个大学。作为土生土长的瑞士人，Ruedi Aebersold是在2004年底、2005年初才开始在ETH全职工作的，可谓是瑞士的大海龟。Ruedi Aebersold此前在西雅图的ISB和华盛顿大学工作，作为ISB的元老和共同创办人，Ruedi Aebersold现在还是ISB的兼职教授，发表论文时也还署ISB地址。Mann和Aebersold都是欧洲人，现在又都致力于将蛋白质质谱与蛋白质组学应用到临床，尽管蛋白质组学已有十多年发展历史，现在最大的一个瓶颈可以说在基本无法应用到临床，现有的技术，对于临床应用而言，时间和经济成本都太高(无法高通量、检测成本太贵)。这一块硬骨头显然不是一般人能够啃得动的，需要从临床样品制备、质谱技术到数据分析都要有突破甚至革命性的创新，我很期待，也相信Mann和Aebersold有能力最终使蛋白质组学(尤其是基于此的生物标志物鉴定技术)应用到临床。 　　我国在蛋白质质谱与蛋白质组学领域在世界上最出名的无疑非贺福初莫属，贺福初的名字在国内搞蛋白质组学应该都知道他的名字，他的头衔很多(如将军、院士)，我就不一一列举了，新年伊始他又多了一个牛头衔：万人计划中的科技领军人才。贺的工作和学术水平，我不熟悉，不敢评头论足。他的文章被引用次数最高的是发表在Cancer Research一篇论文，迄今已有126次，但并非是蛋白质组学领域。在蛋白质组学领域，他的被引次数(含自引)最高的论文是2007年发表在蛋白质组学顶级期刊MCP的文章4，迄今已有105次引用。蛋白质质谱领域，我国在世界上最出名的学者估计要数复旦大学的杨芃原了，他的被引用次数最高的一篇论文，是2005年发表在化学顶级期刊德国应用化学的文章5，迄今已被引用70次，杨芃原为该论文的共同通讯作者。我国在蛋白质组学目前被引用次数最高的是南开大学王磊(澳大利亚海归、长江学者)2007年发表在美国科学院院刊(PNAS)的论文6，迄今被引次数已经超过500次。 　　蛋白质质谱仪主要生产商Thermo Fisher(即原来的Finnegan), 最近新出了本挂历，这本特别的挂历上列了13位在蛋白质质谱与蛋白质组学领域的牛人，上述的Ruedi Aebersold和Mathias Mann都在之列，其余11位简单介绍、列表如下。 姓 名 工作单位 主要贡献 Richard D. Smith 美国太平洋西北国家实验室 1990年首次用三重四级杆质谱Top-down（自上而下）分析完整蛋白 John Yates III 美国Scripps研究所 SEQUEST MS/MS数据库搜索程序 Joshua Coon 美国威斯康星大学麦迪逊分校 发明了电子转移解离技术(ETD) Neil Kelleher 美国西北大学 Top-down蛋白质组学 Kathryn Lilley 英国剑桥大学 蛋白质组学定量技术 Pierre Thibault 加拿大蒙特利尔大学 应用生物质谱和蛋白质组学到细胞生物学 Michael MacCoss 美国华盛顿大学（西雅图） 稳定同位素标记技术 Albert Heck 荷兰Utrecht大学 基于质谱的结构生物学 Catherine Costello 美国波士顿大学 HUPO前任主席，质谱技术发展及应用 Alexander Makarov 德国Thermo Fisher Scientific 生物质谱全球研发总监 领导研发Orbitrap质谱仪 Donald Hunt 美国弗吉尼亚大学 FT-MS and ETD 　　简单的说，上述13位世界级牛人都来自欧美，没有一位来自亚洲，也没有一位华人。我不知道以Ruedi Aebersold代表的上述牛人是如何炼成的，但可以肯定的是：他们不是欧美版的“百人”计划，也不是“千人”计划，更不是“万人”计划而“计划”出来的。网上的公开信息表明：Ruedi Aebersold除了在国际专业协会和期刊有学术兼职外，没有任何行政职务，就是一普通教授，但是这不妨碍他成为蛋白质质谱与蛋白质组学领域世界第一牛人。

仪器信息网讯 在生命科学领域，有两大史诗级的国际研究计划，一是人类基因组计划，一是人类蛋白质组计划。然而，相比于人类基因组计划的家喻户晓，人类蛋白质组计划却几乎默默无闻。这是为什么呢?　　在中学生物课里，我们都学过人体所有的细胞、器官、组织等都主要是蛋白质构成的，所有疾病症状也都是蛋白质造成的，而基因是蛋白质的蓝图。于是科学家们曾经幻想，只要将人类基因组全部测定，就能把蛋白质研究清楚，揭开人体的奥秘。于是人类基因组计划于1990年启动，至2003年完成。但很快科学界发现，测定了基因组序列，远不能理解生命和疾病。“科学界曾经认为，只要绘制出人类基因组序列图，就能了解疾病的根源。但我们错了。”国际人类蛋白质组组织(Human Proteome Organization, HUPO)首任主席萨姆哈纳什说。　　基因组是静态的，一个人身上的每个细胞在正常状态下都拥有一套相同的基因组，且终生不变，但我们看到各种器官的形态和功能有着巨大的差别。这是因为一个基因往往可以产生几种甚至几百种不同的蛋白质，不同的蛋白质的功能截然不同 蛋白质组比基因组复杂千百倍，而且随时空不断变化。于是，在人类基因组计划完成后，国际人类蛋白质组组织HUPO于2003年12月16日正式启动国际“人类蛋白质组计划”(Human Proteome Project,HPP)，力图鉴定所有人类蛋白质，作为研究蛋白质分子功能、推进疾病的诊断和治疗的重要资源。　　蛋白质组，是指一个基因组、一个细胞或组织、一种生命体所表达的全部蛋白质。蛋白质组研究，是在整体水平上研究细胞、组织乃至整个生命体内蛋白质组成及其活动规律的科学，由此从蛋白质水平上获得关于疾病发生、发展、转归等过程整体而全面的认识。而蛋白质组学是一门新兴但发展迅速的学科。近年来，国际上主要发达国家和地区纷纷加大了对蛋白质组学的支持力度，这一研究领域也由此成为各强国科技角力的新战场。　　美国第46任总统拜登就曾出席抗癌登月计划(该计划为奥巴马于2016年1月28日签署总统备忘录，设立以副总统拜登为首的“白宫抗癌登月计划特别小组”，引起医学界广泛关注。)，他也公开出席了一些学术会议，其中他很看重的一个会议就是HUPO 人类蛋白质组学会。　　2017年9月16日，时任美国第47任副总统约瑟夫拜登(Joseph R.Biden Jr.)在人类蛋白质组组织(HUPO 2017)全球领导力晚宴上发表主旨演讲　　彼时，我国贺福初院士作为首批国际专家，在HUPO论证会上提议按照人体的器官/组织进行国际分工，并率先提出人体首个器官(肝脏)蛋白质组计划(Human Liver Proteome Project,HLPP),提出建立蛋白质组“两谱、两图、三库”的战略目标，即建立肝脏蛋白质组表达谱、修饰谱、网络图、定位图、样本库、数据库和抗体库，得到国际同行的认可。　　图源：He F.Mol Cell Proteomics,2005　　不仅如此，中国人类蛋白质组计划(Chinese Human Proteome Project ,CNHPP)也于2014年6月10日全面启动实施，这是中国科学界乃至世界生命科学领域一件具有里程碑意义的大事。该计划是以中国重大疾病的防治需求为牵引，发展蛋白质组研究相关设备及关键技术，绘制人类蛋白质组生理和病理精细图谱、构建人类蛋白质组“百科全书”。　　位于北京市昌平区中关村生命科学园的国家蛋白质科学中心——北京(凤凰中心)就是“中国人类蛋白质组计划”的主要研究基地，有关人类蛋白质组的庞大数据这些年就在这栋建筑中陆续被测量和解读。　　2018年凤凰中心验收时的产出成果　　Phoenix即凤凰工程，全称为“Pilot Hub Of ENcyclopedic ProteomIX”，自2004年起历时14年从论证、立项、设计、建设、安装、调试至完成验收。CNHPP是中国人类蛋白质组计划，以中国重大疾病的防治需求为牵引，发展蛋白质组研究相关设备及关键技术，构建人类蛋白质组“百科全书”。秦钧在报告中也总结到，蛋白质组学技术发展的方向为：准、深、快、稳。　　在应用研究上，蛋白质组学已成为发现新型生物标志物、新药物靶标的重要途径，已成为生物医药产业及其相关产业发展的新生长点，此外，蛋白质组学通过研究疾病不同阶段相关蛋白质变化、对疾病诊断和治疗领域具有应用价值和指导意义。而蛋白质组的研究实质上是在细胞水平上对蛋白质进行大规模的平行分离和分析，往往要同时处理成千上万种蛋白质。因此，发展高通量、高灵敏度、高准确性的研究技术平台对于蛋白质组学研究至关重要。可以认为，蛋白质组学的发展将对今后20-50年的国际生命科学研究和健康医疗产业的格局产生重大深远的影响。　　2021年3月18日，仪器信息网举办了“蛋白质组学技术与应用进展”主题研讨会，会议邀请到北京蛋白质组研究中心秦钧主任、西湖大学郭天南特聘研究员、中山大学李惠琳教授以及南方科技大学的田瑞军教授分别从蛋白质组学在精准医疗、生物医学等领域的最新应用进展进行了精彩的报告分享。点击图片观看北京蛋白质组研究中秦钧主任 报告视频回放点击图片观看西湖大学郭天南特聘研究员报告视频回放点击图片观看中山大学李惠琳教授报告视频回放点击了解了解“2021年蛋白质组学技术与应用进展”主题网络研讨会的更多报告信息：　　https://www.instrument.com.cn/webinar/meetings/PROTEOMIC2021/

近日，由我国科学家主导、发起，并得到国内外科学界广泛响应和支持的国际大科学计划（Proteomic navigator of the human body，又称π-HuB）的执行总部在广东智慧医学国际研究院正式揭牌。这是继2001年人类基因组草图完成发表后，破解人体构造“天书”的另一个国际科学计划，中国科学院院士贺福初为该计划首席科学家。该计划旨在绘制人类全生命周期、全球性重大疾病及代表性膳食模式、生存环境的蛋白质组图谱，解析人类蛋白质组构成原理和演变的规律，探索生物医学大数据从信息知识到智慧的路径，实现人体蛋白质组定位系统的精确空间定位、准确状态定性和人体从非健康状态到健康状态的精准导航。　　什么是人体蛋白质组导航国际大科学计划?　　提起蛋白质，大家并不陌生。不过“蛋白质组”一词却鲜有人了解。其实，蝴蝶由卵变虫、成蛹、再破茧成蝶，幕后“操盘者”并非基因组，而是蛋白质组。　　过去人们认为，只要绘制出了人类基因组序列图，就能了解疾病的根源，但是却发现基因组并不如预期那样能够揭示人类生、老、病、死的全部秘密，如何解读这本“天书”成为一大难题。　　“生，源于基因组 命，却一定由蛋白质组决定。只有蛋白质组才能根本阐释生命。”中国科学院院士贺福初认为。基因组序列只是提供了一维遗传信息，而更复杂的多维信息发生在蛋白质组层面，因此想要解密基因组，必须先系统认识蛋白质组。π-HuB计划就是这样一个旨在绘制人类全生命周期、全球性重大疾病及代表性膳食模式、生存环境的蛋白质组图谱的计划。　　那么，何谓“导航”?π-HuB计划将致力于解析人类蛋白质组构成原理和演变的规律，探索生物医学大数据从信息知识到智慧的路径，实现人体蛋白质组定位系统的精确空间定位、准确状态定性和人体从非健康状态到健康状态的精准导航。这项大科学研究将为人类健康管理、科学养生以及疾病精准防控诊治提供全新理论、技术和方法。该计划将为人类带来什么?贺福初院士主要从事蛋白质组学、精准医学和系统生物学研究。早在2002年，他的团队在国际上率先提出了蛋白质组学研究“两谱”“两图”“三库”的科学目标和行动策略，领衔完成了国际首个人类器官(肝脏)蛋白质组计划，建成了该领域领先国际水平的国家重大科学基础设施，并联合国内数十家基础研究和临床团队协作完成了中国人体蛋白质组研究等大型科学项目。2020年经国家科技部遴选评审立项，π-HuB计划成为首个生物医药领域国家大科学计划培育项目。　　根据广州会议上公开的人体蛋白质组导航计划白皮书2.0，在未来30年，π-HuB计划将投入数十亿元人民币，以实现三大目标：　　1、绘制人体蛋白质组结构空间参比图谱，按照人体构成层次，绘制从单分子到蛋白质复合体，细胞到组织到器官的各层级蛋白质组构成图谱 　　2、阐明人体蛋白质组状态空间参比图谱，追踪人体从受精卵发育成胎儿，直到衰老的生命全周期过程中，不同膳食模式、不同环境因素、体内不同微生物类型和不同疾病状态下的蛋白质组图谱的动态变化。　　3、建立人体蛋白质组导航系统，整合蛋白质组学数据和其他人类组学数据构建元人体数字模型，利用人体蛋白质组在状态空间中定位，对健康状态进行判定，进而实现对疾病风险的预判和早期疾病诊断，和制定最佳治疗干预措施。早在2002年，中国科学院院士贺福初团队在国际上率先提出了蛋白质组学研究“两谱”“两图”“三库”的科学目标和行动策略，领衔完成了国际首个人类器官（肝脏）蛋白质组计划。在国家“863”、“973”和重点研发专项的共同支持下，贺福初团队联合国内数十家基础研究和临床团队协作完成了中国人体蛋白质组研究等大型科学项目，并提出蛋白质组学驱动的精准医学理念。贺福初院士在接受媒体采访时，围绕中国学者发起的国际大科学计划——“人体蛋白质组导航计划”，对其未来的发展目标，以及对我们解读生命密码的帮助等进行解读。至于为何要发起这样一个国际大科学计划，贺福初表示，大科学计划是强国的重要引擎，“当一个国家成为全球科学中心时，它将迅速成长为世界顶级强国”。问：贺院士，我国学者发起的“人体蛋白质组导航计划”是一项大科学计划，为什么您要积极推进我国的大科学计划呢？贺福初：在2016年的全国科技创新大会上，我国明确提出了在2050年要建成全球科学中心，这是作为全球科技强国非常重要的标志。对科学发展史的研判可以得出如下结论：当一个国家成为全球科学中心时，它将迅速成长为世界顶级强国。比如，17世纪的英国、18世纪的法国、19世纪初期到20世纪初期的德国。判断现代大国的强盛与否，首先要看它能否成为全球科学中心，能否发动技术革命。20世纪初，在欧洲大陆爆发世界大战时，美国吸引了全球大量的顶级科学家赴美研究，迅速成长为全球科学中心，发展出一系列突破性技术。而在崛起的过程中，美国相继发动了多个大科学计划，包括大家耳熟能详的曼哈顿计划、阿波罗计划，以及人类基因组计划。这些大科学计划是美国发展为世界第一强国的重要引擎，也在科学史上开启了真正的大科学计划时代，开创了人类文明的新篇章。问：我们知道蛋白质组学比基因组更为复杂，您和很多中国学者很早就在这一领域布局研究，如今也取得了很好的成绩，具体的情况请您介绍一下。贺福初：大科学计划需要调动全国甚至全球的科技力量，通过协作式的联合科学攻关，达成计划的既定科学目标，这种模式可以带来国家科技力量的迅速腾飞。医务工作者最熟悉的大科学计划或许就是人类基因组计划了，它全面推动了遗传学研究、疾病机制研究和药物靶标发现，为精准医学计划奠定了雄厚基础，带来了巨大的社会效益和经济效益。人类基因组计划绘制了一部人类生命密码的“天书”，但如何解读这本“天书”，成为当时科学家更加关注的问题。最终在人类基因组图谱完成之际，一批基因组学学者不约而同地向蛋白质组学发出呼唤：“用蛋白质组学解读基因组这部‘天书’。”于是，“人类蛋白质组计划（HPP）”应运而生。的确，与人类基因组计划相比，蛋白质组计划会更为复杂。因为同一个体不同器官、同一器官不同细胞的基因组是相同的，蛋白质组却可以千差万别。因此，尽管大家都知道要向蛋白质组寻找答案，但对于人类蛋白质组计划如何推进，各国学者莫衷一是。在2002年，由我国领衔、全球11个国家参与的“人类肝脏蛋白质组计划（Human Liver Proteome Project，HLPP）”正式启动。该计划是国际“人类蛋白质组计划”启动的第一个人体组织器官的蛋白质组计划，也是中国科学家倡导和领衔的第一个国际大型合作计划。最终，我们鉴定了超过1万种人类肝脏蛋白质，并利用这些数据对肝脏生理功能进行了系统解读，为人类蛋白质组计划的全面展开发挥了示范作用。2014年，在“人类肝脏蛋白质组计划”取得成功经验的基础上，科技部启动了“中国人蛋白质组计划(CNHPP)”重点专项。如今，在人体蛋白质组学研究领域，我国的科研水平已领先世界。问：贺院士，您提出的“π-HuB”计划是下一个新的目标吗？您对它有什么期许吗？贺福初：随着这种数据驱动而非假设驱动研究的积累，多维动态而非一维静态数据的丰富，人体细胞与内外环境间信息的集成，将在更高层次获得对人类个体、人与自然环境、人与社会的全新认知，推动智慧医学的到来。基于这些，我们提出了“人体蛋白质组导航计划”。该计划的愿景是在全球统一的技术标准与数据共享模式下，全人类共同探索人类未知前沿，揭示宇宙中最复杂物质系统——“人体”的蛋白质组谱系及其构成原理与演变规律，系统阐释人类发育、衰老及重大疾病发生发展机制，并依此制订覆盖人类生命全周期的精准防控、诊治、康养策略，开创智慧医学新范式，为推动构建人类卫生健康共同体提供中国方案。

