蛋白质组修饰分析

仪器信息网讯，2009年11月24日由中国生物化学与生物学会蛋白质组学专业委员会、北京蛋白质组研究中心、岛津国际贸易(上海)有限公司共同主办的题为“翻译后修饰蛋白质组技术及应用”研讨会在北京蛋白质组研究中心成功举办，约200多位多从事相关研究的学者出席了此次研讨会 会议由钱小红教授、杨芃原教授共同主持。 　　在大会上做报告的专家有：Koichi Tanaka(田中耕一，岛津公司研究实验室，2002年诺贝尔化学奖获得者)，Catherine Fenselau (University of Maryland)，Robert J. Cotter (Johns Hopkins University), Emmanuel Raptakis (Kratos Analytical., Shimadzu Biotech), Pengyuan Yang(复旦大学)，Siqi Liu (Beijing Institute of Genomics, Chinese Academy of Sciences), Xiaohong Qian (Bdijing Proteome Research Center) Fuquan Yang, Institute of Biophysics, Chinese Academy of Sciences) Koichi Tanaka(田中耕一，岛津公司研究实验室，2002年诺贝尔化学奖获得者) 　　Title：MALDI Matrix Development History 　　蛋白质是生命的物质基础，每一种生命运动形式，都是特定蛋白质群体发挥功能的结果；因而蛋白质组研究是人类研究细胞功能和疾病发生发展过程的中心环节。目前蛋白质组研究采用的主要技术是双向凝胶电泳和质谱法。具备测定大分子、快速、大规模分析的MALDI-TOF技术是用于蛋白质组分析的主要手段之一，并被认为是蛋白质分析领域的一项重大突破。在蛋白质组研究中，除了研究蛋白质一级结构外，还要对翻译后修饰的进一步分析，如蛋白质的糖基化、蛋白质的磷酸化等，MALDI-TOF在其中发挥了极其重要的作用。 　　田中耕一先生发明的“激光解吸附软电离技术”使分析生物大分子成为可能。MALDI是这一技术直接的商品化，广泛用于测定多肽和蛋白质的分子量、肽指纹图谱、以及氨基酸序列等。　　 Catherine Fenselau (University of Maryland) 　　Title: Proteomic Strategies for Longer Peptides: How and Way 　　Robert J. Cotter (Johns Hopkins University) 　　Titel: Characterization of Protein Post-Translational Modifications Using MALDI Mass 　　Emmanuel Raptakis (Kratos Analytical., Shimadzu Biotech) 　　Title: Using the Power of a MALDI-quadrupole Ion Trap-TOF to Elucidate Structures of Complex Biomolecules 　　Pengyuan Yang(复旦大学) 　　Titel:Mass Spectrometry Based Protein Glycosylation Analysis 　　Siqi Liu (Beijing Institute of Genomics, Chinese Academy of Sciences) 　　Title: Proteomic and Functional Analysis Towards the Nitrated Proteins in the Heart Mitochondria of db/db Diabetic Muse Model 　　Xiaohong Qian (Beijing Proteome Research Center) 　　Titel:Globel Analysis of Core-fucosylated Glycoprotein 　　Fuquan Yang, (Institute of Biophysics, Chinese Academy of Sciences) 　　Title: Phosphoproteome Analysis of Rat L6 Myotubes Using Reverse Phase C18 Prefractionation and Titanium Oxide Enrichment 大会现场

仪器信息网讯 近日，中国科学院大连物理研究所生物分子高效分离与表征研究组(1810组)张丽华研究员和张玉奎院士团队，蛋白组组学分析最新成果发表于《自然-通讯》(Nature Communications)上。团队发展了N-磷酸化肽段高选择性富集新方法，并结合肽段的高效分离和高灵敏度鉴定，实现了N-磷酸化蛋白质组的深度覆盖分析。　　与研究相对深入的发生在丝氨酸、苏氨酸和酪氨酸侧链氨基上的蛋白质O-磷酸化修饰相比，发生在蛋白质组氨酸、精氨酸和赖氨酸上的N-磷酸化修饰，由于P-N酰胺键具有较高的吉布斯自由能，且易发生水解，目前仍缺乏有效的N-磷酸化蛋白质组分析方法，制约了人们对其生物学功能的认识。　　团队研制了具有核壳结构的亚二微米硅球，并通过在硅球表面键合双二甲基吡啶胺双锌分子，在中性条件下实现了N-磷酸化肽段的高效、高选择性、快速富集 通过基于该材料的on-tip富集方法和液质联用分离鉴定的结合，不仅从HeLa细胞中鉴定到3384个N-磷酸化位点(目前最大的哺乳动物N-磷酸化数据集)，而且还发现N-磷酸化位点附近亮氨酸高度表达 建立的N-磷酸化蛋白质组分析新方法不仅为深入研究其生物学功能提供了基础数据，而且也为推动精准医学、合成生物学等领域的发展提供了技术支撑。　　上述工作得到国家自然科学基金、国家重点研发计划、中科院大连化物所创新基金等项目的资助。文章链接：《自然-通讯》(Nature Communications)。

大家好，本周为大家分享一篇发表在Nature communications上的文章，FLASHIda enables intelligent data acquisition for top–down proteomics to boost proteoform identification counts [1]，文章的通讯作者是德国图宾根大学的Oliver Kohlbacher教授。自上而下蛋白质组学(TDP)能够对完整的proteoform进行全面和深入的分析，目前已广泛应用于生物医学研究领域。proteoform在不同的生物系统中具有高度异质性，proteoform水平的信息可以为了解生物生化功能或疾病表型提供重要的信息。近年来，随着TDP样品处理方法、分离技术、碎裂技术和生物信息学方法的进步，proteoform变得更容易被检测和表征。在复杂样本的大规模研究，如微生物或人类细胞裂解液中，proteoform的鉴定数量已达到4000-6000(对应500-1000个蛋白质)。在单次TDP实验中，在大肠杆菌裂解液中可以鉴定出约800种proteoform，在人脑样本中可以鉴定出约1800种proteoform。由于proteoform的多样性和复杂性，完整蛋白质的DDA采集是非常重要的。然而目前的仪器软件在DDA采集中实施的碎裂技术优化主要针对自下而上蛋白质组学(BUP)，而不是TDP。尽管这些方案在BUP研究中有效地捕获了各种高质量的肽段离子，但这些选择标准对于TDP中的proteoform离子选择并不是最优的。与BUP中的肽段离子相比，单个proteoform由于其高质量和高电荷会产生许多峰，Top-N采集往往会导致从一个丰度较高的proteoform中选择多个峰，而不是从多个不同的proteoform中进行选择，这会导致proteoform的覆盖率较低。此外，基于强度进行选择可能不会选到能产生多种独特片段的高质量前体。目前，大多数大规模TDP研究使用具有特定调优参数的DDA采集，例如，Top-N采用相对较低的N值(3-5)和相对较高的隔离窗口(1.2-15 Th，超宽隔离)。然而对所选前体离子的分析表明，对proteoform的选择依然不理想。因此，采用更智能的数据采集方式(Intelligent data acquisition，IDAs)是非常有必要的。本文中作者提出了一种用于TDP的基于机器学习的智能在线数据采集算法FLASHIda，该算法可以确保实时选择不同proteoform的高质量前体，最大化TDP中的proteoform覆盖。FLASHIda通过iAPI与tribrid Thermo Scientific质谱仪连接，允许对MS数据进行实时访问。在LC-MS运行期间，将实时去卷积算法和评估前体同位素质量的机器学习技术结合，非冗余选择高质量前体离子,从而提高蛋白质的覆盖率。FLASHIda流程如图1所示，该算法能在20毫秒内处理每个MS全扫描，并优化下一个采集周期，以最大限度地提高采集中的异型多样性。FLASHIda包括以下3个关键步骤，第一步是将输入的m/z-强度谱转换为mass-quality谱图，第二步是在转换谱图中选择前体离子，最大化唯一识别的proteoform离子数量，最后，动态确定每个选定质量的电荷态和隔离窗口大小，以尽量减少噪声或共洗脱的干扰。确定的隔离窗口m/z范围通过Thermo iAPI连接提供给仪器。　　图1.FLASHIda总览　　在对大肠杆菌裂解液的分析中，与标准DDA模式相比，FLASHIda在三分之一的仪器时间内将proteoform鉴定数量从800增加到1500，或产生几乎相同的鉴定数量。此外，FLASHIda能够灵敏地绘制翻译后修饰和检测化学加合物。作为仪器的软件扩展模块，FLASHIda可以方便地用于复杂样品的TDP研究，以提高proteoform的鉴定率。　　图2. Proteoform分析　　这项研究展示了IDA在TDP研究中的应用，目前作者依然在开发该算法的不同变体，用于靶向proteoform分析，深度表征，甚至从头测序。此外，由于FLASHIda能够选择无干扰的前体离子，因此它可以用于提高proteoform定量准确性。作者预计，未来在FLASHIda内开发的高级数据采集方法将有助于通过TDP探索proteoform的异质性。　　撰稿：张颖编辑：李惠琳　　原文：FLASHIda enables intelligent data acquisition for top–down proteomics to boost proteoform identification counts　　李惠琳课题组网址www.x-mol.com/groups/li_huilin 　　参考文献　　Jeong K, Babović M, Gorshkov V, Kim J, Jensen ON, Kohlbacher O. FLASHIda enables intelligent data acquisition for top-down proteomics to boost proteoform identification counts. Nat Commun. 2022 Jul 29 13(1):4407.

p 　　复旦大学化学系教授杨芃原团队、中科院计算技术研究所研究员贺思敏团队、国家蛋白质科学中心(上海)研究员黄超兰团队合作研究，创建了基于质谱的高通量糖基化肽段分析方法pGlyco2.0，为精准N糖蛋白质组学提供了新技术。今天，相关研究成果以《pGlyco2.0：基于综合质控和一步质谱法的精准N糖蛋白质组学糖肽分析方法》为题发表于《自然· 通讯》。 /p p 　　据悉，杨芃原、贺思敏和黄超兰为共同通讯作者。杨芃原为该文的Lead Contact。 /p p 　　糖基化是最复杂的蛋白后修饰之一。与其他蛋白后修饰相比，糖基化不但会产生宏观不均一性(每个蛋白上可能有多个后修饰位点)，更会产生海量的微观不均一性(每个位点上可能有几十甚至上百种不同的后修饰基团)。此外，糖链本身的离子化效率很低。这些因素的结合使得糖基化分析的通量和质量远低于蛋白质组学的常规分析水平。 /p p 　　这项研究通过深入研究和测试质谱条件，开发基于阶梯能量的一步质谱采集法，提高了糖肽鉴定的通量和开发具有自主产权的pGlyco2.0糖肽检索引擎，从糖链、肽段、糖肽三个层面对糖肽数据库检索进行精确质控，从而大幅提升了N糖蛋白质组学分析的通量和质量。 /p p 　　同时，研究人员首次将重标元素应用于糖肽鉴定准确度分析，为该领域的质控分析提供了新的方法及标准。 /p p 　　专家表示，这项研究报道了目前最大的糖基化数据集：在1%的假阳性率下，在小鼠的五个脏器种鉴定到了超过一万条N糖肽。 /p p /p

近日，国家重大科学研究计划2012年度项目“蛋白质的生成、修饰与质量控制”启动会在北京召开。项目首席科学家由中国科学院生物物理研究所英籍学者柯莎(Sarah Perrett)担任，该项目将主要开展细胞对蛋白质合成、折叠、修复、降解及修饰不同环节的质量控制，应激条件下蛋白质质量控制体系调控，蛋白质异常修饰对质量控制体系的影响及其相关疾病发生发展的机制等关键科学问题研究工作。 　　蛋白质是生命活动的执行者，蛋白质质量控制失调与神经退行性疾病密切相关。对蛋白质的生成、修饰与质量控制开展系统研究，将加强对蛋白质在细胞内从生成到降解整个过程的全局性认识，更加系统地阐释神经退行性疾病等蛋白质错误折叠相关疾病的发生与发展机制，为相关疾病的诊断和药物开发等提供新的理论依据。

研究背景蛋白质脂化在几乎所有与膜相关的生物学途径中都起着核心作用，例如细胞信号传导、蛋白质分泌、细胞死亡和免疫。然而，由于脂化是高度可变的，可逆的，并且经常与其他蛋白质翻译后修饰相互交叉影响，大多数蛋白脂化的生理功能仍然不明确，常见的功能缺失诱变方法对于探索蛋白质脂化往往效果不佳。研究内容2023年8月，浙江大学生研院林世贤课题组在 Nature Chemical Biology（自然化学生物学）杂志发表了题为“Computational design and genetic incorporation of lipidation mimics in living cells”的研究成果，报告了一种设计脂化模拟的计算方法。研究团队建立了一个工程系统，用于将这些脂化模拟物整合到大肠杆菌和哺乳动物细胞中几乎任何所需的蛋白质位置。这项研究策略能够实现数百种蛋白质脂化的功能获得研究，促进了卓越治疗候选药物的创造。在该研究中，为了证明基因编码脂质模拟物在设计和合成治疗候选药物中的效用，研究人员使用Monolith分子互作仪检测了人血清白蛋白HSA和脂质模拟改造的多肽药物GLP-1变体之间的相互作用。GLP-1-K20-4HexyF和GLP-1-K20-4OctyF对HSA的Kd值分别为2.31 μM和0.58 μM，分别比GLP-1-K20-HepoK的15 μM增加了6.5倍和25.9倍。相比之下，野生型(WT) GLP-1未检测到结合，表明增强的结合是由脂质模拟介导的。图：MST分析多肽药物GLP-1变体对人血清白蛋白HSA的亲和力https://doi.org/10.1038/s41589-023-01400-8IF: 14.8 Q1技术优势Monolith系列仪器可以直接检测带有荧光标记（如CY5）的多肽与其他分子间的相互作用，也可以检测经过荧光标记的蛋白与无荧光的多肽分子间的相互作用。检测不依赖于分子量的改变，样品用量少，仅需10分钟就可获得精确的Kd值。