生物药品在生产、保管和运输过程中，会接触到金属、树脂、玻璃等各种物质，并且药品容器有不同的材质，蛋白质的稳定性会因其发生变化。因此，必须选择适当的材质作为容器。在实际制造工序中，从几种材质中进行选择将提高成本，并且需要长达几个月的时间进行验证。但如果通过加速试验事先选择材质，将有助于提高生物医药品生产流程的效率。在本次分析中，我们使用生物药品聚合体分析系统AggregatesSizer TC（带温控功能）（以下简称为Aggregates SizerTC）附带的3种材质的搅拌盘（PEEK、不锈钢、玻璃），在一定温度下一边施加物理性压力一边监控聚合体生成量，以进行蛋白质稳定性的加速试验。由此可知，不同材质对聚合体产生的不同影响以及评价稳定性时温控的重要性。本文将进行详细说明。 图1 生物药品聚合体分析系统Aggregates Sizer TC（带温控功能）（a）主机（b）循环恒温槽（c）批量检测池（带温控功能）（d）监控画面 了解详情，敬请点击《使用Aggregates Sizer（带温控功能）进行蛋白质稳定性的加速试验》 关于岛津 岛津企业管理（中国）有限公司是（株）岛津制作所于1999年100%出资，在中国设立的现地法人公司，在中国全境拥有13个分公司，事业规模不断扩大。其下设有北京、上海、广州、沈阳、成都分析中心，并拥有覆盖全国30个省的销售代理商网络以及60多个技术服务站，已构筑起为广大用户提供良好服务的完整体系。本公司以“为了人类和地球的健康”为经营理念，始终致力于为用户提供更加先进的产品和更加满意的服务，为中国社会的进步贡献力量。更多信息请关注岛津公司网站www.shimadzu.com.cn/an/ 。岛津官方微博地址http://weibo.com/chinashimadzu。岛津微信平台

大家好，本周为大家分享一篇发表在Analytical Chemistry上的文章Quantitative Structural Proteomics Unveils the Conformational Changes of Proteins under the Endoplasmic Reticulum Stress1，文章的通讯作者是来自美国佐治亚理工学院的Ronghu Wu助理教授。在真核细胞中，内质网(endoplasmic reticulum，ER)负责蛋白质组中40%蛋白质的合成和成熟。蛋白质合成或折叠过程中的变化都将影响内质网的稳态，进而导致未折叠蛋白的积累和蛋白分泌效率的降低。在过去几十年的研究中，内质网应激反应被广泛研究，但是内质网应激反应后蛋白质折叠状态的变化却没有被深入研究。基于丰度的蛋白质组学方法不能直接用于分析蛋白质状态的变化，在这篇文章中，作者整合了半胱氨酸(cysteine，Cys)共价标记、选择性富集和定量蛋白质组学，称为半胱氨酸靶向共价蛋白绘制(cysteine targeted covalent protein painting，Cys-CPP)，用于研究蛋白质组范围内的蛋白质结构和变化(图1A)。　　使用CPP分析蛋白质结构，需要一种具有高反应活性的探针。作者设计了一种针对半胱氨酸的探针，其中包含半胱氨酸反应基团、用于富集的生物素部分和用于生成半胱氨酸特异性识别位点标签的可裂解连接部分(图1B)。以变性处理后的蛋白样品作为蛋白质展开形式的参考，计算肽段在原始样本和变性样本中的比例从而获得宝贵的蛋白质结构信息。　　图1.利用半胱氨酸反应探针定量分析人细胞蛋白质组中半胱氨酸暴露率的原理。(A)Cys-CPP的一般工作流程。(B)半胱氨酸残基与探针之间的反应。富集后，进行紫外裂解，在修饰的半胱氨酸上留下一个小标记，用质谱进行位点特异性分析。　　半胱氨酸暴露率Rexpo通过每条肽段在原始样本和变性样本中的比值进行计算。结果显示：(1)半胱氨酸的暴露率和溶剂可及性呈现正相关(图2C) (2)在丝氨酸和苏氨酸等极性氨基酸残基旁边的半胱氨酸具有相对较高的暴露率，这与人们普遍认为亲水残基更有可能暴露在蛋白质表面的观点一致 (3)甘氨酸和脯氨酸附近的半胱氨酸具有更高的暴露率，这是因为这两种氨基酸通常出现在蛋白质的转角和环结构中，对半胱氨酸的空间位阻较小 (4)半胱氨酸暴露率与其有/无序区(图2D)或所处二级结构(图2E)的相关性分析均表明，较低的暴露率与更稳定和结构化的局部环境有很好的相关性。这些数据结果共同证明目前的方法可以准确地测得半胱氨酸暴露率，并为蛋白质结构提供有价值的信息。　　图2.HEK293T细胞中半胱氨酸暴露率的分析。(A) VAHALAEGLGVIAC#IGEK(#代表标记位点)的串联质谱样本。报告离子的强度使我们可以准确定量一个半胱氨酸的暴露率(左框为报告离子强度的放大视图)。(B)蛋白CCT3中被定量半胱氨酸的定位和暴露率演示(PDB代码：6qb8)。(C−E)比较不同的溶剂可及性(C)、预测无序区(D)和二级结构(E)的半胱氨酸暴露率。　　衣霉素(Tunicamycin，Tm)可抑制 N-糖基化并阻断 GlcNAc 磷酸转移酶 (GPT)。由于蛋白质的N-糖基化经常发生在共翻译过程中，在蛋白质折叠的调节中起着至关重要的作用，所以衣霉素会引起细胞内质网中未折叠蛋白的积累并诱导内质网应激。基于此，作者用衣霉素对细胞进行处理，计算并对比了衣霉素处理样本和正常样本中的半胱氨酸暴露率。正如预期的那样，Tm处理样本中许多半胱氨酸的暴露率升高，且Tm对于蛋白质不稳定区域的作用尤为显著。根据Tm处理样本和正常样本之间半胱氨酸暴露率的差值，作者将所有位点划分为5个部分，在Tm处理下，近三分之一的半胱氨酸定位区域没有明显的结构变化(差值在-0.05~0.05之间)，而28%的位点则高度暴露(差值0.15)(图3B)。对这两种蛋白质进行基因本体(GeneOntology，GO)功能富集分析(图3C)，结果显示：差值在-0.05~0.05之间的蛋白通常是糖异生或折叠过后具有良好结构区域的蛋白，而差值0.15的蛋白则是与囊泡转运相关的蛋白。这表明抑制N-糖基化主要影响经典分泌途径中的蛋白质，与预期相符。　　图3.利用Tm抑制蛋白质N-糖基化对蛋白质折叠影响的系统研究。(A)Tm处理和对照样品之间半胱氨酸暴露率的比较。(B) 不同暴露率变化范围内的蛋白质数量。(C)在具有高度展开或稳定区域半胱氨酸的蛋白之间进行GO功能富集分析。　　由于Tm对于预先存在的、折叠良好的蛋白质所产生的影响可能远小于对新合成蛋白的影响，分别研究Tm对这两种蛋白的影响是必要的。作者通过将目前的方法Cys-CPP与细胞培养中氨基酸的稳定同位素标记(pSILAC)结合(图4A)，探究了细胞中已存在蛋白和新合成蛋白在内质网应激作用下的不同变化。结果显示：(1)抑制N-糖基化对新合成蛋白的去折叠影响比对已存在蛋白的影响更显著(图4C) (2)N-糖基化除了调节蛋白质的二级结构外，在蛋白质三级或四级结构的形成中起着更重要的作用(图4D)。　　图4. 抑制N-糖基化对新合成蛋白和已存在蛋白折叠状态影响的研究。(A)量化新合成蛋白和已存在蛋白折叠状态变化的实验设置。(B) 经Tm处理和未经处理的细胞中新合成和已存在蛋白质的重叠。括号内为每组蛋白质数。(C)不同蛋白质组中暴露率的分布。(D) 在有或没有Tm处理的细胞中、在不同的二级结构下，新合成和已存在蛋白之间半胱氨酸暴露率的差值分布。　　本文通过设计一种半胱氨酸靶向探针，定量半胱氨酸残基的暴露率，系统地研究了蛋白质的结构以及结构的变化。结果表明，半胱氨酸暴露率与蛋白质局部结构的相关性非常好。利用该方法，作者研究了Tm引起的内质网应激反应下细胞中蛋白质的结构变化。此外，通过将Cys-CPP与pSILAC结合，研究了在内质网应激反应下原有蛋白和新合成蛋白的结构变化差异，并详细分析了内质网应激对蛋白质去折叠的影响，深入和准确地了解内质网应激下的蛋白质结构变化，有助于深入了解蛋白质的功能和细胞活性。　　参考文献：[1] Yin K, Tong M, Sun F, et al. Quantitative Structural Proteomics Unveil the Conformational Changes of Proteins under the Endoplasmic Reticulum Stress[J]. Analytical Chemistry, 2022,

【山东云唐*新品推荐YT-Z12T】云唐仪器|食品蛋白质检测仪可快速准确检测奶粉中蛋白质含量→点击此处进入客服在线咨询优惠专区。山东云唐专业厂家自主研发生产农药残留检测、食品安全检测、植物生理等仪器仪表，品质保障，价格实惠，售后无忧，欢迎新老客户来电咨询!山东云唐智能让诚信为高质量发展护航，我们将努力提供更卓越的产品质量和更人性化的售后服务给广大客户，为社会创造更大的价值。云唐仪器|食品蛋白质检测仪可快速准确检测奶粉中蛋白质含量　　随着科技的不断发展，食品蛋白质检测仪在食品安全检测领域发挥着越来越重要的作用。其中，对于奶粉中蛋白质含量的快速准确检测，食品蛋白质检测仪更是扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍食品蛋白质检测仪的工作原理、优势及其在奶粉蛋白质含量检测中的应用。　　食品蛋白质检测仪在奶粉蛋白质含量检测中具有显著的优势。首先，它大大提高了检测效率。相较于传统的检测方法，如Kjeldahl法、Lowry法等，食品蛋白质检测仪能够在短时间内完成大量样品的检测，从而满足现代化生产线上对奶粉质量监控的需求。其次，仪器具有高度的准确性。通过精确的光电测量和荧光检测技术，食品蛋白质检测仪能够确保测量结果的准确性，避免因人为因素或操作不当导致的误差。此外，食品蛋白质检测仪还具有操作简便、自动化程度高等特点，使得检测过程更加便捷高效。　　在奶粉蛋白质含量检测中，食品蛋白质检测仪的应用具有重要意义。奶粉作为婴儿成长发育的重要营养来源，其蛋白质含量直接影响到婴儿的健康状况。因此，对奶粉中蛋白质含量的准确检测显得尤为重要。食品蛋白质检测仪能够快速、准确地检测出奶粉中的蛋白质含量，为奶粉生产厂家提供及时、可靠的质量监控手段。同时，对于消费者而言，了解奶粉中蛋白质的含量有助于他们选择合适的奶粉产品，为婴儿的健康成长提供保障。　　此外，食品蛋白质检测仪还可以用于奶粉生产过程中的质量控制。在奶粉生产过程中，通过定期对原料、半成品和成品的蛋白质含量进行检测，可以及时发现生产过程中的问题，采取有效措施进行调整和改进，确保奶粉产品质量的稳定性和可靠性。同时，食品蛋白质检测仪还可以用于奶粉产品的批次管理和追溯，确保产品的质量和安全可追溯。　　总之，食品蛋白质检测仪在奶粉蛋白质含量检测中发挥着重要作用。它不仅能够提高检测效率和准确性，为奶粉生产厂家提供及时、可靠的质量监控手段，还能为消费者选择合适的奶粉产品提供有力支持。随着科技的不断进步和食品安全意识的提高，食品蛋白质检测仪将在食品安全检测领域发挥更加重要的作用，为保障人们的饮食安全贡献力量。

安捷伦科技总裁拜访中科院生物物理研究所 并为蛋白质组学合作实验室揭牌 2010年4月16日，北京---世界知名测量测试公司安捷伦科技(NYSA:A)今天宣布，安捷伦科技公司总裁兼首席执行官邵律文先生（William P. (Bill) Sullivan）日前访华，拜访了中国生命科学研究领域知名科研机构中科院生物物理研究所，并为生物物理研究所&mdash 安捷伦科技蛋白质组学合作实验室揭牌。 4月13日下午，安捷伦科技公司总裁兼首席执行官邵律文（William P. (Bill) Sullivan）先生、大中华区总裁霍丰先生、生命科学与化学分析集团大中华区总经理牟一萍女士等一行六人参观访问了生物物理研究所，与蛋白质科学国家实验室（筹）主任、生物物理研究所所长助理许瑞明研究员、蛋白质组学技术实验室质谱首席技术专家杨福全研究员等进行了会谈。许瑞明研究员代表生物物理研究所对邵律文先生一行的来访表示热烈的欢迎，并就中国生命科学的发展现状和发展趋势、国家有关的科技政策以及生物物理所的概况及未来规划等做了简要的介绍。随后，杨福全研究员简要介绍了中国蛋白质组学研究的现状和发展趋势，并重点介绍了生物物理所蛋白质组学技术实验室的研究进展和未来发展规划。邵律文先生表示中国科学院以及生物物理研究所一向是安捷伦的重要客户和合作伙伴，非常高兴能够有机会拜访生物物理研究所。邵律文先生随后通报了安捷伦科技近年在全球和中国的发展战略，以及未来业务发展的科学领域和在中国的战略考虑，并表示非常关注和重视中国生命科学市场的发展趋势和巨大潜力，希望通过加强双方高层的联系，进一步深化彼此间的长期合作。 杨福全、许瑞明、邵律文、牟一萍见证蛋白质组学合作实验室启动揭牌 会谈结束后，许瑞明研究员和邵律文先生共同为中国科学院生物物理研究所-安捷伦科技蛋白质组学合作实验室正式启动揭牌，并互赠礼品，衷心祝愿双方的合作取得圆满成功。生命科学与化学分析集团大中华区总经理牟一萍女士表示：&ldquo 生命科学是安捷伦全球战略重点，中国生命科学市场更是关注的重点。此次蛋白质组学合作实验室的启用，就是安捷伦科技公司持续关注中国生命科学领域发展，重视国内科研人员需求的充分证明。&rdquo 许副所长向邵律文总裁赠送礼物 生物物理研究所目前拥有&ldquo 生物大分子国家重点实验室&rdquo 、&ldquo 脑与认知国家重点实验室&rdquo 、&ldquo 蛋白质科学国家实验室&rdquo 等国家级实验室，并且承担了多项国家重大科研任务，在蛋白质科学研究领域已经形成了人才、设备、技术和经验等综合优势。安捷伦科技则是全球著名的专业分析测试设备和服务的高科技公司，在生命科学和分析化学等领域近年来已跃居全球前列。蛋白质组学合作实验室的启动势必成为双方相互协作、相互启发、取长补短、共同研究的科研创新平台。目前，蛋白质组学合作实验室里配备了安捷伦全线的液质联用产品平台，是世界领先分析仪器与中国优秀科研力量的完美结合，将通过国际化合作和资源整合，为中国的蛋白质组学研究做出贡献。 最后，许瑞明研究员和杨福全研究员等陪同客人参观了蛋白质组学技术实验室和院士墙，并在生物物理所主楼前合影。 许瑞明副所长向邵律文总裁介绍实验室 关于安捷伦科技 安捷伦科技（NYSE: A）是全球领先的测量公司，是通信、电子、生命科学和化学分析领域的技术领导者，公司的17,000名员工在110多个国家为客户服务。在2009财政年度，安捷伦的业务净收入为45亿美元。要了解安捷伦科技的信息，请访问：www.agilent.com.cn。