p style=" line-height: 1.5em " & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 中国科学院计算技术研究所研究员贺思敏及其研究团队设计和实现了新一代开放式搜索算法Open-pFind，可提高质谱数据解析的数量与质量，有望成为蛋白质组学日常数据分析的主力工具。相关成果10月9日在线发表于《自然—生物技术》。 br/ /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201810/uepic/419b4d61-469e-48e0-baf9-3ef492f7ff8b.jpg" title=" 2018-10-12_165404.png" alt=" 2018-10-12_165404.png" / /p p style=" line-height: 1.5em " 　　质谱数据的低解析率直接影响着肽段和蛋白质鉴定数目和鉴定精度的提高。质谱数据解析率一直较低，是由于质谱数据中通常有大量存在意外修饰或发生意外酶切的肽段，传统的限定式搜索因搜索空间有限，通常无法对上述肽段进行有效检索。 /p p style=" line-height: 1.5em " 　　新一代开放式搜索引擎Open-pFind采用基于序列标签索引的开放式搜索流程，快速扫描蛋白质数据库并对部分高质量谱图进行鉴定。在此过程中，意外修饰、突变、半特异及非特异性酶切肽段均在引擎的搜索空间内。Open-pFind通过基于支持向量机的肽谱匹配重打分算法，挖掘数据中的特征信息，并据此进行第二次精细搜索。同时，Open-pFind集成了前端数据处理的pParse模块，对肽段母离子进行校准，并有效提取混合谱图，进一步提升了谱图解析率。 /p p style=" line-height: 1.5em " 　　在四组典型质谱数据集上，Open-pFind解析率均达到了70%~85%，比同类软件鉴定结果多出50.5%~117.0%。对于高质量的串联质谱图，Open-pFind甚至基本实现了完全解析。在搜索空间是常规引擎5个量级的基础上，Open-pFind的速度仍然是常规引擎的2~3倍，是同类开放式引擎的数十倍甚至上百倍。在超大规模人类蛋白质组数据集上，Open-pFind报告了超过12000种蛋白，且准确度远远超过以往常规分析结果。 /p p 　　 /p p br/ /p

蛋白质是构成生物体的主要成分，同时也是生命活动的主要承担者。具有生物学功能的蛋白质往往具有特定的空间结构，而蛋白质结构在多个层级上被定义，其中一级结构，即氨基酸的种类和排列，最为重要，它可以决定蛋白质的高级结构。但一直以来，想要直接读取蛋白质的一级结构是十分困难的，在大多数情况下，科学家们会根据基因序列和氨基酸密码子表来“破译”蛋白质的氨基酸序列。然而，由于转录后修饰和翻译后修饰的存在，破译结果并非完全正确，甚至与真实的氨基酸序列有很大差异。2021年11月4日，荷兰代尔夫特理工大学的研究人员在 Science 期刊上发表了题为：Multiple rereads of single proteins at single–amino acid resolution using nanopores（利用纳米孔在单氨基酸分辨率下对单蛋白质进行多次重读）的研究论文。该研究利用纳米孔测序技术成功扫描并读取单个蛋白质的氨基酸序列：线性化的DNA-肽复合物缓慢通过一个微小的纳米孔，根据电流的变化和强度，研究人员就能读取相关的蛋白质信息内容，直接对蛋白质的氨基酸序列进行测序。蛋白质是生命活动的主要承担者。事实上，所有生物的蛋白质都是由大约20种不同的氨基酸组成的长肽链，就像项链上有不同种类的珠子一样。遗憾的是，目前的蛋白质测序方法价格昂贵，而且不能检测许多稀有蛋白质。近年来发展起来的纳米孔测序技术，已经能够直接扫描和排序单个DNA分子。如今，这篇发表在Science 上的研究表明，我们完全可以以类似于DNA纳米孔测序的方式直接读取蛋白质的氨基酸序列。本研究的通讯作者 Cees Dekker 教授表示：在过去的30年里，基于纳米孔的DNA测序已经从一个想法发展成为一个实际的工作设备，并成功开发了商业化的便携式纳米孔测序仪，服务于价值数十亿美元的基因组测序市场。在我们的论文中，我们将纳米孔的概念扩展到单个蛋白质的读取。这可能会对基础蛋白质研究和医学诊断产生重大影响。牛津纳米孔开发的纳米孔基因测序仪直接读取氨基酸序列对于如何利用纳米孔读取肽链中的单个氨基酸的特征，这篇论文的第一作者 Henry Brinkerhoff 博士打了一个形象的比喻：“想象一下，一个肽链中的氨基酸链就像一条项链，上面有不同大小的珠子。然后，你打开水龙头，慢慢地把项链送入下水道，也就是纳米孔。如果在某个时间点是一颗大珠子，它会堵塞下水道，那里面的水也就成了涓涓细流。相反，如果是一颗小珠子，那么下水道剩余的空隙就会比较大，水流也更大。”用纳米孔肽阅读器直接读取氨基酸序列因此，通过这项技术，研究人员可以非常精确地测量纳米孔的电流大小，并以此推测相应的氨基酸种类。更关键的是，这个过程并不会影响肽链的完整性，因此我们能够一次又一次地读取单个肽链，然后对所有数据进行拟合，从而以基本上100%的准确率获得肽链的序列组成。解旋酶（红色）拖动连接了多肽（紫色）的 DNA 分子（黄色），使其缓慢通过纳米孔（绿色），从而通过读取电信号（橙色高亮）表征多肽的氨基酸序列。条形码般的识别精度为了进一步验证这项技术的准确性，研究人员改变了肽链的某个氨基酸，然后能够检测到显著差异的电信号，表明该技术是极其灵敏的。事实上，这项新技术在识别单个蛋白质和绘制它们之间的细微变化方面非常强大，打个形象的比方——就像超市的收银员通过扫描条形码来识别每个产品一样。这也可能为未来的蛋白质从头测序提供新的途径。纳米孔肽阅读器可以区分单氨基酸替代的单肽Henry Brinkerhoff 博士表示：这项方法可能为未来蛋白质测序奠定基础，但就目前来说，蛋白的从头测序仍然是一个巨大的挑战。我们仍然需要大量描述来自不同序列的电信号，以便创建一个对应电信号和蛋白质序列的“密码表”。但即便如此，该研究已经能够成功分辨蛋白质序列中的单个氨基酸的改变，这无疑是一项重大进步，也将产生许多直接应用。看见生物学的“暗物质”https://www.science.org/doi/10.1126/science.abl4381