近期，QRB discovery在线发表了中国科学院生物物理研究所研究员章新政课题组题为Low-cooling-rate freezing in biomolecular cryo-electron microscopy for recovery of initial frames的研究论文。研究发现了在冷冻电镜成像过程中导致电子束诱导蛋白质样品快速漂移的新机制，并提出通过降低冷却速率制备无快速漂移的冷冻电镜样品的新方法。该方法可以有效恢复辐照损伤最少，含最多高分辨信号的成像数据质量，提升重构分辨率，实现辐照损伤敏感氨基酸的高分辨重构，高分辨信号的恢复也为冷冻电镜达到原子分辨率奠定了基础。　　1980年代，有科学家把含水样品快速投入到-183℃的液态乙烷中，制备包埋在玻璃态冰中的低温样品来减少生物样品受高能电子束照射产生的损伤。一般认为，降温速率越快越容易产生玻璃态冰，但是玻璃态冰中的蛋白质在电子束照射初期会产生快速漂移，无法矫正，使冷冻电镜前几帧成像模糊而无法有效应用于三维重构。电子束曝光初期的冷冻电镜数据具有最小的辐照损伤，含有最主要的高分辨信号，所以电子束诱导的快速漂移是实现原子分辨率结构解析以及易辐照损伤氨基酸高分辨重构所需要克服的壁垒，有科学家称其为冷冻电镜中的“Key outstanding problem”。　　经过近5年的攻关，研究人员发现快速漂移源自玻璃态冰在急速冻结时产生的应力，该应力和过高的降温速率相关，可以通过降低冷却速率来减少。通过优化冷冻制样技术，降低冷冻过程中样品的降温速率，研究实现了蛋白质快速漂移的消除（如图）。在降低冷却速率制备得到的冷冻样品中，数据分析展示出冷冻电镜前几帧数据被有效恢复，从恢复的电子密度图中可以清晰看到在普通冷冻样品结构中无法得到的辐照损伤敏感的氨基酸侧链信息。　　研究工作得到国家重点研发计划、国家自然科学基金委员会重点项目、中科院战略性先导科技专项（B类）、中科院基础前沿科学研究计划项目的支持。　　论文链接 降低样品冷却速率消除快速漂移示意图。a.通过降低样品冷却速率，冷冻电镜前几帧数据明显恢复。b-c.增加载网与镊子的传热在载网形成的冷却速率梯度和在不同冷却速率下GDH样品前几帧的恢复情况。d-e.提高液态乙烷温度至-110℃时制备的铁蛋白样品，以及在不同温度下铁蛋白前几帧的恢复情况。f.冷冻电镜前几帧恢复后，易受辐照损伤的氨基酸侧链密度图对比

美国科学家主导的国际科研团队在最新一期《科学》杂志撰文指出，他们利用人工智能和进化分析，绘制出了真核生物的蛋白质之间相互作用的3D模型，首次确定了100多个可能的蛋白质复合物，并为700多个蛋白质复合物提供了结构模型，深入研究蛋白质相互作用有望催生新的药物。　　研究负责人之一、美国西南大学人类发育与发展中心助理教授丛前（音译）称，研究结果代表了结构生物学新时代的重大进步。　　丛前解释说，蛋白质通常成对或成组工作，形成复合物，以完成生物体存活所需的任务。虽然科学家已经对其中一些相互作用开展了深入研究，但许多仍是未解之谜。了解蛋白质之间所有的相互作用将揭示生物学的许多基本方面，并为新药研发提供参考。　　但半个世纪以来，鉴于许多蛋白质结构的不确定性，科学家们很难了解这些相互作用。2020年和2021年，深度思维公司和华盛顿大学戴维贝克实验室独立发布了两种人工智能技术“阿尔法折叠”和RoseTTAFold，它们使用不同的策略预测蛋白质结构。　　在最新研究中，丛前等人通过对许多酵母蛋白复合物建模，扩展了人工智能结构预测工具箱。为了找到可能相互作用的蛋白质，科学家们首先搜索相关真菌的基因组，寻找发生突变的基因，然后使用上述两种人工智能技术来确定这些蛋白质是否可以3D结构结合在一起。　　他们确定了1505种可能的蛋白质复合物，其中699个结构已被表征，验证了其方法的实用性；另外700个复合物目前获得的数据有限，剩下106个从未被研究过。为更好地理解这些很少被描述或未知的复合物，团队研究了类似的蛋白质，并根据新发现的蛋白质与此前已知蛋白质的相互作用，确定了新发现蛋白质的作用。

近日，中国科学院大连化学物理研究所生物技术研究部生物分离分析新材料与新技术研究组（1809组）叶明亮研究员团队和空军军医大学聂勇战教授团队等合作，开发了一种位点特异性糖型的高稳健蛋白质组分析系统，对278例临床样本进行N-糖基化蛋白质组的规模化分析，筛选并验证了可诊断胃癌尤其是早期胃癌的新型蛋白质糖基化类生物标志物，为 N-糖基化蛋白质组的规模化分析提供了一种分析工具。目前在临床上使用的肿瘤标志物基本上都是糖蛋白质。蛋白质糖基化的异常与疾病的发生发展密切相关，但是还没有在特定蛋白质、特定位点上的特定糖型（即位点特异性糖型）的疾病标志物。在本工作中，研究人员开发了一个高稳健的位点特异性糖型蛋白质组学分析系统。该系统采用自动化方法富集生物样本中的N-完整糖肽，然后采用微流LC-MS/MS系统检测N-完整糖肽，并利用团队开发的Glyco-Decipher软件鉴定和定量位点特异性糖型。科研人员使用该系统分析了200多个样品，发现其富集特异性保持在88.1%到91.7%之间，展现了稳定的糖肽富集性能。在10个批内/批间的质量控制样本中，N-完整糖肽、糖基化位点和糖蛋白的鉴定数目的相对标准偏差均低于7%，并且定量N-完整糖肽的Pearson相关系数平均值为0.909。经过长时间分析超过200份大队列样本后发现，每个质量控制样本依然能稳定地鉴定到平均1900条完整的N-完整糖肽。因此，该系统具有高灵敏、高稳健的N-完整糖肽鉴定性能，为 N-糖基化位点特异性糖型的规模化分析提供了一个有力的分析工具。由于早期胃癌无明显症状且存在较长的潜伏期，导致诊断迟、转移快和治疗效率低等问题。临床上现有的胃癌血清标志物有CEA、CA125、CA72-4和CA19-9等，由于它们对胃癌诊断的特异性和敏感度较差，难以用于胃癌的早期诊断。研究人员将该系统应用于探究胃癌患者血清中蛋白质N-糖基化的变化，筛选用于胃癌诊断的新型位点特异性糖型生物标志物。团队首先采用发现蛋白质组学策略，对含140例受试者的发现队列和70例受试者的验证队列分别进行N-糖基化蛋白质组的全面分析，共鉴定到来自971种糖蛋白上的21711种位点特异性糖型。通过差异分析和构建机器学习随机森林模型，筛选到四个位点特异性糖型作为候选生物标志物；它们对胃癌患者均展现了优异的诊断性能，尤其是联合诊断早期胃癌的AUC值大于0.91，而传统胃癌血清标志物CEA的诊断AUC值则小于 0.67。随后，团队利用该系统并采用靶向糖基化蛋白质组学分析策略，在含有另外78例受试者的靶向验证队列中，验证了这四个位点特异性糖型对胃癌和早期胃癌优异的诊断性能。特别是发现带有 SLe 抗原的四天线糖链结构位点特异性糖型对胃癌的诊断性能远优于同位点上的其他糖型，说明位点特异性糖型是一类很有潜力的疾病标志物。叶明亮团队长期致力于位点特异性糖型分析方法的发展，在糖肽的分离和富集方面发展了O-GlcNAc糖肽的可逆酶促化学标记策略（Angew. Chem. Int. Ed.，2022）、自动化的N-完整糖肽富集方法（Anal. Chem.，2021）、O-糖肽二次酶切策略（Anal. Chem.，2023）、同时富集和鉴定N-和O-完整糖肽的分析方法（Anal. Chem.，2023）；在糖肽的谱图解析软件方面，分别发展了O-糖肽的检索策略O-search（Anal. Chem.，2019；Anal. Chem.，2023；Bioinformatics，2022）和N-糖肽质谱谱图的解析软件Glyco-Decipher（Nat. Commun.，2022）。目前，Glyco-Decipher软件可以从github.com上下载，由于其解析灵敏度高、界面友好，已经被很多课题组和生物公司采用。相关成果以“Robust Glycoproteomics Platform Reveals a Tetra-Antennary Site-Specific Glycan Capping with Sialyl-Lewis Antigen for Early Detection of Gastric Cancer”为题，发表在《先进科学》（Advanced Science）上。该工作的共同第一作者是1809组博士研究生刘璐瑶、刘蕾和助理研究员王龑。该工作的糖肽富集、微流LC-MS/MS系统方面工作得到大连化物所二十八室梁鑫淼研究员、郭志谋研究员和西北大学边阳阳教授的支持。该工作得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、大连化物所创新基金等项目资助。（文/图 刘璐瑶、刘蕾）文章链接：https://doi.org/10.1002/advs.202306955

大家好，本周为大家分享一篇发表在Analytical Chemistry上的文章，PACTS-Assisted Thermal Proteome Profiling for Use in Identifying Peptide-Interacting Proteins。该文章的通讯作者是来自北京蛋白质组学研究中心的贾辰熙和Chen Yali研究员。生物活性肽是一类重要的生物分子，通过与蛋白受体相互作用，参与调控多种生物学进程。研究肽-蛋白相互作用对于理解这些功能分子的调节机制至关重要。目前已开发多种方法用于表征肽-蛋白的相互作用，例如通过引入荧光探针在多肽上来监测蛋白-多肽的相互作用，或者将多肽固定在磁珠或其他载体材料上进行进一步的亲和沉淀。然而以上方法都需要对多肽进行修饰，导致多肽的结构发生改变，进一步影响多肽-蛋白相互作用，产生假阳性结果。细胞热转移变分析（CETSA）和热蛋白质组分析（TPP）作为一种无修饰/无标签技术已被广泛用蛋白-配体相互作用研究。当配体与蛋白结合后，蛋白的热稳定性发生了改变，导致熔解曲线(Melting cure)发生位移。通过监测熔解温度的变化(∆Tm)，实现对蛋白-配体相互作用的检测。CETSA以及TPP允许在天然环境下研究分子互作，从而保留了内源性蛋白表达水平、翻译后修饰、局部微环境等生物物理特性。除了改变蛋白质的热稳定性，肽配体与蛋白质受体相互作用还会导致蛋白构象、疏水性和溶剂可及性的改变，一些配体甚至起到生物助溶的作用。所有这些特性的改变会导致研究体系中靶蛋白丰度的变化。这种由肽段配体结合诱导蛋白的丰度改变现象称之为PACTS。而PACTS也可以被合理的利用用于识别与肽段配体结合的靶蛋白。基于此，本文将PACTS与TPP技术相结合用于肽-蛋白质相互作用研究，PACTS可以辅助TPP分析，特别是在TPP分析过程中，由于配体-靶蛋白结合导致靶蛋白丰度降低至质谱检测限以下，无法绘制熔解曲线的情况下，PACTS可以作为另一个重要的监测手段。如图1所示，PACTS辅助TPP分析的实验流程大致如下：将蛋白提取液分成2份，分别与缓冲液（对照组）、肽配体（实验组）孵育，再将孵育后的每组样本等分成10份，在10个不同的温度下加热3 min。加热完成后，离心，收集上清液。利用SDS-PAGE将肽段与蛋白分离并进行胶内酶切。酶切后的肽段随即用TMT 10-plex标记，最后通过LC-MS/LS进行定量分析。将37 °C下对照组、实验组中同一蛋白的丰度变化作为PACTS的衡量指标（蓝框）。将在不同温度下蛋白的相对丰度变化转化为熔解曲线（黑框），实验组相较于对照组，同一蛋白熔解曲线的位移（∆Tm）作为TPP的衡量指标。综合两种方法识别出的靶标蛋白，作为最终的筛选结果。图1. PACTS辅助TPP分析的实验流程图作者首先用标准肽段-蛋白互作对验证了PACTS辅助TPP分析的可行性。如图2所示，右侧为对照组/实验组中靶蛋白在不同温度下丰度变化（Western blot），中间及左侧则是基于Western blot数据生成PACTs以及熔解曲线。对于JIP1-JNK1互作对，PACTS显示没有明显的丰度变化，而熔解曲线则显示发生了位移（图2A）。与之相反的，对于HOXB-AS3-hnRNP A1互作对，PACTS显示出明显的丰度变化，而熔解曲线则由于靶蛋白丰度降至检测限以下而无法绘制（图2B）。以上两个例子都说很好地说明，PACTS和TPP是两种互补的检测手段，使用两种方法同时检测有利用提高结果的准确性。作者还考察了不同细胞环境对蛋白-配体互作的影响（图CD及图EF）。来源于293T细胞的OPRN1与Enkephalin配体互作产生的熔解温度变化为∆Tm= 0.5 °C（图E），而来源于Hippocampus的OPRN1与Enkephalin配体互作产生的熔解温度变化为∆Tm= -14.4 °C（图F）。这个差异可能是由于孵育时不同的微环境造成的。图2. PACTS辅助TPP分析标准肽段-蛋白互作对。随后，作者将PACTS辅助TPP分析应用到组学层面。Aβ肽是淀粉样斑的主要成分，而淀粉样斑块主要存在于阿尔茨海默症（AD）患者的大脑中。在Aβ肽中，Aβ1-42在介导神经毒性和氧化应激中起关键作用。THP-1细胞类似于小胶质细胞，小胶质细胞功能障碍加速了与年龄相关的神经退行性疾病的进展，如AD。作者利用了PACTS辅助TPP分析研究了THP-1细胞中与Aβ1-42肽段相互作用的蛋白。如图3所示，图3A为PACTS结果，共发现37个蛋白在37 °C下有丰度变化。而TPP结果（图3B）则显示66个蛋白熔解曲线发生了位移。PACTS与TPP的结果具有较小的重合，说明两种方法具有互补性。GO分析表明（图3C），大多数与Aβ1-42相互作用的蛋白存在于细胞外泌体、胞质溶胶和细胞膜中。外泌体在AD中充当双刃剑，一方面，外泌体传播有毒的Aβ肽和过度磷酸化的tau遍及整个大脑，并诱导神经元凋亡。另一方面，它们消除大脑中的Aβ肽并促进其降解。了解Aβ肽与外泌体蛋白之间的相互作用有利于更好的开发AD治疗治疗药物。此外，作者用Western blot的方法进一步确认识别出的靶标蛋白（图D-E）。最后，作者用免疫共沉淀的方法进一步证明靶蛋白与Aβ1-42存在相互作用。图3. PACTS辅助TPP分析与Aβ1-42相互作用的蛋白总之，本文开发一种PACTS辅助TPP的分析方法，可用于大规模组学层面肽段-蛋白质相互作用研究。该方法具有无标记、无修饰的优势，无需额外实验，即可在TPP分析的同时获得PACTS信息。该方法也有助于理解多肽-蛋白质复合物相关的分子调控机制，进一步开发新型治疗药物。撰稿：刘蕊洁编辑：李惠琳原文：PACTS-Assisted Thermal Proteome Profiling for Use in Identifying Peptide-Interacting Proteins 参考文献1.Zhao T, Tian J, Wang X, et al. PACTS-Assisted Thermal Proteome Profiling for Use in Identifying Peptide-Interacting Proteins. Anal Chem. 2022 94(18): 6809-6818. doi:10.1021/acs.analchem.2c00581

蛋白质（protein）是组成人体一切细胞、组织的重要成分，是生命的物质基础，分子结构由α—氨基酸按一定顺序组合和排列形成氨基酸顺序不同的多肽链，这些多肽链进一步通过交联构成。蛋白质的复杂结构是其功能多样性的前提和基础，对其分子结构及发挥生物活性的机制进行研究具有重要意义。蛋白质空间结构（图片来源：网络）与其他有机或无机化合物晶体结构一样，蛋白质晶体结构是由相同的蛋白质分子或蛋白质分子复合物在空间中有序排列,从而构成的规则的3D阵列。根据蛋白质晶体结构排列的对称性，晶体中的所有分子相对于晶格具有有限数量的独特取向。蛋白分子通过在晶格中的有序排列，将单个分子的衍射值叠加，最终获得足以测量的衍射强度，其中晶格起到放大器的作用。结晶研究作为探究生物大分子结构及功能的重要手段，有力的推动了蛋白质分子结构的研究进程。 蛋白质晶体结构（图片来源：网络）时至今日，蛋白结晶还存在许多问题，制约着蛋白结构测定的速度。工欲善其事必先利其器，蛋白晶体成像仪作为高通量筛选蛋白质结晶的重要工具，可进行蛋白晶体研究的自动化成像和分析，为下一步进行蛋白质晶体衍射、确定结构奠定基础，最终应用于制药和生命科学领域的研究。蛋白晶体成像仪通过精确的温度控制提供稳定的蛋白质晶体培育环境，在甄别分析中，通过可见光、偏振光、紫外三种模式辨别晶体是否为蛋白晶体并观察晶体成长过程，可对晶体快速定位、自动化拍摄高质量影像。相比传统显微镜，它在蛋白晶体观察捕获的敏感度、成像质量、样本的自动定位等方面都有了很大提升，重要参数指标包括物镜倍数、附镜倍数、数值孔径、景深(mm)、视场(mm)、像素尺寸(μm)、光学分辨率(μm)等。目前市场的蛋白质晶体成像仪主流厂商有赛默飞、腾泉生物、安捷伦、Formulatrix等，不同品牌产品也各具特色。以Formulatrix的产品为例来介绍蛋白质晶体成像仪，蛋白晶体成像仪同时具备可见光和紫外荧光功能，可创造蛋白晶体的培养、成长环境，精确恒定温度和振动隔离。除此之外，仪器提供最多970个结晶板的存储和培养空间，能实现准确实验样本自动定位、智能影像捕捉拍摄等功能。在观察晶体成长过程的同时，可进行数据库数据对比和搜索，以确定蛋白晶体的存在和成长，对蛋白质晶体进行跟踪研究。蛋白液滴定局部成像（图片来源：Formulatrix）蛋白质晶体可见光及紫外成像（图片来源：Formulatrix）更多信息，点击进入仪器信息网相关仪器专场：https://www.instrument.com.cn/zc/2582.html

几种不同折叠模式的蛋白质模型(图片来源Protein Data Bank Japan ) 　　上个世纪初，科学家们认为蛋白质是生命体的遗传物质，而具有独特的作用。随着这个理论被证伪，真正的遗传物质DNA的结构被给予了很大关注。然而，蛋白质作为生命体的重要大分子，其重要性也从未被忽视，而且在1950年代开始，科学家一直在探寻DNA序列和蛋白质序列的相关性。与此同时，蛋白质测序和结构解析蛋白质结构的努力开始慢慢获得回报。更多的生化研究揭示了蛋白质的功能重要性，因此蛋白质的三维结构的解析对于深入理解蛋白质功能和生理现象起着决定性作用。 　　本文简要回顾了蛋白质结构解析的重大历史事件，并总结了蛋白质结构解析的常用方法和结构分析方向。通过了解蛋白质结构，能够让我们更好地理解生物体的蛋白的理化特性，以及其相关联的化学反应途径及其机制，对于我们认识生物世界和研发治疗方法和药物都起着关键作用。在即将召开的2015高分辨率成像与生物医学应用研讨会上，各位专家学者将会进一步讨论相关议题。 　　蛋白质结构解析六十年来大事件 　　在1958年，英国科学家John Kendrew和Max Perutz首先发表了用X射线衍射得到的高分辨率的肌红蛋白Myoglobin的三维结构，然后是更加复杂的血红蛋白Hemoglobin。因此，这两个科学家分享了1962年的诺贝尔化学奖。事实上，这项工作在早在1937年就开始了。 　　然后在1960年代，蛋白质结构解析方法不断进步，获得了更高的解析精度。这个时期，蛋白质序列和DNA序列间关系也被发现，中心法则被Francis Crick提出，然后科学界见证了分子生物学的崛起。分子生物学(Molecular Biology)的名称在1962年开始被广泛接受和使用，并逐渐演变出一些支派，如结构生物学。然后在1964年，Aaron Klug提出了一种基于X射线衍射原理发展而来的全新的方法电子晶体学显微镜(crystallographic electron microscopy )，可以解析更大蛋白质或者蛋白质核酸复合体结构。因为这项研究，他获得了1982诺贝尔化学奖。1969年，Benno P. Schoenborn 提出可以用中子散射和原子核散射来确定大分子中固定位置的氢原子坐标。 　　进入1970年代，很多新的方法开始发展。存储蛋白质三维结构的Protein Data Bank(1971年) 开始出现，这对于规范化和积累蛋白质数据有着重要意义。1975年新的一种仪器叫做多丝区域检测器，让X-ray的检测和数据收集更加快速高效。次年，Robert Langride将X-ray衍射数据可视化，并在加州大学圣地亚哥分校成立了一个计算机图形实验室。同年，KeithHodgson和同事首次证明了可以使用同步加速器获得的X射线并对单个晶体进行照射，并取得了很好的实验效果。然后在1978年，核磁共振NMR首次被用于蛋白质结构的解析 同年首个高精度病毒(西红柿丛矮病毒)衣壳蛋白结构被解析。 　　在1980年代，更多蛋白质结构被解析，蛋白质三维结构的描述越来越成熟，而且蛋白质结构解析也被公认成为药物研发的关键步骤。在1983年，冷冻蚀刻的烟草花叶病毒结构在电子显微镜结构下得到描述。两年后德国科学家John Deisenhofer等解析出了细菌光合反应中心，因此他们共享了1988年的诺贝尔化学奖。次年，两个课题组解析了HIV与复制相关的蛋白酶结构，对针对HIV的药物研发提供了理论基础。 　　下一个十年，因为大量同步加速器辅助的X射线衍射的使用，数千个蛋白质结构得到解析，迎来了蛋白质结构组的曙光。1990年多波长反常散射方法(MAD)方法用于X射线衍射晶体成像，与同步辐射加速器一起，成为了近二十多年来的最常用的的方法。Rod MacKinnon在199年发表了第一个高精度的钾离子通道蛋白结构，对加深神经科学的理解起了重要作用，因此他分享了2003年的诺贝尔化学奖。Ada Yonath等领导的课题组在1999年首次解析了核糖体结构(一种巨大的RNA蛋白质复合体)。　　进入新千年，更多的技术细节被加入到蛋白质解析研究领域。2001年，Roger Kornberg和同事们描述了第一个高精度的RNA聚合酶三维结构，正因此五年后他们共享了诺贝尔化学奖。2007年，首个G蛋白偶联受体结构的解析更是对药物研究带了新的希望。近些年来，越来越多的大的蛋白质结构得到解析。Cryo-EM超低温电子显微镜成像用于超大蛋白质结构成像的研究日益成熟，并开始广泛用于蛋白质结构的解析。 　　蛋白质结构解析的常用实验方法 　　1.X-ray衍射晶体学成像 　　X射线衍射晶体学是最早用于结构解析的实验方法之一。X射线是一种高能短波长的电磁波(本质上属于光子束)，被德国科学家伦琴发现，故又被称为伦琴射线。理论和实验都证明了，当X射线打击在分子晶体颗粒上的时候，X射线会发生衍射效应，通过探测器收集这些衍射信号，可以了解晶体中电子密度的分布，再据此析获得粒子的位置信息。利用这种特点，布拉格父子研制出了X射线分光计并测定了一些盐晶体的结构和金刚石结构。首个DNA结构的解析便是利用X射线衍射晶体学获得的。 　　后来，获得X射线来源的技术得到了改进，如今更多地使用同步辐射的X射线源。来自同步辐射的X射线源可以调节射线的波长和很高的亮度，结合多波长反常散射技术，可以获得更高精度的晶体结构数据，也成为了当今主流的X射线晶体成像学方法。由X射线衍射晶体学解析的结构在RCSB Protein Data Bank中占到了88%。 　　X射线衍射成像虽然得到了长足的发展，仍然有着一定的缺点。X射线对晶体样本有着很大的损伤，因此常用低温液氮环境来保护生物大分子晶体，但是这种情况下的晶体周围环境非常恶劣，可能会对晶体产生不良影响。而且，X射线衍射方法不能用来解析较大的蛋白质。 　　上海同步辐射加速器外景(图片来源 上海同步辐射光源网站) 　　2.NMR核磁共振成像 　　核磁共振成像NMR全称Nuclear magnetic resonance，最早在1938被Isidor Rabi (1946年诺贝尔奖)描述，在上世纪的后半叶得到了长足发展。其基本理论是，带有孤对电子的原子核(自选量子数为1)在外界磁场影响下，会导致原子核的能级发生塞曼分裂，吸收并释放电磁辐射，即产生共振频谱。这种共振电磁辐射的频率与所处磁场强度成一定比例。利用这种特性，通过分析特定原子释放的电磁辐射结合外加磁场分别，可以用于生物大分子的成像或者其他领域的成像。有些时候，NMR也可以结合其他的实验方法，比如液相色谱或者质谱等。 　　RCSB Protein Data Bank数据库中存在大约11000个用NMR解析的生物大分子结构，占到总数大约10%的结构。NMR结构解析多是在溶液状态下的蛋白质结构，一般认为比起晶体结构能够描述生物大分子在细胞内真实结构。而且，NMR结构解析能够获得氢原子的结构位置。然而，NMR也并非万能，有时候也会因为蛋白质在溶液中结构不稳定能难得获取稳定的信号，因此，往往借助计算机建模或者其他方法完善结构解析流程。 　　使用NMR解析的血红蛋白结构建模(图片来源RCSB PDB) 　　3.Cryo-EM超低温电子显微镜成像 　　电子显微镜最早出现在1931年，从设计之初就是为了试图获得高分辨率的病毒图像。通过电子束打击样本获得电子的反射而获取样本的图像。而图像的分辨率与电子束的速度和入射角度相关。通过加速的电子束照射特殊处理过的样品表明，电子束反射，并被探测器接收，并成像从而获得图像信息。具体做法是，将样品迅速至于超低温(液氮环境)下并固定在很薄的乙烷(或者水中)，并置于样品池，在电子显微镜下成像。图像获得后，通过分析图像中数量众多的同一种蛋白质在不同角度的形状，进行多次的计算机建模从而可以获得近原子级别的精度(最低可以到2.0埃)。 　　Cyro-EM解析TRPV1离子通道蛋白(图片来源Structure of the TRPV1 ion channel ) 　　将电子显微镜和计算机建模成像结合在一起的大量实践还是在新世纪之后开始流行的。随着捕捉电子的探测器技术(CCD技术，以及后来的高精度电子捕捉、电子计数electron counting设备)的提升，更多的信息和更低的噪音保证了高分辨率的图像。 　　近些年来，Cryo-EM被用来解析很多结构非常大(无法用X-ray解析)的蛋白质(或者蛋白质复合体)，取得了非常好的结果。同时，单电子捕捉技术取代之前的光电转换成像的CCD摄像设备，减少了图像中的噪音和信号衰减，同时并增强了信号。计算机成像技术的成熟和进步，也赋予了Cryo-EM更多的进步空间。然而，Cyro-EM与X-ray不同，该方法不需要蛋白质成为晶体，相同的是都需要低温环境来减少粒子束对样品的损害。 　　除去介绍的这三种方法以外，计算机建模技术也越来越多地被用在了蛋白质结构解析中。而且新解析的结构也会提高计算机建模的精确度。未来，我们或许能够用计算机构建原子级别的细胞模型，构建在芯片上的细胞。 　　蛋白质结构对了解生命体的生化反应、有针对性的药物研发有着重要意义。从1958到如今已经接近60年，蛋白质结构解析得到了较快的发展。然而，在如今DNA测序如此高效廉价的时代，蛋白质和DNA结构解析并没有进入真正高速发展阶段，这也导致了在如此多的DNA序列数据非常的今天，结构数据却相对少的可怜。大数据时代的基因组、蛋白质组、代谢组、脂类组等飞速发展的时候，蛋白质结构组也得到了更加广泛的重视。发展高精度、高效的结构解析技术也一直都有着重要意义。未来，蛋白质结构解析，对针对蛋白质的药物筛选，和计算机辅助的药物研究研究不应被低估。未来说不定在蛋白质结构领域有着更多惊喜，让我们拭目以待。 第一届电镜网络会议部分视频回放

蛋白质分析仪一种用于定量测定蛋白质含量的仪器，广泛应用于生物医学研究、药物开发和临床诊断等领域。检测精度是衡量蛋白质分析仪性能的重要指标，影响检测精度的因素有很多，本文将详细探讨这些因素及其对检测精度的影响。　　一、检测精度的基本概念　　检测精度是指仪器在测量过程中，测量值与真实值的一致程度。精度越高，说明测量结果越接近真实值。检测精度通常用相对误差、误差和标准偏差等指标来衡量。　　二、影响检测精度的主要因素　　1.仪器性能　　-蛋白质分析仪的性能直接影响其检测精度。仪器的分辨率、灵敏度、线性范围和稳定性等参数对其精度有重要影响。高质量的仪器通常具有更高的检测精度。　　2.操作规范　　-操作规范与否对检测精度有很大影响。操作人员需严格按照仪器的操作规程进行操作，确保每一个步骤都符合要求，避免因操作不当引起的误差。　　3.样品准备　　-样品的准备工作，如样品的采集、处理和储存等，对检测精度也有重要影响。样品的代表性、纯净度和稳定性等因素都会影响较终的检测结果。　　4.环境条件　　-环境条件，如温度、湿度、气压和振动等，对检测精度有显著影响。仪器在不同的环境条件下可能表现出不同的性能，因此需要在适宜的环境下使用仪器，以确保检测精度。　　5.校准与标定　　-定期校准与标定是确保仪器检测精度的重要措施。通过校准，可以消除仪器在使用过程中由于漂移、老化等因素引起的误差，确保测量结果的准确性。　　6.仪器维护　　-仪器的日常维护与保养对检测精度也有重要影响。定期清洁、检查和更换仪器的易损部件，可以延长仪器的使用寿命，保持其良好的工作状态，从而提高检测精度。 　　三、提高检测精度的方法　　1.选择高性能的仪器　　-根据具体的检测需求，选择性能优良、精度高的仪器，以确保检测结果的准确性。　　2.严格遵循操作规程　　-操作人员需经过专业培训，掌握仪器的操作要领，严格按照操作规程进行操作，避免因操作不当引起的误差。　　3.规范样品准备　　-样品的采集、处理和储存需按照相关标准和规范进行，确保样品的代表性和稳定性，避免因样品问题引起的误差。　　4.控制环境条件　　-在使用仪器时，尽量选择适宜的环境条件，避免在异常环境下使用仪器，以确保检测精度。　　5.定期校准与标定　　-定期对仪器进行校准与标定，消除仪器漂移、老化等因素引起的误差，确保仪器的测量精度。　　6.加强仪器维护　　-定期对仪器进行清洁、检查和维护，确保仪器处于良好的工作状态，延长其使用寿命，提高检测精度。　　总之，蛋白质分析仪的检测精度受多种因素的影响，通过科学合理的管理和操作，可以显著提高其检测精度和应用效果。在实际应用中，应根据具体情况，采取有效的措施，确保仪器的较佳性能和应用效果。

我国生命科学领域第一个综合性的国家级重大科技基础设施&mdash &mdash 蛋白质科学研究(上海)设施日前通过工艺测试，进入开放试运行阶段，预计于今年年底正式面向多用户、多领域开放。25日，记者走进基本建成的国家蛋白质研究中心，见识了国际一流的研究设施和紧锣密鼓开展科研的研究团队: 　　高通量自动化克隆构建系统，中心自主设计了五套大型自动化装置，将软件控制、硬件设备和生物应用结合在一起，实现了整个大规模蛋白表达过程的自动化(包括克隆、蛋白表达和纯化)，达到全球生物自动化一流水平，从传统手工一人次一天10个基因克隆提升到一天1000个基因克隆，极大地提高了生物实验效率。 　　自主研发高精度激光双光镊系统，光镊采用激光辐射压对微米级粒子进行捕获，并通过高精度的测量技术实现压纳米级位移和压皮牛级力的测量。这些技术有望在蛋白质折叠、RNA聚合酶合等研究领域提供单分子层次的信息。在仪器研发方面，为拓展仪器性能，还将结合单分子荧光技术和高精度激光光镊，有望提升蛋白质科学领域的仪器自主研发能力。 　　尽管仍处于紧张建设筹备中，科研活动早已紧锣密鼓地开展。截至2013年底，中心科研项目共计31项，年度新增13项，其中包括国家重大科学研究计划项目2项、中科院科研装备研制项目1项以及国家自然科学基金多项。中心成立伊始，许琛琦研究组即在阐明人体免疫机制方面取得突破性进展，首次证明钙离子能够改变脂分子功能来帮助T淋巴细胞活化，提高T淋巴细胞对外来抗原的敏感性，从而帮助机体清除病原体。周界文研究组在研究重要离子通道蛋白p7的精细空间结构以及p7与抑制剂金刚烷胺类药物相互作用的分子机理方面也取得重大突破，相关研究成果将大大推动新一代抗丙型肝炎病毒治疗手段的研发。周兆才研究组研究发现原癌蛋白质YAP的一个天然拮抗剂蛋白&mdash &mdash VGLL4，并在蛋白质晶体结构解析的基础上发展出一个针对YAP的多肽类抑制剂，为以胃癌为代表的肿瘤治疗提供了新的策略和途径。雷鸣、张荣光研究组的研究论文首次在原子水平上解析了端粒酶的结构，第一次从原子层面对脊椎动物端粒酶复合物中蛋白质-RNA的相互作用进行了描述。 　　国家蛋白质科学中心上海(筹)在保障上海设施高效运行的同时，定位于蛋白质科学研究，研究内容涵盖染色质结构与功能的调控、跨膜分子信息传递、非编码RNA以及结构生物学新技术和方法研究等学科领域，着重开展蛋白质多尺度结构分析、蛋白质动态结构研究、蛋白质修饰与相互作用研究、设备自主创新与集成研究和生物信息学与计算生物学等五大领域的研究。在未来的科学研究中，国家蛋白质科学中心/上海(筹)/蛋白质科学研究(上海)设施将围绕蛋白质科学研究的前沿领域和我国生物医药、农业等产业发展需求，保障国家中长期科技规划纲要部署的蛋白质重大研究计划的实施，建设高通量、高精度、规模化的蛋白质制取与纯化、结构分析、功能研究等大型装置，实现技术与设备的集成化、通量化和信息化，提供全面和完整的技术与条件保障，打造开放、协作、创新的国际一流蛋白质科学研究平台，为我国的蛋白质科学基础研究提供强有力的支撑。 　　背景介绍 　　蛋白质科学研究(上海)设施于2010年12月破土动工，总投资约7亿元，总建筑面积3.3万平方米，由中科院上海生科院承建，并依托上海设施同步筹建&ldquo 国家蛋白质科学中心· 上海&rdquo 。迄今，已有逾10位诺贝尔奖得主到访，对蛋白质中心表现出浓厚兴趣。