p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai color: rgb(31, 73, 125) " 蛋白质是生理功能的执行者，是生命现象的直接体现者，对蛋白质结构和功能的研究将直接阐明生命在生理或病理条件下的变化机制。蛋白质组的研究不仅能为生命活动规律提供物质基础，也能为众多种疾病机理的阐明及攻克提供理论根据和解决途径。因此，蛋白质组学研究不仅是探索生命奥秘的必须工作，也能为人类健康事业带来巨大的利益。 /span /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai color: rgb(31, 73, 125) " 蛋白质组学研究需用到二维电泳和质谱技术等多种关键技术，此外，随着蛋白质组学研究的发展，高通量和高精度的蛋白质相互作用检测、蛋白质芯片的发展等更多新技术也逐步发展起来。 /span /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai color: rgb(31, 73, 125) " 为帮助从事相关研究的用户梳理蛋白质组学研究技术及方法，仪器信息网特别策划了 a href=" https://www.instrument.com.cn/zt/dbzxyj" target=" _blank" span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai color: rgb(192, 0, 0) " strong span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai font-size: 18px " “蛋白质组学新技术、新方法” /span /strong /span /a 专题，并邀请赛默飞技术专家唐家澍分享了他的观点。 /span /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " span style=" color: rgb(192, 0, 0) " strong 蛋白组学体现出三大应用倾向& nbsp /strong /span /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " 蛋白质组学的研究对象非常广泛，从细胞系到模式动物乃至人群样品，都是典型的蛋白质组学研究对象。蛋白质组学可以为生物学和医学研究提供表达差异的变化，信号级联的传递以及蛋白质相互作用的时序以及空间调控等种种信息。 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " 近些年，蛋白质组学体现了几个重要的应用倾向， strong 一是作为常规手段越来越多的运用到生物学功能研究中，二是针对人群队列样本的多组学整合研究从而在大数据的指导下由相关性推导出新的诊断或是治疗靶点, 三是更加精细化的着眼于单细胞的研究，从而在肿瘤异质性以及抗体筛选等前沿领域发挥作用。 /strong /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " strong 蛋白质和核酸以及小分子的最大不同在于以下几点:& nbsp /strong /span /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " （1）蛋白质含量动态范围大，且蛋白质不能像DNA一样进行扩增 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " （2）蛋白质存在广泛的翻译后修饰和选择性剪切； /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " （3）蛋白质之间存在非常复杂的相互作用网络来执行生理功能。 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " strong 因此可见目前蛋白质组学面临的主要挑战在于:& nbsp /strong /span /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " （1）足够的分析速度以应对越来越大规模的队列研究 & nbsp /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " （2）足够的分析深度以实现对全蛋白质组乃至修饰组的更深度覆盖 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " （3）定量分析的质量以提供更加准确的表达差异的信息。& nbsp /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " 所以， strong 当定量准确、深度分析和更高通量得以同时实现，那么无疑就是占领了蛋白质组学研究的制高点。 /strong /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " span style=" color: rgb(192, 0, 0) " strong 从质谱采集到数据分析& nbsp 赛默飞方案覆盖蛋白质组学分析全流程 /strong /span /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " ThermoFisher作为蛋白质组学的研究的领先企业，可为蛋白质组学研究提供丰富的解决方案。在定量蛋白质组学领域，ThermoFisher提供了丰富的工作模式，包括基于体外化学标记的TMT技术，用于大队列研究的DIA模式以及兼具灵敏度和高通量的SureQuant靶向定量流程以应对不同的应用场景。 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " 在更新兴的结构生物学领域，ThermoFisher提供了更为丰富的武器，例如化学交联质谱技术用于研究蛋白质相互作用和为蛋白质结构解析提供辅证，氢氘交换质谱用于研究蛋白质二维构象，非变性质谱用于研究蛋白质及复合物的高维结构，更有UHMR质谱使得直接分析MDa级分子量的完整病毒颗粒成为可能。 /p p style=" text-align: center" a href=" https://www.instrument.com.cn/netshow/SH100244/C242497.htm" target=" _blank" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 332px height: 340px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202004/uepic/52b82a64-fb40-43f2-89b4-ebcd2fa541d7.jpg" title=" 图片1.png" alt=" 图片1.png" width=" 332" height=" 340" / /a /p p style=" margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em text-indent: 0em text-align: center " a href=" https://www.instrument.com.cn/netshow/SH100244/C242497.htm" target=" _blank" 赛默飞EASY-nLC 1200纳升级UHPLC /a /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " 为了使客户能够更加系统和深入的理解复杂的蛋白质组学，ThermoFisher也提供了业内最为专业和全面的培训服务体系。从样品前处理，质谱采集，数据分析到生物信息学和实验室质控流程建立，ThermoFisher一直致力于帮助客户顺利的克服研究过程所遇到的技术问题。 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " Orbitrap质谱+TMT技术& nbsp 实现深度和高通量研究 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " ThermoFisher的Oribitrap系列质谱一直是蛋白质组学研究的金标准。其具有的高分辨，高灵敏度和高可靠性使得绝大多数发表于CNS等顶刊的蛋白质组学研究工作都不约而同的选择该系列仪器。Orbitrap系列质谱仪将蛋白质的定性和定量实现了完美的统一。2019年ASMS上发布的全新平台的Orbitrap Exploris 480更是将仪器的性能推向了一个全新的高度。 span style=" text-align: center text-indent: 0em " & nbsp /span /p p style=" text-align: center" a href=" https://www.instrument.com.cn/netshow/sh100244/C333158.htm" target=" _blank" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 316px height: 316px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202004/uepic/cd501f99-31ee-43df-8c20-d4cfae91ec73.jpg" title=" 图片2.png" alt=" 图片2.png" width=" 316" height=" 316" border=" 0" vspace=" 0" / /a /p p style=" margin: 10px 0px padding: 0px text-align: center background: rgb(255, 255, 255) text-indent: 2em line-height: 1.5em " a href=" https://www.instrument.com.cn/netshow/sh100244/C333158.htm" target=" _blank" 赛默飞Orbitrap Exploris 480 高分辨质谱仪 /a /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " 回到我们上面所提到的定量准确，分析深度和通量的问题上，Orbitrap质谱结合多标TMT技术一直被广泛应用于定量蛋白质组学研究中。 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " TMT标记试剂采用了巧妙的化学结构使得其可以在一针采集中同时分析多达11个样本。而TMT技术带来的不仅仅是分析通量的提高，将11个样本标记后同时分析实际上是提供了一个封闭的定量环境，以完全消除在前处理过程和质谱分析时可能产生的定量误差。传统基于非标记定量的策略则在定量准确性方面存在先天的劣势。除此之外，在TMT标记实验中为了得到更深的蛋白质组覆盖以及对修饰组的研究，研究者们通常还可以结合肽段分级或是修饰肽段富集等策略，以满足丰富多样的研究需求。 /p p style=" text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.5em " 在2020年ThermoFisher发布了TMTpro 16通道标记技术, 将TMT标记技术推向了新的高度，该技术已于今年3月份在Nature methods上发表。该技术刚发布便在实际的科研工作中体现了无与伦比的价值。中国西湖大学的科学家利用Orbitrap结合TMT标记技术，并结合代谢组学的数据，发现了COVID-19的病人血清中的潜在靶点，有望为预测轻症患者向重症发展提供导向。相信在往后的科研工作，尤其是基于大队列的精准医学研究中，Orbitrap结合TMTpro标记技术将会极大程度的助力广大科研人员取得更多等显著的成果。 /p