【科技日报】探秘蛋白质的&ldquo 前世今生&rdquo &mdash &mdash 国家蛋白质科学中心· 上海(筹)印象 图为蛋白质科学研究(上海)设施核磁共振分析系统。 　　生活中的乌云总是不期而至。一位正值花季的美国女孩，突然被告知患上了一种非常难治的癌症。基因检测结果显示，她所患癌症的亚型发生率极低。 　　在患同一大类癌症的人群中，只有2%的人所患亚型和她一样。幸运的是，针对这一亚型恰好有一种特效药。经过不到3个月的治疗，她痊愈了。 　　国家蛋白质科学中心· 上海(筹)主任雷鸣用这个真实的案例，向科技日报记者生动阐释了精准医疗的未来图景。但并非所有的癌症患者都和那位女孩一样幸运。在人类通往精准医疗的道路上，蛋白质科学研究将扮演什么角色?身为国家大科学工程之一的蛋白质科学研究(上海)设施(以下简称&ldquo 上海设施&rdquo )对推进蛋白质科学研究将起到怎样的作用? 　　为回答这些问题，科技日报记者近日走进国家蛋白质科学中心· 上海(筹)一探究竟。 　　不容小觑的&ldquo 仪器集群&rdquo 　　和以往走进的国家大科学工程相比，上海设施没能在视觉上给人造成强大冲击。 　　&ldquo 我们这里主要是一些体量相对较小的生命科学研究的仪器集群，以至于在立项之初，是否将上海设施列入大科学工程都存在争议。&rdquo 雷鸣说道。 　　可别小瞧这里的&ldquo 仪器集群&rdquo 。上海设施自2014年5月试运行以来，前来参观的10多位诺贝尔奖得主和其他国际知名专家对设备的先进性纷纷&ldquo 点赞&rdquo 。 　　雷鸣回忆道，十多年前，我国在蛋白质科学研究领域虽然已取得一批达到国际一流水平的研究成果，但整体上仍落后于国际先进水平。科研基础设施建设滞后，是制约蛋白质科学发展的关键因素。 　　在科学家们的不懈努力下，蛋白质科学研究设施国家重大科技基础设施项目于2008年被批准立项，成为我国生命科学领域第一个大科学工程项目。蛋白质科学研究设施分为上海和北京两部分，上海设施以建设蛋白质结构解析能力为主。 　　围绕从生物体的空间尺度和生命过程的时间尺度来研究蛋白质，上海设施构建了由规模化蛋白质制备系统、蛋白质晶体结构分析系统、核磁分析系统、集成化电镜分析系统、蛋白质动态分析系统、质谱分析系统、复合激光显微成像系统、分子影像系统和数据库与计算分析系统组成的9大技术系统，具备规模化蛋白质制备、多尺度结构分析、多层次动态研究、修饰与相互作用分析以及数据库与计算分析5大能力。 　　史蒂夫· 哈里森是雷鸣在哈佛大学读博士时的导师。参观上海设施后，史蒂夫感觉非常震撼，对雷鸣很年轻就有机会参与如此重大的项目表示赞赏和羡慕。收获羡慕之余，雷鸣多次被问道：&ldquo 在如此先进的科研平台上，你们能做出哪些世界一流的工作来?&rdquo 　　独一无二的蛋白质&ldquo 智能工厂&rdquo 　　每一个蛋白质就像一个人一样，有自己的脾气秉性。要把它研究透彻，需要时间。 　　上世纪六七十年代有句话叫&ldquo one protein，one career&rdquo ，意为一个教授一辈子只能研究透一个蛋白质。&ldquo 我主要研究端粒，从评上教授到现在，也只解析了数十个蛋白质的结构。&rdquo 雷鸣说道。 　　要摸清蛋白质的&ldquo 脾气&rdquo ，首先是要获取高纯度的蛋白质样品。想见到蛋白质的&ldquo 真身&rdquo ，就必须打破细胞。而细胞一旦被打破，里面90%的蛋白质就同时被破坏掉了，踪迹难觅。 　　找到目标蛋白质后，保存也是个难题。相对于&ldquo 皮实&rdquo 的基因，蛋白质要&ldquo 娇气&rdquo 得多。记载遗传信息的基因就像是张可以随意摆放的卡片，没有变性的担忧。蛋白质则不同，一旦温度、湿度、光线等环境因素发生变化，就会有变质的风险。 　　在传统的生物学实验室里，穿着白大褂的科研人员手持移液枪，往装有不同液体的瓶瓶罐罐里添加试剂是常见的场景。在上海设施的规模化蛋白质制备系统里，这一幕正在被自动化的机器操作所取代。 　　高通量克隆构建实验室的中心区域是一个用玻璃超净间封闭起来的自动化机械操作平台。操作台外有一台集成软件的计算机负责&ldquo 发号施令&rdquo 。科研人员启动预设程序后，白色的机械臂在平台的各个自动化仪器间来回挪动，轻巧地把一个个96孔板放置到指定的板位上。各个自动化仪器的板位分别可执行加液、振荡、离心、清洗等生物实验操作。 　　传统手工操作，一个人每天最多克隆十几个基因。眼前的这套自动化系统，一天可以克隆960个基因，生产效率相当于一个数百人规模的基因克隆企业。&ldquo 我们希望把自动化概念引入科研中，重复劳动让机器来做，科研人员可以有更多的时间去探索和思考真正的科学问题。&rdquo 规模化蛋白质制备系统主管邓玮告诉记者。 　　上海设施自主设计和研发应用流程的这套系统，如同&ldquo 智能工厂&rdquo 一般，能独立完成一整套从分子生物学到细胞生物学的全部实验操作。 　　&ldquo 集成化程度越高的自动化设备，出错的几率就越高。针对完全陌生的样品，我们这套系统的可靠性能达到70%，这已经是一个非常不错的结果了。&rdquo 雷鸣表示。 　　五线六站 透视蛋白质内部结构 　　蛋白质并不是由松散的氨基酸随机排列组合而成，每一种天然蛋白质都有自己特定的空间结构。结构决定着蛋白质的功能。 　　肌红蛋白是哺乳动物心肌和骨骼肌中贮存和分配氧的胞内蛋白质。1960年，英国科学家肯德鲁(John Kendrew)首次用X射线衍射法测定了来自抹香鲸的肌红蛋白的三级结构。这一发现，使他成为1962年诺贝尔化学奖的获得者之一。 　　大多数人都有医院照X光的体验，X射线衍射法相当于是给结晶后的蛋白质拍X光，拍出的是一幅蛋白质晶体原子尺度的三维结构图。 　　在建筑外观呈鹦鹉螺形状的上海光源里，有5条光束线和6个专用实验站(五线六站)用于蛋白质科学研究。五线六站包括4个X射线实验站和两个红外光谱实验站，它们构成了上海设施的蛋白质晶体结构分析系统和动态分析系统。 　　记者来到五线六站时，上海光源处在停光检修期，复合物晶体线站负责人秦文明正在进行设备调试，为第二天的复工做好准备。排成一长溜的设备间和操作间由厚重的屏蔽门把守，机器的轰鸣声给人置身工厂车间的感觉。 　　国家蛋白质科学中心· 上海(筹)副主任张荣光，是五线六站的负责人。2009年回国之前，他在美国阿贡国家实验室工作近20年。阿贡的APS(先进光子源)是世界上最先进的同步辐射中心之一，采用X射线衍射法在半小时内测定蛋白质晶体结构曾是阿贡的骄傲。在五线六站，这一时间被缩短为几分钟。 　　&ldquo 我们安装了先进的衍射仪和探测器，收集全套数据最快只需36秒，接着使用自建的软件系统，不到5分钟就能完成对数据的处理和分析，给出蛋白质的三维结构。&rdquo 张荣光表示，五线六站不仅配备了世界一流的硬件设施，在实验方法和自动化上也有了很大程度的改进和提升。 　　过去，科研人员带着蛋白质晶体样品来到线站做实验非常忙碌。因为不能确定收到的数据是否有用，针对同一个晶体样品，要反复不停收集多套数据，带回去做进一步分析。 　　&ldquo 现在很快就能看到结果，一次可以带上一批样品来线站做实验，节省了大量的时间和人力。我们的目标是，用户带到线站上来的是晶体，带回去的是蛋白质的结构。&rdquo 张荣光说道。 　　核磁共振拼搭蛋白质结构&ldquo 积木&rdquo 　　不是所有的蛋白质在纯化后都能顺利结晶。结晶了的蛋白质也可能由于晶体质量等原因，难以被X射线&ldquo 看清&rdquo 。此外，同步辐射产生的X射线能量很高，小一点的晶体在被它探测时有&ldquo 粉身碎骨&rdquo 的风险。 　　在晶体学力所不及的领域，同样借助X射线设立的生物小角线站能弥补一二。事实上，溶液状态下的蛋白质表现得更为&ldquo 动态&rdquo 和&ldquo 真实&rdquo 。小角线站负责人李娜介绍，小角散射技术能快速捕捉到溶液状态下蛋白质的瞬时结构。只需要秒量级，甚至毫秒量级的时间，就能看见两个分子是否形成复合物。 　　分辨率不高是小角散射的不足之处。张荣光进一步解释说，就像从远处看两个人的位置关系一样，能看清他们是靠在一起，但具体是手牵手，还是脚靠脚，就不得而知了。要在溶液状态下看清原子尺度的细节和运动，就要靠核磁系统了。 　　离开五线六站，记者来到了上海设施的核磁共振实验室。蓝色塑胶地板上，分布着5台白色圆柱状的&ldquo 大家伙&rdquo 。其中，体型最大的900兆核磁共振谱仪是目前国内在使用的最高场强的超导磁体设备之一。为了方便把样品放入仪器顶部，还专门搭建了高约四五米的扶梯。 　　和光束线站、电镜等设施的直接成像相比，核磁共振扫描得到的是&ldquo 间接&rdquo 信息&mdash &mdash 蛋白质分子里每2个氢原子之间的相对距离，据此勾勒出蛋白质的三维结构。对此，核磁系统技术主管刘志军打了个形象的比方：一个坐着的人，如果能测算出他的头、手、脚等部位两端的距离，就能画出他的大致轮廓。 　　&ldquo 也可以理解为，核磁共振扫描得到的是一盒子拼插积木，接下来的事情就是把积木一块块地搭建起来，难点就在于不知道这些积木分属于哪个部位，是头还是脚，需要先指认，再通过计算来还原成三维结构。&rdquo 刘志军说。 　　为了&ldquo 指认&rdquo 方便，刘志军和他的同事们正在构建一个大的数据库。理想状态是，核磁共振扫描溶液状态下的蛋白质后得到的实验信息，可以去数据库中进行对比，如果有类似的&ldquo 片段&rdquo ，就可判断出这块&ldquo 积木&rdquo 属于哪个部位，再进一步去还原。&ldquo 搭积木的效率高低，取决于已知信息的多少，还原蛋白质三维结构也是如此&rdquo 。 　　蛋白质研究为药物研发铺路 　　蛋白质(protein)的概念最早由瑞典化学家永斯· 雅各布· 贝采利乌斯在1838年提出。&ldquo protein&rdquo 源自希腊文&ldquo protos&rdquo ，意为&ldquo 第一的，首要的&rdquo 。其时，人们对于蛋白质在机体中的核心作用并不了解。 　　一直到上个世纪40年代，在美国的教科书里，蛋白质被认为都长着一副橄榄球的模样，为细胞提供黏稠度是它主要甚至唯一的功能。随着DNA(脱氧核糖核酸)双螺旋结构的提出和首个原子尺度的蛋白分子三维结构图的精准呈现，分子生物学时代的大幕开启，人们开始逐渐摸清蛋白质的&ldquo 长相&rdquo 和&ldquo 秉性&rdquo 。 　　细胞是生命体的基本单位。在构建细胞结构、生物催化、物质传输等方面，蛋白质发挥着重要的作用。生物体新陈代谢几乎离不开的催化剂&mdash &mdash 酶，绝大多数都是蛋白质。 　　然而，和DNA测序、基因组研究的耳熟能详相比，蛋白质研究似乎略显低调。事实上，蛋白质研究可视作基因研究的姊妹篇。雷鸣以肺癌为例说道，过去肺癌病人都用一种药物治疗，现在看来并不科学。尽管结果都表现为肺癌，但从分子尺度分析，发病机理千差万别。 　　上游致病的基因多种多样，不同基因组会产生数百种或数千种蛋白质组合，形成不同特质的癌细胞。每一种组合背后的原因也不尽相同，因为基因的表达方式错综复杂，同一个基因在不同条件、时期可能会起到完全不同的作用。如何找到精准的治疗靶点成为棘手的难题。 　　&ldquo 通过测序能知道多少种基因有病变，分析出主要矛盾是哪个，但基因检测只能用于诊断，给不了治疗的药物，下一步需要借助于蛋白质科学研究，为生物制药提供对症的&lsquo 靶点&rsquo 。在未来，精准医疗有望给每一种不同亚型的癌症患者提供有针对性的药物。&rdquo 雷鸣表示。

前文回顾（点击查看）：蛋白质测序技术发展漫谈（上篇）；蛋白质测序技术发展漫谈（中篇）；蛋白质测序技术发展漫谈（下篇）前面描述了目前成熟的蛋白质测序方法，并对最流行的基于质谱的蛋白质测序方法进行了综述。非质谱依赖的蛋白质测序手段，除了几十年前发展的基于Edman降解法通过气相或液相色谱测序的方法，最近热门领域的方法主要包括基于荧光或纳米孔的单分子蛋白质测序，代表了未来的发展方向。基于纳米孔单分子蛋白质测序方法纳米孔测序（nanopore sequencing）法是借助电泳驱动力使待测单个分子逐一通过纳米孔，通过检测纳米孔截面的电流变化来实现对序列的测定。纳米孔测序最初在1996年被提出，通过膜通道检测多核苷酸序列，也就是单分子DNA的测序[1]。随着使用纳米孔对单分子DNA测序技术的逐渐成熟[2-5]，纳米孔技术也被应用在单分子蛋白质的鉴定上。对于DNA来说，其二级结构和电荷相对比较一致，它的聚合物比较容易处理，而且仅由四种碱基组成，单分子DNA测序比较简单。相比之下，蛋白质分子由20种氨基酸组成，并且蛋白的电荷和疏水性多变，还存在大量的二级和三级结构，因此基于纳米孔技术对蛋白质的鉴定要比DNA困难很多[6]。当前的基于纳米孔对蛋白质分析的主要探索方向是通过寡核苷酸适配子或抗体等亲和分子对纳米孔进行功能化，当蛋白质或肽段分子通过纳米孔时，由于不同氨基酸在纳米孔附近的结合或通过会引起不同幅度的电流变化，基于这些变化就可以确定氨基酸的种类，从而逐个得到所测蛋白质或肽段的序列信息（图1）。图 1 借助纳米孔的横向电流检测单分子蛋白质[2]牛津大学的Hagan Bayley[7]团队将单个α-血溶素蛋白孔插入两侧带有电极的膜中，磷酸化的蛋白质在DNA寡核苷酸的牵引下展开，并穿过纳米孔，通过记录纳米孔的电流变化区分出了202个磷酸化蛋白质的4种不同亚型，但无法鉴定蛋白质的一级结构。Francesco[8]团队将蛋白质或氨基酸吸附在金纳米星上，并施加电等离子体力将粒子推进并约束在金纳米孔内，利用金纳米星与金纳米孔壁之间的单个热点，实现了单分子表面增强拉曼散射（SERS）探测，用于检测氨基酸，并且可以分辨仅含有两个不同氨基酸的单个多肽分子抗利尿激素和催产素。Cao等[9]通过单个定点突变，在具有锥形识别位点的耻垢分枝杆菌孔蛋白A（MspA）的纳米孔内腔中引入了甲硫氨酸，从而将该反应有目的的移植到了MspA纳米孔最尖锐的识别位点，并观测到了相应的单分子反应信号。该纳米孔可以引入更多的离子电流，从而放大检测信号，其狭窄的识别位点则提供了更高的空间分辨率，大大削弱了周围氨基酸的干扰，从而拓宽生物纳米孔的单分子检测功能，有望推进基于孔道的单分子蛋白质测序研究。Ouldali[10]研究团队研发出了一种新型气溶素纳米孔，此纳米孔借助将氨基酸附着在聚阳离子载体上，使氨基酸在纳米孔上停留时间变长，并检测其通过纳米孔时电流的变化，最终可识别出组成蛋白质的15种氨基酸，也能检测到组成蛋白质的其余5种氨基酸的电流变化，但是无法对其进行区分。虽然只是对氨基酸进行识别，但作者设想通过对蛋白或者肽段末端氨基酸逐个降解，利用纳米孔技术鉴定从末端释放出来的氨基酸，从而对蛋白质或肽段序列进行测定。Zhao[11]等将一对金属电极分隔在约2nm的孔洞旁，当氨基酸线性穿过这种纳米孔的时候，每一个氨基酸都会完成一个回路，并反馈出相应的电信号，常见的20种氨基酸在通过纳米孔时都可以产生电信号。有的氨基酸需通过大约50种不同信号特征被鉴定，但绝大多数的氨基酸仅需要不到10个信号特征被鉴别。这种方法不仅能够高可信度的鉴定氨基酸，还能区分翻译后修饰的氨基酸（肌氨酸）及其前体（甘氨酸）、区分同分异构体的亮氨酸与异亮氨酸、区分对应对映异构体的氨基酸镜像分子L-天冬酰胺和D-天冬酰胺。此技术被应用于对两条由四个氨基酸组成的短肽（GGGG 和GGLL）进行测序，单分子短肽穿过纳米孔，孔道两边电极记录每个氨基酸通过时产生的电信号，通过测序算法，识别代表不同氨基酸的特征信号，从而得到短肽的序列。基于纳米孔单分子蛋白测序目前还属于初步发展阶段，除了需要根据电信号准确区分组成蛋白质的氨基酸以外，另一个关键是设计可一次拉动一个蛋白质或氨基酸穿过纳米孔的“马达”。为了让蛋白质或肽段顺利穿过纳米孔，研究者们在蛋白质一端添加了一串带有负电的氨基酸或者一段短DNA，用氨基酸或DNA链拉动蛋白质，可以使一些蛋白质打开折叠并顺利穿过纳米孔，但另一些复杂折叠的蛋白需要更多拉力，于是研究者在引导序列上添加了可以打开折叠的ClpX的识别位点[12]。这个系统能够将简单折叠的目标蛋白牵引过纳米孔，但对于折叠非常紧密的蛋白质仍要使用变性剂来打开折叠。基于纳米孔技术对单分子肽段或蛋白质测序目前还停留在对氨基酸鉴定和对短肽的区分阶段，还不能实际应用于对蛋白质的测序。虽然纳米孔测序具有高通量、对样品需求量少的优点，但是现有的纳米孔过大，失去了对氨基酸的区分能力，同时蛋白质分子通过孔道过快，加大了对信号读取难度；其次由于需要将蛋白的三级和二级结构破坏掉，纳米孔道需要能够耐受非常苛刻的化学和力学条件；第三，由于蛋白带电不均匀，控制其穿孔的速率也非常困难。所以目前的方法还不能准确的测得蛋白质的序列，基于纳米孔的单分子蛋白质测序技术还有很大的发展空间。基于荧光的单分子蛋白质测序方法基于荧光的单分子蛋白质测序同纳米孔测序一样，都可以对极少量蛋白质样品进行检测，其原理是先将蛋白质酶解成肽段，对肽段中特定氨基酸选择性标记不同的荧光基团[13]，对不同氨基酸上的荧光进行观察，从而确定肽段部分氨基酸序列，再将这些序列与蛋白质组序列比对，即可确定肽段的来源蛋白（图2）。图 2 基于荧光的单分子蛋白测序流程[14]。Ginkel[15] 和Yao [16]都利用ClpXP蛋白酶辅助对肽段进行选择性荧光标记，可对序列中的赖氨酸和半胱氨酸进行标记，通过Förster共振能量转移依次读出被标记的肽段的氨基酸的信号。Swaminathan[14] 将蛋白质酶解成肽段，再将肽段固载到玻璃片上[17]，使用特定荧光基团分别对肽段中的赖氨酸和半胱氨酸选择性标记，通过Edman降解技术对固载的肽段进行降解，每次降解后都使用全内反射荧光（TIPF）显微镜进行观测。如果被标记的赖氨酸和半胱氨酸在Edman降解中从肽段N端释放出来，被标记的以上两种氨基酸的位置就会被检测到。同时还发展了用于监测单个肽荧光强度的图像处理算法，并对误差源进行分类和建模，可以测得序列中部分氨基酸的信息。将测得的部分序列与参考蛋白质组序列比对，即可确定肽段的来源蛋白，通过与蛋白质组序列比对，可以鉴定到在人源蛋白质组中的绝大多数蛋白质。基于荧光单分子蛋白测序技术主要有三方面难点，一方面在于目前仅能对赖氨酸和半胱氨酸等几种氨基酸进行特异性荧光基团的标记，无法对所有氨基酸都进行标记；第二个难点是Edman降解是在强酸或强碱的环境中进行，对这些荧光基团的稳定性要求很高；第三个难点是对后期图像处理有较高的要求，如果序列中每个氨基酸都标记上不同的荧光基团，且发光峰易交叠难分辨，这给荧光处理算法带来了难度。因此，基于荧光的单分子蛋白测序技术虽然可以对极微量蛋白质样品分析，但目前仅能测得部分氨基酸序列，对蛋白质全序列的测定目前尚不能实现。[1] Kasianowicz J J, Brandin E, Branton D, et al. Characterization of individual polynucleotide molecules using a membrane channel [J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 1996, 93(24): 13770-13773.[2] Branton D, Deamer D W, Marziali A, et al. The potential and challenges of nanopore sequencing [J]. Nanoscience and technology: A collection of reviews from Nature Journals, 2010: 261-268.[3] Laver T, Harrison J, O’neill P, et al. Assessing the performance of the oxford nanopore technologies minion [J]. Biomolecular detection and quantification, 2015, 3: 1-8.[4] Karlsson E, Lärkeryd A, Sjödin A, et al. Scaffolding of a bacterial genome using MinION nanopore sequencing [J]. Sci Rep, 2015, 5(1): 1-8.[5] Huang S, Romero-Ruiz M, Castell O K,et al. High-throughput optical sensing of nucleic acids in a nanopore array [J]. Nature nanotechnology, 2015, 10(11): 986-991.[6] Nivala J, Marks D B, Akeson M. Unfoldase-mediated protein translocation through an α-hemolysin nanopore [J]. Nat Biotechnol, 2013, 31(3): 247-250.[7] Rosen C B, Rodriguez-Larrea D, Bayley H. Single-molecule site-specific detection of protein phosphorylation with a nanopore [J]. Nat Biotechnol, 2014, 32(2): 179.[8] Huang J, Mousavi M, Giovannini G, et al. Multiplexed Discrimination of Single Amino Acid Residues in Polypeptides in a Single SERS Hot Spot [J]. Angewandte Chemie 2020, 59(28): 11423-11431.[9] Cao J, Jia W, Zhang J, et al. Giant single molecule chemistry events observed from a tetrachloroaurate (III) embedded Mycobacterium smegmatis porin A nanopore [J]. Nature communications, 2019, 10(1): 1-11.[10] Ouldali H, Sarthak K, Ensslen T, et al. Electrical recognition of the twenty proteinogenic amino acids using an aerolysin nanopore [J]. Nat Biotechnol, 2020, 38(2): 176-181.[11] Zhao Y, Ashcroft B, Zhang P, et al. Single-molecule spectroscopy of amino acids and peptides by recognition tunnelling [J]. Nature nanotechnology, 2014, 9(6): 466-473.[12] Nivala J, Mulroney L, Luan Q, et al. Unfolding and Translocation of Proteins Through an Alpha-Hemolysin Nanopore by ClpXP [M]. Nanopore Technology. Springer. 2021: 145-155.[13] Hernandez E T, Swaminathan J, Marcotte E M, et al. Solution-phase and solid-phase sequential, selective modification of side chains in KDYWEC and KDYWE as models for usage in single-molecule protein sequencing [J]. New J Chem, 2017: 462-469.[14] Swaminathan J, Boulgakov A, Hernandez E, et al. Highly parallel single-molecule identification of proteins in zeptomole-scale mixtures [J]. Nat Biotechnol, 2018, 36(11): 1076-1082.[15] Ginkel J V, Filius M, Szczepaniak M, et al. Single-molecule peptide fingerprinting [J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2018, 115(13): 3338-3343.[16] Yao Y, Docter M, Ginkel JV, et al. Single-molecule protein sequencing through fingerprinting: computational assessment [J]. Phys Biol, 2015, 12(5): 055033.[17] Howard C, Floyd B, Bardo A, et al. Solid-Phase Peptide Capture and Release for Bulk and Single-Molecule Proteomics [J]. ACS Chem Biol, 2020, 15(6): 1401-1407.作者简介：中国科学院大连化学物理研究所 单亦初副研究员1997年于中国科学技术大学获理学学士学位。2002年于中国科学院大连化物所获理学博士学位。2002年10月至2009年5月在德国马普协会马格德堡研究所、美国德克萨斯大学医学院及澳大利亚弗林德斯大学工作。2009年7月应聘到中国科学院大连化物所任副研究员。主持多项研究课题，包括国家重点研发计划子课题、国家自然科学基金面上项目等。已在Analytical Chemistry、Journal of Proteome Research、Journal of Chromatography A等杂志发表论文近80篇。主要研究方向包括蛋白质组鉴定和蛋白质组相对及绝对定量、蛋白质翻译后修饰富集和鉴定、蛋白质组末端肽富集和鉴定、蛋白质相互作用分析、蛋白质全序列从头测定及药物靶蛋白筛选。（本文经授权发布,仅供读者学习参考）专家约稿招募：若您有生命科学相关研究、技术、应用、经验等愿意以约稿形式共享，欢迎邮件投稿或沟通（邮箱：liuld@instrument.com.cn ）。

p style=" text-align: justify line-height: 1.75em " 　　詹显全，中南大学教授、博士研究生导师、博士后合作导师，英国皇家医学会会士(FRSM)、美国科学促进会(AAAS)会员、欧洲预测预防个体化医学协会(EPMA)的会士和国家代表、美国肿瘤学会(ASCO会士、欧洲科技合作组织(e-COST)的海外评审专家，中国抗癌药物国家地方联合工程实验室技术委员会委员、技术带头人和副主任，临床蛋白质组学与结构生物学学科学术带头人和学科负责人，国家临床重点专科建设项目重点实验室建设项目学科带头人，湖南省百人计划专家、湖南省高层次卫生人才“225”工程医学学的学科带头人、中南大学“531”人才工程专家。目前正致力于从多参数系统策略角度阐述肿瘤的分子机理、发现肿瘤分子标志物，研究并整合基因组、转录组、蛋白质组和代谢组的变异来实现肿瘤的预测、预防与个体化治疗及精准医学。已发表学术论文130 余篇，主编国际学术专著3 本，参编国际学术专著16 本，获得美国发明专利2 个。受邀在中科院1 区影响因子9.068 MassSpectrometry Reviews 和中科院2 区影响因子3.65 Frontiers in Endocrinology 的国际期刊上客座主编了3 个专刊。 /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em text-indent: 2em " 本篇文章仪器信息网获得授权转载，来源中国科技成果杂志。 /p p style=" text-align: center line-height: 1.75em " 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " strong 深入剖析蛋白质组学技术最新进展与应用 /strong /span /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em " 　　詹显全：人类结构基因组测序接近尾声，人们就从结构基因组学研究转向功能基因组学研究，即对转录组和蛋白质组进行研究。1995 年正式提出了”蛋白质组”和”蛋白质组学”的概念，距今已有25 年历史了。 /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em text-indent: 2em " 蛋白质组学的主要技术包括蛋白质组的分离技术、鉴定技术和蛋白质组信息学技术。 span style=" text-indent: 2em " 蛋白质组的分离技术主要有双向凝胶电泳(2DE)和多维液相色谱(2DLC)。蛋白质组的鉴定技术主要是基于质谱(MS)的技术，主要分为肽质指纹(PMF)和串联质谱(MS/MS)分析技术，其用于蛋白质大分子分析的两大离子源主要有MALDI 和ESI。质谱技术发展很快，主要朝向高灵敏度、高通量和高精度方向发展。 /span /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em " 　　蛋白质组信息学技术主要是用来构建蛋白质相互用网络的相关技术。蛋白质组的分离技术和质谱技术的不同联合就形成了各种类型的蛋白质组学分析技术：如2DE-MS和2DLC-MS。2DE-MS 又有2DE-MALDI-PMF 和2DE-ESI-LC-MS/MS, 该技术在蛋白质组学研究的头10-15 年是其主要技术，然而常规概念认为2DE 的通量不高，即一个2D 胶点中一般仅含有1 ～ 2 个蛋白质，通常一次实验其通量仅能鉴定几十到一千个蛋白质，这样其在蛋白质组学中的地位逐渐被淡化。 /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em text-indent: 2em " 2DLC-MS 主要有iTRAQ or TMT-based SCX-LC-MS/MS and labelfree LC-LC-MS/MS, 这就是人们通常说的“Bottomup”蛋白质组学，该技术在最近10 ～ 15 年在蛋白质组学中起着核心技术的作用，因为其通量明显增加，一次实验其通量可达到几千到一万的蛋白质能被鉴定，但该法鉴定的结果是一个protein group, 实质上鉴定的是编码蛋白质的基因, 而并没有鉴定到真正意义上的蛋白质，即蛋白质存在形式(Proteoforms 或Protein species)。蛋白质存在形式(Proteoforms)是蛋白质组的基本单元。人类基因大约2 万个，人类转录本至少10 万个，每个转录本指导核糖体按三联密码子决定一个氨基酸残基来合成氨基酸序列，刚合成出来的蛋白质氨基酸序列是没有功能的，它必须到达其指定的位置如胞内、胞外，和不同的亚细胞器等，形成特定的三位空间结构，并与其周围的相关分子相互作用，形成一个复合物(complex)才能发挥其功能作用。从核糖体刚合成出来到其指定的位置过程中有很多的蛋白质翻译后修饰(PTMs 据估计人体有400 ～ 600 种PTMs)。我们最近对蛋白质存在形式的概念给出了最新最完整的定义：蛋白质的氨基酸序列+ 翻译后修饰+ 空间构型+ 辅助因子+ 结合伴侣分子+ 空间位置+ 特定的功能。而蛋白质的概念被定义为：由同一个基因编码的所有蛋白质存在形式的集合体。这样，人类蛋白质组中的蛋白质存在形式(Proteoforms)至少有100 万或甚至达10 亿 (图1)。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 427px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202008/uepic/1d18fad3-b010-4ea5-a812-432853ad4ec6.jpg" title=" 1111111.png" alt=" 1111111.png" width=" 600" height=" 427" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center line-height: 1.75em " 　　图1 ：Proteoforms 的概念及形成模式 (Zhan et al,Med One, 2018 Zhan et al., Proteomes, 2019) /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em " 　　如此庞大数量的Proteoforms/Protein species, 如何对其进行大规模的探测、鉴定和定量，是一个至关重要的事情。目前关于Proteoforms 的研究有两套策略一是“Top-down”MS 技术， 二是“Top-down” 和“Bottom-up”相结合的技术即2DE-LC/MS 技术(图2)。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 415px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202008/uepic/94f48c94-fd0b-4959-90fb-dd399cebf074.jpg" title=" 2.png" alt=" 2.png" width=" 600" height=" 415" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center line-height: 1.75em " 　　图2 ：Proteoforms 研究技术比较(Zhan et al., Med One, 2018 Zhan et al., Proteomes, 2019) /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em " 　　“Top-down”MS 技术能探测、鉴定和定量Proteoforms，获得蛋白质的氨基酸序列和PTMs 信息，然而该技术的通量较低，目前最大通量鉴定到5700 个Proteoforms, 对应到860 蛋白质。 /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em " 　　最近，詹显全教授团队发现2DE-LC/MS 技术是一超高通量的技术平台，在探测、鉴定和定量Proteoforms方面, 可以鉴定达几十万至上100 万的Proteoforms。随着质谱灵敏度的显著提高，自2015 年以来，詹显全教授团队就发现每个2D 胶点包含了平均至少50 个甚至达几百个Proteoforms，并且大多数是低丰度的 并在近1 ～ 2 年来发表了相关论文来全面阐述2DE-LC/MS 的新理念和实践，完全打破了40 多年来人们对双向电泳的传统认识 (即一个2D 胶点中一般仅含有1 ～ 2 蛋白质)，为大规模的Proteoforms 研究提供了技术基础。Proteoforms/Protein species 概念的发展极大的丰富了蛋白质组的内涵，是蛋白质组学研究的更高层次，是国际科学发展的前沿，必将影响着整个生命科学和医学科学的研究和实践，有助于发现可靠而有效的疾病标志物，用于深度理解疾病分子机制和决定药物靶点，或者用于有效的预测、诊断、预后评估。另外，蛋白质组是表型组的重要成分，是基因组功能的最终执行者，是基因组和转录组研究所不能替代的，要实现真正的个性化医学和精准医学，蛋白质组学研究是不能绕过去的。 /p p style=" text-align: center line-height: 1.75em " 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " strong 基于整合组学发现疾病标志物才是精准发展之重 /strong /span /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em " 　　1. 您一直专注于肿瘤蛋白质组学的研究，例如垂体瘤、卵巢癌等相关恶性肿瘤结合组学的研究，请谈谈在这方面的最新的研究成果，以及过程中的主要挑战和解决方案 /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em " 　　詹显全： 垂体瘤是颅内常见肿瘤，绝大多数是良性的，只有少数具有侵袭性和恶性，并能引起激素分泌紊乱和颅内压迫症状，出现严重的临床症状，危害人体健康。临床上分为功能性垂体瘤和非功能性垂体瘤，并且非功能性垂体瘤不表现血中激素水平增加，不易早期诊断，经常是当肿瘤体积增加到压迫周围组织器官产生压迫综合征时才被诊断，这时已经是中晚期了，且其分子 /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em " 　　机制并不清楚，缺乏早期诊断标志物和药物治疗靶标。因此，非功能性垂体瘤被选为主要研究对象。虽然垂体瘤是在颅内，但我们认为垂体瘤是一种多病因、多过程、多结果的全身性的慢性疾病，并且还具有肿瘤的异质性 它涉及到一系列的分子改变，包括发生在基因组、转录组、蛋白质组、代谢组和相互作用组水平上的改变，而这些不同水平改变的分子和信号通路又不是孤零零的起作用，而是相互间具有千丝万缕的联系。因此，我们很难用一种单一因素来解决其预测、预防、诊断、治疗和预后评估 而必须从单因素模式转向多参数系统思维模式。垂体瘤的多病因、多过程、多结果、全身性、慢性、分子网络系统性给其“同病同治”提出了严峻挑战，同时为实现其个性化的精准预测、精准预防、精准诊断和精准治疗提供了机遇和条件。多组学(基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、影像组学)和系统生物学技术的发展驱动了这一多参数系统思维模式的转变、推进了其个性化医学和精准医学的研究和实践。因此，我们认为多参数系统策略观和多组学是进行垂体瘤个性化医学和精准医学的研究和实践的重要理念和技术方案。 /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em " 　　我们从2001 开始进行垂体瘤的蛋白质组学及其翻译后修饰组学研究，从2008 年开始进行多组学和分子网络研究，及预测预防个体化医学(PPPM)和精准医学(PM)研究。经过过去近20 年未间断的研究，我们在垂体瘤的蛋白质组学、翻译后修饰组学、多组学、分子网络和系统生物学研究方面在国际上处于了主导地位。 /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em " 　　在我们研究过程中，我深深体会到一个重大思转变就是从以前的单参数模式转向了多参数系统思维模式，这符合肿瘤的真实情况。另外，就是多组学技术促进了这一模式的转变，并是其主要的解决方案。 /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em " 　　2. 从您的研究方向及重点出发，您认为多组学研究在精准医学中接下来的研究应当侧重于哪些方面，以及如何才能比较好的实现从研究到临床的转化落地? /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em " 　　詹显全：我的研究对象是肿瘤(垂体瘤、卵巢癌、肺癌、胶质瘤)，研究理念是肿瘤的多参数系统策略观，技术手段是多组学和系统生物学，研究的目标是要解决肿瘤的预测预防个体化医学(PPPM)和精准医学(PM)。 /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em " 　　我们认为多组学中的不同组学对PPPM/PM 的贡献是不平衡的，即个性化的表型组是基因组通向PPPM/PM 应用实践的桥梁，而蛋白质组和代谢组是表型组中两重要成分。蛋白质组的内涵包括蛋白质的拷贝数变化、剪切变化、翻译后修饰、转位、再分布、空间构型、与周围分子相互作用、及信号通路网络问题。代谢组的内涵涉及到体内所有物质(包括糖、脂、蛋白质、核酸)的代谢产物及其代谢网络问题。要真正实现PPPM 和PM，蛋白质组和代谢组的贡献是基因组所不能替代的是不能绕过去的。人们应从以基因组为中心的研究和实践转向以表型组为中心的研究和实践。其中蛋白质组的研究又应以翻译后修饰和蛋白质存在形式(Proteoforms)作为今后的研究方向。Proteoforms 的研究必将影响着整个生命科学和医学科学。从临床转化研究来看，基于多组学的整合生物标志物是发展方向。对于这里的生物标志物，我们将其分为两类：一类是解决疾病分子机制和药物靶点的生物标志物，这类生物标志物一定要有因果关系 一类是解决预测、诊断、预后评估的生物标志物，这类标志物不一定要求有因果关系，但必要要有量的变化。 /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em " 　　3. 作为EPMA(欧洲预测预防个体化医学协会)的中国代表，想请您分享下国际上对于组学研究在精准医疗中的应用现状、趋势以及发展规划 /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em " 　　詹显全：欧洲预测预防个体化医学协会(EPMA)是国际个体化医学领域领头的学术协会，由来自全球55 个国家和地区的专家学者组成，其创办的官方杂志EPMA Journal( 中科院2 区，ESI IF5.661) 涵盖了24 个专题内容，较全面地反映了预测预防个体化医学(PPPM)和精准医学(PM)的研究、实践与最新动态，还涉及到PPPM 和PM 的政策、伦理、卫生经济和社会保障等许多方面，为PPPM 和PM 的科研、实践提供了一个很好的交流平台。 /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em text-indent: 2em " 我本人作为EPMA 的中方代表(National Representative of EPMA in China) 和其官方杂志EPMA Journal 的副主编，参与了其经历的重要活动。我从2008 开始起在EPMA 中主要负责多组学和创新技术方面，在EPMA 白皮书中的“肿瘤预测预防个体化医学的多参数系统策略观”这部分最早就是我写的，之后我们写了一系列文章来论述基于多组学的多参数系统策略的研究和实践。因此，在EPMA，我们的基于多组学的多参数系统策略观还是比较早的，近五六年来多组学研究在EPMA 圈内(55 个国家和地区)发展得很快，已经深入到PPPM 的各个领域。 /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em " 　　另外，我认为，精准医学在理念上没错，严格意义上的精准医学是个理想化的概念，人们只能无限去逐步接近它。现阶段搞精准医学还是要回归到人类健康的保护过程，即预测、预防、诊断、治疗和预后评估，这里应该是针对个人来说而不是针对群体，严格说来应该是个性化的精准预测、精准预防、精准诊断、精准治疗和精准预后评估。对于人类健康保护过程来说，预测、预防还是上策，其次就是早诊断、早治疗。多组学研究已渗入到人类健康保护过程的每个环节，主要用来寻找基于多组学的生物标志物，当然这里的生物标志物应泛指前面说的两类：一类是解决疾病机制和治疗靶点的标志物，一类是解决预测、诊断、预后评估的标志物。 /p p style=" text-align: justify line-height: 1.75em text-indent: 2em " 因此，基于多组学的PPPM/PM 的研究和实践一定是今后发展的一个长远趋势。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 802px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202008/uepic/581ff7cf-5c3e-4fd6-8f5f-805989791ee5.jpg" title=" 詹.jpg" alt=" 詹.jpg" width=" 600" height=" 802" border=" 0" vspace=" 0" / /p p br/ /p