中科院计算所究团队与董梦秋实验室合作，成功开发了定量蛋白质组学数据解析软件，用计算方法排除干扰信号的影响、提高肽段和蛋白质的定量准确度并对每个定量值进行准确性评价。 　　基于质谱的定量蛋白质组学是现代生物学技术的生长点之一，用于测量复杂生物体系中蛋白质及其翻译后修饰在不同条件下的丰度变化，是研究蛋白质功 能和药物作用机制的重要工具。已有的定量软件往往不能有效排除干扰信号，定量值的计算方法有待完善，而且缺乏准确性评价，致使输出结果&ldquo 鱼龙混杂&rdquo ，引起 的假阳和假阴两方面的困扰都比较严重。 　为了更好地解决问题，开发者研究了几百个可疑定量值的原始质谱图和色谱图数据，找原因、攒经验，充分挖掘肽段的质谱、色谱信号特点以及从肽段定量到蛋白 质定量的方法，灵活应用各种组合和统计算法，建立了一整套非常细致的数据分析流程。为了验证软件的性能，董梦秋实验室的同学通过轻重SILAC或 14N／15N标记哺乳动物细胞或细菌，从10：1到1：10按不同比例混合得到14套标准样品，产生了14套测试数据集。 测试结果表明，定量结果的准确性明显超过定量蛋白质组学领域的两个主流软件Census和MaxQuant，主要表现在输出的非数比值数目（即 不能定量的部分）占总比值数目的0.01&ndash 0.5%，远低于Census的MaxQuant的对应比例2.5&ndash 10.7%和 1.8&ndash 2.7%；Census和MaxQuant输出了许多不准确结果，其定量值的标准差是软件的1.3&ndash 2倍；给出了肽段和蛋白质定量比值的置信区 间，而Census和MaxQuant没有准确性评价。目前，该研究工作得到了科技部、基金委、中科院和北京市政府的资助。

1 人类蛋白质组草图公布 　　之前，尽管不少大型的蛋白质组数据集，已经收集约上万个蛋白数据，然而覆盖80%的人类蛋白质组的草图却并未绘制。此次的研究，则突破了这一局限。 　　该图谱由德国慕尼黑工业大学、约翰霍普金斯大学/印度生物信息研究所等机构的两个团队独立完成。其中，在印度生物信息研究所和美国约翰霍普金斯大学等机构绘制了17 924个基因编码的蛋白质草图，其总数约占人类基因总数的84% 而慕尼黑理工大学领衔的团队，则对19 629个基因编码的蛋白质绘制草图，其总数约占人类基因总数的92%。不过，印度和美国团队，与德国团队所采用的实验数据来源略有不同，印度和美国的研究者从30个人体组织的许多不同的样品及细胞系(包括7种胎儿组织和6种血细胞类型)中提取、纯化所有蛋白质，并用质谱技术揭示组成各蛋白片段的氨基酸序列，因而两种数据的分析方法相对统一 德国的团队所采用的数据从公共数据库收集获得，而后与实验室生成的数据合并完成分析。在德国的研究中，慕尼黑工业大学的Bernhard Kü ster等人建立了搜索性公共数据库ProteomicsDB，而公共数据库收集获得的质谱分析数据约占ProteomicsDB数据的60%，其他的数据来自于60个人类组织体液，13个体液，147个癌细胞系。 　　这些蛋白大多为健康人群中组织和器官中表达的蛋白，对于理解疾病状态下发生的变化，具有现实的意义，如德国团队完成的数据能用于识别数百个翻译的基因间非编码RNAs(lincRNAs)，比较分析通过蛋白质对癌症药物的敏感性，发现mRNA和组织中蛋白的定量关系等。同时，这两项研究也发现了许多新蛋白，而编码这些蛋白的基因之前被认为位于基因组的非编码区域，因而也丰富了对于遗传学研究的认识。 　　2 研究团队的基本背景 　　此次研究的美国和印度团队，由约翰霍普金斯大学的副教授Akhilesh Pandey领衔，而他也是印度生物信息学研究所首席科学顾问。此前，印度生物信息学研究所和约翰霍普金斯大学的生物信息学团队就有广泛的合作，例如两个机构的26名科学家经过18个月的努力，排列出了人类的X染色体顺序，并将其与黑猩猩、老鼠的基因组相比较，发现了新基因。 　　慕尼黑工业大学的化学和功能蛋白质组学分析者Bernhard Kü ster，其研究的主要领域是探索蛋白质的相互作用及其与活性药物成分的相互作用，分析癌症发生发展的分子机制，以及开发相应的临床治疗方法。作为研究者，Bernhard Kü ster也曾参与了蛋白质组技术平台上具有雄厚基础的Cellzome公司的发明(新的酶相互作用化合物的方法)。而Cellzome公司的药物研发平台，可对于特定蛋白相互作用的药物进行筛选，其具有高度的灵敏性，而葛兰素史克(GSK)公司也正在看中了这一点已将其并购。 　　3 中国人类蛋白质组计划(CNHPP) 　　在人类蛋白质组草图公布的同时，&ldquo 中国人类蛋白质组计划(CNHPP)&rdquo 已经由科技部正式批准启动实施。此前，中国科学家已倡导并领衔人类第一个器官(肝脏)国际蛋白质组计划(HLPP)。 　　在&ldquo 中国人类蛋白质组计划&rdquo 中，&ldquo 激光解析基体辅助离子源-蛋白测序仪器&rdquo 课题是重点研究方向之一，致力于蛋白质测序仪器和试剂国产化，从而加速蛋白质组学和生物质谱技术在临床领域的研究与应用。 　　4 蛋白质组测序技术的开发 　　蛋白质组是一个细胞、组织、有机体在一定时间内表达的所有蛋白质(总蛋白质)。对蛋白质组进行系统的、全面的研究，而快速、准确、低成本的蛋白质分离纯化技术(如双向电泳、计算机图像分析与大规模数据处理技术以及质谱技术等)的发展，则是系统、全面研究的基础。有了基因组计划和基因组测序技术的发展经验，人类在蛋白质组草图公布的前后，也就有了对低成本、高效率的蛋白质组测序技术的格外重视。例如，亚利桑纳州立大学的Stuart Lindsay团队正在致力于研究让单链肽段穿过纳米孔的技术，从而将纳米孔单分子DNA测序技术(第三代基因测序技术，采用纳米孔的单分子读取，与之前的测序技术测序时间长、价格比较昂贵、测序分子需要大量扩增、还需要进行荧光标记等相比，第三代测序技术读取数据更快，测序成本明显降低)的设计理念应用于蛋白质组的测序，开发蛋白质单分子测序技术。 　　5 蛋白质组学与个性化医疗 　　人类蛋白质组草图的成果表明，有数百种蛋白质是由此前认为不具备相关功能的DNA片段(脱氧核糖核酸)及&ldquo 假基因&rdquo 形成。这也说明了基因组和蛋白质组之间的巨大差别。例如，表观遗传研究的核心内容即是基因的拼接和翻译后修饰，而蛋白质随时间和空间的动态变化等，使得蛋白质组的研究远比基因组研究复杂。 　　尽管目前的个性化医疗以基因解析为特征，然而真正衔接基因型与疾病表型的还是蛋白质。随着蛋白质组测序技术的快速发展，也许蛋白质组学的研究会带动个性化医疗新的发展阶段。 　　本文作者：中国科学院上海生命科学信息中心 于建荣 江洪波。