2011 年4 月15 日&mdash 18 日五洲东方公司将专程组织人员参加在浙江省杭州市举办的&ldquo 第七届中国蛋白质组学大会暨第三届国际蛋白质组学论坛&rdquo 。本届会议由中国生物化学与分子生物学会蛋白质组学专业委员会（CNHUPO）和国际蛋白质组学论坛（IFP）主办，北京蛋白质组研究中心、国际蛋白质组学论坛及浙江大学共同承办。 　　本届会议设有大会报告、分会（专题）报告和墙报三种形式。大会将邀请蛋白质组学及相关领域的国际著名专家和教授作大会报告或专题报告，会议规模约1000 人左右。会议主要讨论蛋白质组学研究的现状及其进展，内容包括：疾病蛋白质组学，功能蛋白质组学，药物蛋白质组学，结构蛋白质组学，蛋白质修饰和相互作用，生物信息学，抗体相关技术，蛋白质组微分析以及蛋白质组新技术新方法等研究领域。 　　本届会议在4 月15-17 日进行学术大会，在新技术推广会上五洲东方公司安排一个技术讲座，技术讲座详细信息如下： 　　时间：2011-4-15　 12：:45-13:50 　　主讲人：Mrs Wendy 　　职位 ：CTO(Chief Technology Officer )of prospect Biosystem Inc. 　　题目 ：The Biomarker discovery sulution 　　本届会议的展位号为：A5 　　五洲东方诚邀您的参与。

自然生命，有情众生，都难逃衰老的命运。从微观的调度来看，衰老会导致细胞适应性的下降和蛋白质功能的丧失。然而，衰老导致蛋白质聚集的机制还没有被完全理解。实际上，科学家们已经知道，随着年龄增长的蛋白质聚集是一个与许多疾病相关的问题。因此，深入研究这些疾病的基本生物学，了解导致它们的机制，可以帮助我们选择更好的治疗方法。衰老的根源在于核糖体？Nature最新研究发现，衰老加剧核糖体暂停，破坏共翻译蛋白质稳态！近日，斯坦福大学的研究人员在国际顶尖学术期刊 Nature 发表了题为：Ageing exacerbates ribosome pausing to disrupt cotranslational proteostasis 的研究论文。该研究提出，随着细胞衰老，核糖体翻译暂停将不断增加，导致核糖体相关质量控制（RQC）超载和新生多肽聚集，从而在衰老过程中至关重要地促进了蛋白平衡障碍和全身衰退。该论文开辟了一个新的研究方向，将衰老如何导致蛋白质聚集的问题追溯到了核糖体的年龄依赖性损伤。核糖体（Ribosome）是细胞内普遍存在的一种细胞器，主要由rRNA和蛋白质构成，“中心法则”中mRNA翻译成蛋白质这一过程就发生在核糖体。其功能是按照mRNA的指令将遗传密码转换成氨基酸序列并从氨基酸单体构建蛋白质聚合物。因此，核糖体也被称为细胞内蛋白质合成机器。核糖体的结构和功能本研究的第一作者 Kevin C. Stein 博士表示：“衰老伴随着细胞蛋白平衡的失调，这是许多与年龄相关的蛋白质错误折叠疾病的基础。然而，衰老是如何破坏蛋白质平衡的仍不清楚。由于新生多肽对蛋白平衡网络构成了巨大的负担，我们假设，衰老过程中翻译效率的改变可能有助于推动蛋白平衡的崩溃。”在这项最新研究中，研究团队发现衰老改变了秀丽隐杆线虫和酿酒酵母的翻译延伸过程的动力学。在衰老的线虫和酵母的特定位置（例如多碱基区域）核糖体暂停被加剧，导致核糖体碰撞增加，从而触发核糖体相关质量控制（RQC）。事实上，长寿的酵母突变体减少了年龄依赖的核糖体暂停，并且延长了寿命，具体与更大通量的RQC途径相关。研究人员还发现，线虫中显示年龄依赖核糖体暂停的新生多肽在年龄依赖的蛋白聚集体中强烈富集，进一步将核糖体翻译停顿与蛋白平衡崩溃联系起来。研究衰老对翻译动力学和协同翻译的影响通过结合实验和计算数据分析，研究人员发现核糖体的功能会随年龄的增长而退化，与此同时，有缺陷的蛋白质也会不断增加，使得原本会阻止蛋白质聚集的质量控制失效保护机制无法发挥作用。斯坦福大学生物学和遗传学教授、本研究的通讯作者 Judith Frydman 博士说道：“蛋白质在生命中最脆弱和最关键的时刻——也就是它最容易发生错误折叠的时候——恰恰是它形成的时候。”衰老加剧了酵母中核糖体在多碱基区域的暂停研究团队使用了一种称为核糖体图谱的技术，这种技术可以让他们准确地看到在翻译过程中核糖体是如何在mRNA上移动的。他们观察到，在年龄较大的细胞中，核糖体的周期性移动变得更慢，并且核糖体性能的下降与年龄相关的错误折叠蛋白质聚集的增加相一致。核糖体暂停后，被截断的新生多肽的年龄依赖性聚集对此，论文第一作者 Kevin C. Stein 博士解释道：“有两种情况，衰老导致核糖体碰撞的增加和停滞，但细胞失去了处理它的安全网络。”核糖体暂停和截断的新生多肽在衰老过程中的聚集本研究的另一位主要作者 Fabián Morales-Polanco 博士兴奋地表示，这个发现只是一个非常迷人的未来的开端，这开创了一个新的研究方向，也随之而来了无数个等待回答的问题，并可能因此产生数百篇论文。总而言之，这项研究提出，随着细胞衰老，核糖体翻译暂停将不断增加，导致核糖体相关质量控制（RQC）超载和新生多肽聚集，从而在衰老过程中至关重要地促进了蛋白平衡障碍和全身衰退。 论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-021-04295-4

蛋白质组学研究是我国目前生命科学研究的前沿和重点研究项目，“十一五”期间我国蛋白质组学研究取得多项重大成果，以北京蛋白质组研究中心为代表的国内科研机构更是将我国蛋白质组研究提升到世界领先地位!2009年9月科技部中国生物技术发展中心在深圳组织召开了有关蛋白质组研究战略研讨会，标志着“十二五”发展战略规划蛋白质组研究项目正式启动!我国的蛋白质组研究将迎来一个新的发展机遇期。 　　为了积极促进我国蛋白质组学的研究与发展，中国生物化学与分子生物学会蛋白质组学专业委会主办、北京蛋白质组研究中心和德国慕尼黑国际博览集团承办的“2010蛋白质组学与疾病”专题研讨会定于9月16-18日慕尼黑上海分析生化展期间在上海新国际博览中心召开。 　　此次研讨会由北京蛋白质组研究中心技术总监钱小红教授担任会议主席，中国生物化学与分子生物学会蛋白质组学专业委员会主任贺福初院士担任名誉主席。 大会将重点围绕蛋白质组学及其在疾病研究中的应用取得的新进展进行研讨。演讲嘉宾将包括：中南大学湘雅医院院长陈主初教授，复旦大学化学系杨芃原教授，中国协和医科大学赵晓航研究员，北京蛋白质组研究中心魏开华研究员，徐平研究员，姜颖副研究员等。 　　安捷伦科技公司作为大会的金牌赞助商将全程支持此次大会的召开。在同期举办的analytica China 慕尼黑上海分析生化展上，安捷伦科技公司也将向广大用户全面展示包括在蛋白质组学与疾病研究领域的高端仪器在内的各类仪器产品以及“以先进的技术和整体解决方案为用户提供一站式服务”的理念。欢迎届时参观安捷伦科技的展台1202。 　　“2010蛋白质组学与疾病”专题研讨会：http://www.a-c.cn/ac/Conference/Proteomics/ 　　关于安捷伦科技 　　安捷伦科技(NYSE: A)是全球领先的测量公司，是通信、电子、生命科学和化学分析领域的技术领导者，公司的18,000名员工在110多个国家为客户服务。在2008财政年度，安捷伦的业务净收入为58亿美元。要了解安捷伦科技的信息，请访问：http://www.instrument.com.cn/netshow/SH100320/。