1．蛋白质组学研究的研究意义和背景 随着人类基因组计划的实施和推进，生命科学研究已进入了后基因组时代。在这个时代，生命科学的主要研究对象是功能基因组学，包括结构基因组研究和蛋白质组研究等。尽管现在已有多个物种的基因组被测序，但在这些基因组中通常有一半以上基因的功能是未知的。目前功能基因组中所采用的策略，如基因芯片、基因表达序列分析(Serial analysis of gene expression, SAGE)等，都是从细胞中mRNA的角度来考虑的，其前提是细胞中mRNA的水平反映了蛋白质表达的水平。但事实并不完全如此，从DNA mRNA 蛋白质，存在三个层次的调控，即转录水平调控(Transcriptional control )，翻译水平调控(Translational control)，翻译后水平调控(Post-translational control )。从mRNA角度考虑，实际上仅包括了转录水平调控，并不能全面代表蛋白质表达水平。实验也证明，组织中mRNA丰度与蛋白质丰度的相关性并不好，尤其对于低丰度蛋白质来说，相关性更差。更重要的是，蛋白质复杂的翻译后修饰、蛋白质的亚细胞定位或迁移、蛋白质－蛋白质相互作用等则几乎无法从mRNA水平来判断。毋庸置疑，蛋白质是生理功能的执行者，是生命现象的直接体现者，对蛋白质结构和功能的研究将直接阐明生命在生理或病理条件下的变化机制。蛋白质本身的存在形式和活动规律，如翻译后修饰、蛋白质间相互作用以及蛋白质构象等问题，仍依赖于直接对蛋白质的研究来解决。虽然蛋白质的可变性和多样性等特殊性质导致了蛋白质研究技术远远比核酸技术要复杂和困难得多，但正是这些特性参与和影响着整个生命过程。 传统的对单个蛋白质进行研究的方式已无法满足后基因组时代的要求。这是因为：(1) 生命现象的发生往往是多因素影响的，必然涉及到多个蛋白质。(2) 多个蛋白质的参与是交织成网络的，或平行发生，或呈级联因果。(3) 在执行生理功能时蛋白质的表现是多样的、动态的，并不象基因组那样基本固定不变。因此要对生命的复杂活动有全面和深入的认识，必然要在整体、动态、网络的水平上对蛋白质进行研究。因此在上世纪90年代中期，国际上产生了一门新兴学科－蛋白质组学（Proteomics），它是以细胞内全部蛋白质的存在及其活动方式为研究对象。可以说蛋白质组研究的开展不仅是生命科学研究进入后基因组时代的里程碑，也是后基因组时代生命科学研究的核心内容之一。 虽然第一次提出蛋白质组概念是在1994年，但相关研究可以追溯到上世纪90年代中期甚至更早，尤其是80年代初，在基因组计划提出之前，就有人提出过类似的蛋白质组计划，当时称为Human Protein Index计划，旨在分析细胞内的所有蛋白质。但由于种种原因，这一计划被搁浅。90年代初期，各种技术已比较成熟，在这样的背景下，经过各国科学家的讨论，才提出蛋白质组这一概念。 国际上蛋白质组研究进展十分迅速，不论基础理论还是技术方法，都在不断进步和完善。相当多种细胞的蛋白质组数据库已经建立，相应的国际互联网站也层出不穷。1996年，澳大利亚建立了世界上第一个蛋白质组研究中心：Australia Proteome Analysis Facility ( APAF )。丹麦、加拿大、日本也先后成立了蛋白质组研究中心。在美国，各大药厂和公司在巨大财力的支持下，也纷纷加入蛋白质组的研究阵容。去年在瑞士成立的GeneProt公司，是由以蛋白质组数据库“SWISSPROT” 著称的蛋白质组研究人员成立的，以应用蛋白质组技术开发新药物靶标为目的，建立了配备有上百台质谱仪的高通量技术平台。而当年提出Human Protein Index 的美国科学家Normsn G. Anderson也成立了类似的蛋白质组学公司，继续其多年未实现的梦想。2001年4月，在美国成立了国际人类蛋白质组研究组织（Human Proteome Organization, HUPO）,随后欧洲、亚太地区都成立了区域性蛋白质组研究组织，试图通过合作的方式，融合各方面的力量，完成人类蛋白质组计划（Human Proteome Project）。2．蛋白质组学研究的策略和范围 蛋白质组学一经出现，就有两种研究策略。一种可称为“竭泽法”，即采用高通量的蛋白质组研究技术分析生物体内尽可能多乃至接近所有的蛋白质，这种观点从大规模、系统性的角度来看待蛋白质组学，也更符合蛋白质组学的本质。但是，由于蛋白质表达随空间和时间不断变化，要分析生物体内所有的蛋白质是一个难以实现的目标。另一种策略可称为“功能法”，即研究不同时期细胞蛋白质组成的变化，如蛋白质在不同环境下的差异表达，以发现有差异的蛋白质种类为主要目标。这种观点更倾向于把蛋白质组学作为研究生命现象的手段和方法。 早期蛋白质组学的研究范围主要是指蛋白质的表达模式（Expression profile）, 随着学科的发展，蛋白质组学的研究范围也在不断完善和扩充。蛋白质翻译后修饰研究已成为蛋白质组研究中的重要部分和巨大挑战。蛋白质-蛋白质相互作用的研究也已被纳入蛋白质组学的研究范畴。而蛋白质高级结构的解析即传统的结构生物学，虽也有人试图将其纳入蛋白质组学研究范围，但目前仍独树一帜。3．蛋白质组学研究技术 可以说，蛋白质组学的发展既是技术所推动的也是受技术限制的。蛋白质组学研究成功与否，很大程度上取决于其技术方法水平的高低。蛋白质研究技术远比基因技术复杂和困难。不仅氨基酸残基种类远多于核苷酸残基（20/ 4）, 而且蛋白质有着复杂的翻译后修饰，如磷酸化和糖基化等，给分离和分析蛋白质带来很多困难。此外，通过表达载体进行蛋白质的体外扩增和纯化也并非易事，从而难以制备大量的蛋白质。蛋白质组学的兴起对技术有了新的需求和挑战。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是现在乃至相当一段时间内蛋白质组学研究中的主要任务。当前在国际蛋白质组研究技术平台的技术基础和发展趋势有以下几个方面：3.1 蛋白质组研究中的样品制备 通常可采用细胞或组织中的全蛋白质组分进行蛋白质组分析。也可以进行样品预分级，即采用各种方法将细胞或组织中的全体蛋白质分成几部分，分别进行蛋白质组研究。样品预分级的主要方法包括根据蛋白质溶解性和蛋白质在细胞中不同的细胞器定位进行分级，如专门分离出细胞核、线粒体或高尔基体等细胞器的蛋白质成分。样品预分级不仅可以提高低丰度蛋白质的上样量和检测，还可以针对某一细胞器的蛋白质组进行研究。 对临床组织样本进行研究，寻找疾病标记，是蛋白质组研究的重要方向之一。但临床样本都是各种细胞或组织混杂，而且状态不一。如肿瘤组织中，发生癌变的往往是上皮类细胞，而这类细胞在肿瘤中总是与血管、基质细胞等混杂。所以，常规采用的癌和癌旁组织或肿瘤与正常组织进行差异比较，实际上是多种细胞甚至组织蛋白质组混合物的比较。而蛋白质组研究需要的通常是单一的细胞类型。最近在组织水平上的蛋白质组样品制备方面也有新的进展，如采用激光捕获微解剖(Laser Capture Microdissection, LCM) 方法分离癌变上皮类细胞。3.2 蛋白质组研究中的样品分离和分析 利用蛋白质的等电点和分子量通过双向凝胶电泳的方法将各种蛋白质区分开来是一种很有效的手段。它在蛋白质组分离技术中起到了关键作用。如何提高双向凝胶电泳的分离容量、灵敏度和分辨率以及对蛋白质差异表达的准确检测是目前双向凝胶电泳技术发展的关键问题。国外的主要趋势有第一维电泳采用窄pH梯度胶分离以及开发与双向凝胶电泳相结合的高灵敏度蛋白质染色技术，如新型的荧光染色技术。 质谱技术是目前蛋白质组研究中发展最快，也最具活力和潜力的技术。它通过测定蛋白质的质量来判别蛋白质的种类。当前蛋白质组研究的核心技术就是双向凝胶电泳－质谱技术，即通过双向凝胶电泳将蛋白质分离，然后利用质谱对蛋白质逐一进行鉴定。对于蛋白质鉴定而言，高通量、高灵敏度和高精度是三个关键指标。一般的质谱技术难以将三者合一，而最近发展的质谱技术可以同时达到以上三个要求，从而实现对蛋白质准确和大规模的鉴定。3.3 蛋白质组研究的新技术 做过双向凝胶电泳的人一定会抱怨它的繁琐、不稳定和低灵敏度等缺点。发展可替代或补充双向凝胶电泳的新方法已成为蛋白质组研究技术最主要的目标。目前，二维色谱 (2D-LC)、二维毛细管电泳 (2D-CE)、液相色谱－毛细管电泳 (LC-CE) 等新型分离技术都有补充和取代双向凝胶电泳之势。另一种策略则是以质谱技术为核心，开发质谱鸟枪法(Shot-gun)、毛细管电泳-质谱联用 (CE-MS)等新策略直接鉴定全蛋白质组混合酶解产物。随着对大规模蛋白质相互作用研究的重视，发展高通量和高精度的蛋白质相互作用检测技术也被科学家所关注。此外，蛋白质芯片的发展也十分迅速，并已经在临床诊断中得到应用。3.4 蛋白质组生物信息学 蛋白质组数据库是蛋白质组研究水平的标志和基础。瑞士的SWISS-PROT拥有目前世界上最大，种类最多的蛋白质组数据库。丹麦、英国、美国等也都建立了各具特色的蛋白质组数据库。生物信息学的发展已给蛋白质组研究提供了更方便有效的计算机分析软件；特别值得注意的是蛋白质质谱鉴定软件和算法发展迅速，如SWISS-PROT、Rockefeller大学、UCSF等都有自主的搜索软件和数据管理系统。最近发展的质谱数据直接搜寻基因组数据库使得质谱数据可直接进行基因注释、判断复杂的拼接方式。随着基因组学的迅速推进，会给蛋白质组研究提供更多更全的数据库。另外，对肽序列标记的从头测序软件也十分引人注目。4． 蛋白质组学发展趋势 在基础研究方面，近两年来蛋白质组研究技术已被应用到各种生命科学领域，如细胞生物学、神经生物学等。在研究对象上，覆盖了原核微生物、真核微生物、植物和动物等范围，涉及到各种重要的生物学现象，如信号转导、细胞分化、蛋白质折叠等等。在未来的发展中，蛋白质组学的研究领域将更加广泛。 在应用研究方面，蛋白质组学将成为寻找疾病分子标记和药物靶标最有效的方法之一。在对癌症、早老性痴呆等人类重大疾病的临床诊断和治疗方面蛋白质组技术也有十分诱人的前景，目前国际上许多大型药物公司正投入大量的人力和物力进行蛋白质组学方面的应用性研究。 在技术发展方面，蛋白质组学的研究方法将出现多种技术并存，各有优势和局限的特点，而难以象基因组研究一样形成比较一致的方法。除了发展新方法外，更强调各种方法间的整合和互补，以适应不同蛋白质的不同特征。另外，蛋白质组学与其它学科的交叉也将日益显著和重要，这种交叉是新技术新方法的活水之源，特别是，蛋白质组学与其它大规模科学如基因组学，生物信息学等领域的交叉，所呈现出的系统生物学（System Biology）研究模式，将成为未来生命科学最令人激动的新前沿。