测定蛋白质浓度的方法有很多，科研工作者广泛使用的方法比如紫外吸收法，双缩脲法，BCA方法，Lowry法，考马斯亮蓝法，凯氏定氮法等等 ，今天小编以UV法，BCA法，考马斯亮蓝法，其中的三种方法的测定蛋白质浓度的原理、优缺点、操作以及注意事项做详细介绍。UV法这种方法是在280nm波长，直接测试蛋白。选择Warburg 公式，光度计可以直接显示出样品的浓度，或者是选择相应的换算方法，将吸光值转换为样品浓度。蛋白质测定过程非常简单，先测试空白液，然后直接测试蛋白 质。从而显得结果很不稳定。蛋白质直接定量方法，适合测试较纯净、成分相对单一的蛋白质。紫外直接定量法相对于比色法来说，速度快，操作简单；但是容易受 到平行物质的干扰，如DNA的干扰；另外敏感度低，要求蛋白的浓度较高。（1）简易经验公式 蛋白质浓度(mg/ml) = [1.45*OD280-0.74*OD260 ] * Dilution factor（2）精确计算 通过计算OD280/OD260的比值，然后查表得到校正因子F，再通过如下公式计算最终结果：蛋白质浓度(mg/ml) = F *(1/d) *OD 280 * D，其中d为测定OD值比色杯的厚度，D为溶液的稀释倍数BCA法原理：BCA（bicinchonininc acid）与二价铜离子的硫酸铜等其他试剂组成的试剂混合一起即成为苹果绿，即 BCA 工作试剂。在碱性条件下，BCA 与蛋白质结合时，蛋白质将 Cu2+ 还原为 Cu+，工作试剂由原来的苹果绿色变为紫色复合物。562 nm 下其光吸收强度与蛋白质浓度成正比。BCA 蛋白浓度测定试剂盒，Abbkine的蛋白质定量试剂盒（BCA法）提供一个简单，快捷，兼容去污剂的方法，准确定量总蛋白。成分试剂 A100 mL试剂 B2 mL标准蛋白（BSA）1 mL×2，1 mg/mL保存条件 运输温度：室温（标准蛋白 4～8 ℃ 运输）保存温度：室温（标准蛋白 -20 ℃ 保存）有效日期：12 个月使用方法方法一：96 孔板1. 配制 BCA 工作液：根据标准品和样品数量，按 50 体积试剂 A，1 体积试剂 B 配制适量 BCA 工作液。充分混匀。2. 将蛋白标准品按 0 μL，1 μL，2 μL，4 μL，6 μL，8 μL，10 μL 加入 96 孔板的蛋白标准品孔中。加灭菌双蒸水补足到 10 μL。取 10 μL 待测样品加入 96 孔板的待测样品孔中。每个测定要做 2～3 个平行。3. 向待测样品孔和蛋白标准品孔中各加入 200 μL BCA 工作液（即样品与工作液的体积比为 1:20），混匀。4. 37 ℃ 温浴 30 min。冷却至室温。5. 酶标仪 562 nm 波长下测定吸光度。6. 制作标准曲线。从标准曲线中求出样品浓度。方法二：试管法1. 配制工作液：根据标准品和样品数量，按 50 体积试剂 A，1 体积试剂 B 配制适量 BCA 工作液，充分混匀。工作液配制的量要与测定所用的比色杯对应。每个测定要做 2～3 个平行。本处列举的比色体系所用的是 0.5 mL 的比色杯。如比色杯规格不同，体系需要放大到实验将采用的比色杯准确读数所需要的体积。2. BSA 标准品和样品的准备：样品用水或其它不干扰显色反应的缓冲液配制，使待测定的浓度位于标准曲线的线性部分。每个反应准备 3 个平行测定。标准曲线一般 5~6 个点即可。根据样品的估测浓度确定各点的具体浓度。稀释 BSA 时可以用水或与样品一致的溶液。如待测样品的浓度约为 200 μg/mL，可按下表的次序加入 BSA 标准品、样品及 BCA 工作液。3. 取适量体积的标准蛋白，以蛋白液：工作液=1:20 的比例混匀。37 ℃ 温浴 30 min。冷却至室温。4. 将样品与标准品在 562 nm波长下测定吸光度。考马斯亮蓝法实验原理：考马斯亮蓝 (Coomassie Brilliant Blue) 法测定蛋白质浓度，是利用蛋白质―染料结合的原理，定量测定微量蛋白浓度快速、灵敏的方法。这种蛋白质测定法具有超过其他几种方法的突出优点，因而正在得到广泛的应用。目前，这一方法是也灵敏度最高的蛋白质测定法之一。考马斯亮蓝 G-250 染料，在酸性溶液中与蛋白质结合，使染料的最大吸收峰 (lmax) 的位置，由 465 nm 变为 595 nm，溶液的颜色也由棕黑色变为蓝色。通过测定 595 nm 处光吸收的增加量可知与其结合蛋白质的量。研究发现，染料主要是与蛋白质中的碱性氨基酸 (特别是精氨酸) 和芳香族氨基酸残基相结合。突出优点（1）灵敏度高，据估计比 Lowry 法约高四倍，其最di蛋白质检测量可达 1 mg。这是因为蛋白质与染料结合后产生的颜色变化很大，蛋白质-染料复合物有更高的消光系数，因而光吸收值随蛋白质浓度的变化比 Lowry 法要大的多。（2）测定快速、简便，只需加一种试剂。完成一个样品的测定，只需要 5 分钟左右。由于染料与蛋白质结合的过程，大约只要 2 分钟即可完成，其颜色可以在 1 小时内保持稳定，且在 5 分钟至 20 分钟之间，颜色的稳定性最好。因而完全不用像 Lowry 法那样费时和需要严格地控制时间。（3）干扰物质少。如干扰 Lowry 法的 K+、Na+、Mg2+ 离子、Tris 缓冲液、糖和蔗糖、甘油、巯基乙醇、EDTA 等均不干扰此测定法。缺点（1）由于各种蛋白质中的精氨酸和芳香族氨基酸的含量不同，因此考马斯亮蓝染色法用于不同蛋白质测定时有较大的偏差，在制作标准曲线时通常选用 g-球蛋白为标准蛋白质，以减少这方面的偏差。（2）仍有一些物质干扰此法的测定，主要的干扰物质有：去污剂、 Triton X-100、十二烷基硫酸钠 (SDS) 等。试剂与器材1、试剂 考马斯亮蓝试剂：考马斯亮蓝 G-250 100 mg 溶于 50 mL 95% 乙醇中，加入 100 mL 85% 磷酸，用蒸馏水稀释至 1000 mL。2、标准和待测蛋白质溶液（1）标准蛋白质溶液结晶牛血清蛋白，预先经微量凯氏定氮法测定蛋白氮含量，根据其纯度用 0.15 mol/L NaCl 配制成 1 mg/mL 蛋白溶液。（2）待测蛋白质溶液。 人血清，使用前用 0.15 mol/L NaCl 稀释 200 倍。3、器材 试管 1.5×15 cm（×6），试管架，移液管管 0.5 mL（×2） 1 mL（×2） 5 mL（×1）；恒温水浴；分光光度计。操作方法 一、制作标准曲线 取 7 支试管，按下表平行操作。摇匀，1 h 内以 0 号管为空白对照，在 595 nm 处比色。绘制标准曲线：以 A595 nm 为纵坐标，标准蛋白含量为横坐标，在坐标纸上绘制标准曲线。二、未知样品蛋白质浓度测定 测定方法同上，取合适的未知样品体积，使其测定值在标准曲线的直线范围内。根据所测定的 A595 nm 值，在标准曲线上查出其相当于标准蛋白的量，从而计算出未知样品的蛋白质浓度（mg/mL）。注意事项（1）在试剂加入后的 5-20 min 内测定光吸收，因为在这段时间内颜色是最we定的。（2）测定中，蛋白-染料复合物会有少部分吸附于比色杯壁上，测定完后可用乙醇将蓝色的比色杯洗干净。（3）利用考马斯亮蓝法分析蛋白必须要掌握好分光光度计的正确使用，重复测定吸光度时，比色杯一定要冲洗干净，制作蛋白标准曲线的时候，蛋白标准品最好是从低浓度到高浓度测定，防止误差。

CEM 公司&mdash &mdash 全球领先的实验室仪器设备供应商，近日宣布AOAC（美国官方分析化学师协会）已经通过了Sprint蛋白质快速测定方法为官方正式方法2011.04，该方法依据蛋白质标签技术适用于猪肉、牛肉和家禽的原料肉和加工肉以及肉制品的蛋白质含量的快速测定。 &ldquo 我们非常高兴AOAC①国际协会能够认可并通过这些方法&rdquo ，CEM公司总裁兼CEO Michael J. Collins说，&ldquo 这确实是一项革命性的技术，非常有价值，可以广泛地应用在食品领域，但一直缺少官方认可。现在，随着这个方法的被公众的普遍接受，未来将会有更多的公司享受到Sprint带来的省时、准确、高效和绿色环保。 在该方法的批准进程中，CEM 公司的Sprint蛋白质快速测定仪被作为该方法研究的指定仪器。方法有效性和准确性的验证过程建立在蛋白质含量在9%-40%之间的牛肉、猪肉及家禽肉和肉制品等具有广泛代表性产品蛋白含量数据之上。 Sprint 采用了iTAG这种专门的、无毒的蛋白质标签溶液，该溶液可以和原料肉、加工肉中蛋白质的赖氨酸、组氨酸和精氨酸及N末端结合并自动计算出蛋白质含量。一体化、操作简便的Sprint机器可以在2分钟内快速测出多种产品的蛋白质含量。该方法比传统的凯氏定氮法更加安全，无需高温以及强腐蚀性化学试剂。2009年，Sprint蛋白质快速测定仪基于它的绿色环保的反应条件，被美国国家环保局（US EPA）授予&ldquo 总统绿色化学挑战者奖&rdquo 。 目前，Sprint 蛋白质快速测定仪广泛应用于乳品、谷物蛋白含量的检测并作为标准方法得到AOAC和AACC认可： AOAC Method 967. 12 液态奶、花色奶、调味乳饮料、咖啡伴侣、黄油等； AOAC Method 930. 33 冰激凌、速冻甜食、雪糕等； AOAC Method 930. 29 全脂奶粉、脱脂奶粉、营养强化奶粉、婴幼儿配方奶粉等； AACC② Method 46-14B 适用于谷物、宠物食品、动物饲料等。 ①AOAC------Association of Analytical Communities（美国官方分析化学师协会）的缩写.是一个拥有127年历史的非营利性科学组织，在分析结果领域赢得了世界的信任，是美国食品生产领域的权威标准机构.经AOAC批准通过的方法，对于方法结果的准确性是一种认可，对采用AOAC方法的厂家生产产品的安全性和合理性提供了一定的信任。 ②AACC------American Association of Cereal Chemist（美国谷物化学师协会标准是由美国谷物化学师协会）的简称，负责制订的谷物分析与测试方法标准。AACC标准自1922年问世以来，一直是谷物科技领域的重要检验依据。此外用这些方法分析的结果还常常被用作诉讼或司法的依据。 参考 http://www.cem.com/{e_BASE}page74.html 更多详情，请联系培安公司：电话：北京：010-65528800 上海：021-51086600 成都：028-85127107 广州：020-89609288 Email: sales@pynnco.com 网站：www.pynnco.com

安捷伦公司大力支持亚太地区蛋白质学会（APPA）第三次学术会议及中英蛋白质学术会议 2011年5月6-9日，亚太地区蛋白质学会（APPA）第三次学术会议及中英蛋白质学术会议在世博之城上海隆重召开。本届会议由&ldquo 亚太地区蛋白质科学联合会（Asia Pacific Protein Association, APPA）和国际蛋白质学会（The Protein Society）主办、中国生化学会蛋白质专业委员会（The Chinese Protein Society）承办。本次会议以&ldquo Proteins and Beyond&rdquo 为主题，诚邀国内外蛋白质组学领域众多顶尖专家学者，围绕业内热点问题成功举行了一次高端学术盛宴，会议议题主要围绕蛋白合成/质控、蛋白翻译后修饰、蛋白相互作用、蛋白工程、蛋白定量、疾病蛋白质组学与药物发现、生物制药等热门领域。 安捷伦公司作为会议的主赞助商以及蛋白质组学领域的重要方案供应商，在本届会议上再次为广大用户呈现其蛋白质组学全面、完备、专业的解决方案。针对蛋白定量这一行业热点课题，安捷伦公司凭借其最新超高灵敏度6490三重四极杆质谱技术、灵活强大的软件功能以及高通量全自动样品前处理技术在这一应用上具有突出及独特的优势。 在5月8日下午的大会学术报告专场，来自安捷伦公司的蛋白质组学应用工程师陶定银博士为在场听众进行了题为《安捷伦6490三重串联四级杆质谱仪在超痕量蛋白定量分析中的应用》的精彩报告：全新一代安捷伦6490三重串联四级杆质谱仪集多种高精技术于一体，与不同流速范围的液相色谱仪&ldquo 无缝&rdquo 匹配，在纳流、微流及常规流速范围内均可提供高灵敏、高重现的超痕量蛋白定量分析结果。配合安捷伦的全自动样品前处理机器人，使用户彻底摆脱繁冗的手工处理，获得重现性优异的分析结果。 Agilent 6490创新型串联质谱简介 1．概况 2010年5月24日 安捷伦科技公司在美国犹他州盐湖城举行的第58届美国质谱年会上推出了基于iFunnel技术的6490三重四极杆液质联用系统。 iFunnel是一种革命性的大气压离子进样技术，可以在大多数应用上极大提高灵敏度。与旧型号相比，6490系统减少了25%的占地面积，但灵敏度却提高了10倍以上。革新产品6490展示了其尖端应用能力，即检测灵敏度可达到10-21mol(Zeptomol)及ppq级别，这种水平的灵敏度过去只能在昂贵的加速器质谱系统上实现。 2．应用价值与意义 6490的尖端性能为富于高灵敏度挑战的分析工作带来的新的成功可能。比如环境领域通常要求灵敏度在ppt级别；制药/生物医药等领域，有时需要做到微小剂量、吸入药物检测和干血斑点分析等等。常规分析中这种高灵敏度也为临床、食品安全和蛋白质/肽定量分析带来了新机遇，而且全面提高了耐受性和样品制备效率。 有关安捷伦6490三重四极杆质谱更多信息，请参考： http://www.chem.agilent.com/en-US/Products/Instruments/ms/Pages/6490.aspx 有关安捷伦蛋白质组学方案更多信息，请参考： http://www.chem.agilent.com/zh-cn/solutions/proteomics/pages/default.aspx 关于安捷伦科技 安捷伦科技（NYSE: A）是全球领先的测试测量公司，是化学分析、生命科学、电子和通信领域的技术领导者。公司18,500名员工为世界上100多个国家的客户提供服务。安捷伦2010财政年度的业务净收入为54亿美元。了解有关安捷伦科技的详细信息，请访问：www.agilent.com.cn 。

大家好，本周为大家分享一篇发表在Nat. Struct.上的文章，Towards a structurally resolved human protein interaction network，该文章的通讯作者是瑞典斯德哥尔摩大学的Petras Kundrotas、Arne Elofsson和欧洲分子生物学实验室的Pedro Beltrao。蛋白质-蛋白质相互作用（PPIs）的表征对于理解形成功能单位的蛋白质组和细胞生物学研究的基础是至关重要的。同时，蛋白质复合物的结构表征是理解蛋白质的功能机制、研究突变的影响和研究细胞调控过程的关键步骤。最近，基于神经网络的方法已经被证明了准确预测单个蛋白质和蛋白质复合物的结构的能力；然而，其在大规模预测人类复杂结构中的应用尚未得到有效测试。在此，本文测试了应用AlphaFold2在预测人类蛋白质相互作用结构上的潜力和局限性，并通过实验提示了界面残基中潜在的调节机制。除此之外，本文还提供了使用预测的二元复合物来构建高阶组装的案例，以此拓展了对于人类细胞生物学的理解。人类蛋白质相互作用的结构预测本文基于AlphaFold2的FoldDock管道对65484对来源于HuRI与hu.MAP V.2.0数据库中实验测定的PPIs的结构进行预测。文章合并了一个pDockQ分数，该分数可以根据置信度对模型进行排序。结果显示，已知相互作用蛋白的pDockQ往往高于随机集；对于hu.MAP数据集显示出平均比HuRI数据集更高的可信度，这表明，高可信度模型集中在具有高亲和力和直接相互作用的蛋白质相互作用区域。实验表明，AlphaFold2可以预测大型复合物中直接相互作用的蛋白对的结构（图1）。图1 | AlphaFold2复合物预测在大规模人类PPIs数据集上的应用影响预测置信度的特征如图1a所示，相较于HuRI和hu. MAP数据库中的蛋白质对，出现在蛋白质数据库（PDB）中的蛋白质对更加富集于高分模型部分。为了更好地理解这种差异，本文首先研究了一个由大型（10链）异质蛋白复合物构建的额外数据集。通过实验，结果显示直接相互作用对与间接相互作用对之间pDockQ分数的差异是显著的，这表明与间接相互作用对相比，即使直接相互作用对是大型复合体的一部分，也往往能够被预测。除此之外，由于HuRI数据库中的许多蛋白质间相互作用很可能是短暂的，而AlphaFold2无法可靠地预测这种相互作用（图2）。图2 | 影响预测置信度的蛋白质和相互作用特征：不同数据集的分析预测的复合物结构在化学交联上的验证化学交联结合质谱分析是一种识别蛋白质对中邻近的活性残基的方法，可以用来帮助确定可能的蛋白质界面。为了确定预测的复合物结构是否满足这种正交空间约束，本文获取了528对具有预测模型的蛋白质对的残基对的交联集合。在此章节中，文章提供了多个案例证明了化学交联验证的有效性（图3）。图3 | 对于预测复合物模型的化学交联支持复合物界面上与疾病相关的错义突变与人类疾病相关的错义突变可以通过多种机制改变蛋白质的功能，包括破坏蛋白质的稳定性、变构调节酶活性和改变PPIs。为了确定预测结构的有效性，本文汇编了一组位于界面残基上的突变，这些突变之前曾被实验测试过对于相应相互作用的影响。文章使用FoldX预测突变时结合亲和力的变化，并观察到破坏相互作用的突变强烈影响了结合的稳定性；另外，本文就在一系列生物学功能中具有界面疾病突变的蛋白质网络簇进行了举例说明（图4）。图4 | 蛋白质复合物界面残基的疾病突变蛋白质复合物界面的磷酸化调节蛋白质磷酸化可以通过改变修饰残基的大小和电荷来调节结合亲和力来调节蛋白质的相互作用，将磷酸化位点定位到蛋白质界面可以为它们在控制蛋白质相互作用中的功能作用产生机制假说。本文使用了最近对人类磷酸化蛋白质组26的鉴定，在高置信度模型中鉴定出了界面残基上的4,145个独特的磷酸化位点。实验表明，某些界面可能受到特定激酶和条件的协调调控。虽然不是所有界面上的磷酸位点都可能调节结合亲和力，但这一分析为特定扰动后的相互作用的潜在协调调控提供了假设（图5）。图5 | 界面残基上磷酸化位点的协同调控来自二元蛋白质相互作用的高阶组装蛋白质既能够同时与多个伙伴相互作用组成更大的蛋白复合物，又能够在时间和空间上分离。这也反映在文章的结构特征网络中，即蛋白质可以在群体中被发现，如蛋白质相互作用全局网络视图所示（图6）。由于使用AlphaFold2预测更大的复合物组装可能受到计算需求的限制，文章测试了蛋白质对的结构是否可以迭代结构上对齐。文章在上述网络中覆盖的一组小的复合物上测试了这一过程，并将一个实验确定的结构与预测的模型进行对齐，展示了该过程的潜力和局限性。受测试例子的鼓励，本文定义了一个自动化过程，通过迭代对齐生成更大的模型。总之，文章发现可以迭代地对齐相互作用的蛋白质对的结构来构建更大的组装，但同时也发现了目前限制这一过程的问题。图6 | 对高阶组装的蛋白质复合物的预测结论本文通过一系列的实验评估了应用AlphaFold2预测已知人类PPIs的复杂结构的潜力与局限性。分析结果表明，由亲和纯化、共分馏和互补的方法组合支撑的蛋白质相互作用能够产生更高置信度的模型。文章证明，可以使用模型指标（如pDockQ评分）对高置信度模型进行排序，为大规模PPIs和稳定复合物的详细研究提供支持；而来自交联质谱实验的数据为进一步验证这些预测提供了理想的资源。除此之外，本文用疾病突变和磷酸化数据证明了蛋白质界面的结构模型对于理解分子机制以及突变和翻译后修饰的影响至关重要；最后，文章提出了从预测的二元配合物出发构建更大的组件结构模型的想法。后续仍需要更多的工作来确定确切的化学计量学，设计方法和评分系统来构建如此更大的复杂组件，以及预测具有弱和瞬态相互作用的蛋白质之间的相互作用。参考文献(1) Burke DF, Bryant P, Barrio-Hernandez I, et al. Towards a structurally resolved human protein interaction network [published online ahead of print, 2023 Jan 23]. Nat Struct Mol Biol. 2023 10.1038/s41594-022-00910-8. doi:10.1038/s41594-022-00910-8