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

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,

在世界经济论坛发布的《2023年十大新兴技术报告》中，空间组学被评选为未来最有潜力对世界产生积极影响的十大新兴技术之一。这标志着空间组学不仅在科研领域取得了显著成果，更有望为医学、农业等多个领域带来革命性的突破。在这一技术浪潮中，景杰生物以其卓越的科研实力和前瞻性的战略布局，成为空间蛋白质组学领域的佼佼者。自2021年6月首次推出空间蛋白质组以来，景杰生物不断对技术与体系进行全面优化，一次次刷新着空间蛋白质组学的研究边界。如今，景杰生物再次重磅推出“全息空间蛋白质组学”，为空间蛋白质组学研究提供了更为强大的工具。全息空间蛋白质组学依托于景杰生物创新的10X Proteomics平台，该技术能够支持组织微环境的全覆盖高深度蛋白质组空间检测。在实验中，景杰生物研发团队选择了癌症石蜡样本，运用全流程的先进仪器设施，如徕卡冷冻切片机、数字玻片扫描系统和蔡司激光捕获显微切割仪，进行一站式操作。经过烤片、脱蜡、复水、HE染色等一系列步骤后，成像技术精准定位目标区域，并进行无间隔地切割取样。酶解后使用Orbitrap Astral / timsTOF 最新款高性能质谱平台进行蛋白质组学检测，从而得到与组织微环境图像匹配的全覆盖空间蛋白质组学数据。通过对目标区域进行全覆盖检测，得到了带有空间位置信息的100份蛋白质组学数据，每份数据对应精细组织，无间隔地构成了“全息”的空间蛋白质组学数据集。这些数据集共检测到5500多个蛋白，平均每个样本可检测到4100多个蛋白，是目前最大最全面的全息空间蛋白质组学数据集之一。对于全息空间蛋白质组学得到的庞大数据集而言，如何有效地利用生信分析手段进行挖掘和展示是大家的重要关注点。为此，景杰生物生信和人工智能团队借鉴空间转录组的分析经验，针对全息空间蛋白质组学开发了一系列工具，帮助我们“看得见、挖得深、画得漂亮、画得清晰”。通过以上数据分析方案，可实现与空间转录组学类似的：全息空间样本点无监督聚类分析、类间差异分析/差异蛋白功能注释、单个差异蛋白空间可视化、基于清晰的组织病理特征注释和指定病理分组差异分析、基于反卷积等算法注释细胞类型得分/比例等等个性化分析。相信这样一套分析的组合拳，一方面可以将蛋白信息清晰还原到组织空间微环境中，另一方面也可以与临床病理信息精准结合，定会成为空间蛋白质组学研究的标杆，加速精准医学和基础研究。随着本次全息空间蛋白质组学发布，景杰生物已搭建成全球首个结合空间蛋白质组学、空间磷酸化修饰组学以及全息空间蛋白质组学的一站式空间组学平台。包含了既可以满足个性化选取不规则点位进行蛋白质组精准检测的空间蛋白质组学，又可以进行个性化选取不规则形状点位进行磷酸化修饰精准检测的空间磷酸化修饰组学，本次又实现对组织微环境进行高分辨率全覆盖式蛋白质组精准检测的全息空间蛋白质组学，满足蛋白质组研究的多项需求，为空间蛋白质组学研究提供更多选择。展望未来，全息空间蛋白质组学将在癌症研究、神经科学、免疫学等多个领域发挥重要作用。而景杰生物作为空间蛋白质组学的先驱和引领者，将不遗余力全面推进空间蛋白质组学的技术进步，为前沿研究保驾护航！

在当今蛋白质组学的研究热潮中，液质联用技术的应用已经非常广泛。在精zhun医学和大队列组学背景下，研究人员往往需要对大量样本实现快速高效检测。为了满足各实验室与日俱增的对复杂样品的检测需求，赛默飞作为蛋白质组学领域的领导zhe，最近三年接连推出了智能化Orbitrap Eclipse、Orbitrap Exploris系列质谱以及FAIMS Pro、FAIMS Pro Duo等新技术，大大提高提高了质谱的检测灵敏度及功能多样性。除质谱外，液相作为LC-MS/MS平台的重要组成部分，也需兼具灵敏度、稳健性和易用性。丹麦Evosep公司在2017年发布的Evosep One液相，具有通量高、标准化、样本残留低等优点，不失为大队列及临床应用的不错选择。01Evosep One与FAIMS-Orbitrap Exploris™ 480联用FAIMS Pro搭载Orbitrap Exploris质谱仪，为简化操作而设计，在仪器生产率和耐用性方面树立了新标准。在Orbitrap Exploris 480联合FAIMS Pro的第yi篇性能评测文章中[1]，Jesper V. Olsen教授就使用了Evosep One短梯度高通量蛋白组学分离系统，如图1，单个FAIMS CV电压下，上样500ng Hela 肽段，配合21分钟短梯度（每天可分析60个样品），FAIMS-DDA方法可鉴定3473个蛋白，FAIMS-DIA方法定量超过5000个蛋白。(详见微信稿: 新鲜出炉！Orbitrap Exploris™ 480第yi篇文献)图1. Evosep One液相与FAIMS-Orbitrap Exploris™ 480联用评测结果。500ng hela酶解肽段的蛋白鉴定数。A. 21min DDA/ FAIMS-DDA的结果 B. 21min DIA/ FAIMS-DIA的结果。（点击查看大图）02Evosep-FAIMS Pro-Exploris 480助力FFPE蛋白质组学研究很明显，Evosep One LC与Orbitrap质谱已然成为一种成功的组合。福尔马林固定石蜡包埋（FFPE）样品是医院大量复杂组织样本的常用储存方式，可以在室温下长时间保持样本的原始形态，也是疾病研究的重要资源。鉴于样本量巨大以及样品的复杂性，需要在蛋白组覆盖深度和整体的分析时长之间找到合理的平衡点。如图2A，慕尼黑工业大学的Bernhard Kuster教授团队评估了前处理方式nanoLC、FAIMS Pro及质谱方法等多个因素[2]。数据显示，当使用44min(30SPD)或88min(15SPD)方法，上样量为600ng时，蛋白和肽段检测量几乎达到饱和（图2B、2C）。根据优化后的方法，如图2D，作者控制总检测时长一致，其中一个样品经offline High-pH RP分级成4个馏分后使用Exploris 480进行44min的检测，另一样品组合FAIMS-Exploris 480的不同CV值分析（每次运行5个CV，总共10个CV），两种方式分别从相同的样品中鉴定到5368和5247个蛋白，且90% 蛋白质的变异系数均≤15%（图2E）。这表明样品前处理更加简洁的Evosep One−FAIMS − MS/MS分析方式可以获得与bRP分级相似的蛋白质组学深度和定量重现性。图2. FFPE蛋白质组学工作流程示意图(A) 上样量对应的蛋白(B)和肽段(C)鉴定数目 Evosep One−FAIMS − MS/MS分析方式可以获得与bRP分级的鉴定深度(D)和定量重现性(E)。（点击查看大图）03Evosep-FAIMS Pro-Exploris 480实测结果Label free定量和DIA技术是目前运用最广泛的两种蛋白质组学研究策略，拥有一个更高效的解析平台尤为重要。FAIMS Pro – Exploris 480超高分辨质谱经近几年的市场检验，在LFQ、TMT和DIA定量工作及修饰样品等工作中都有着优异的表现。如图3，近期我们采用FAIMS Pro-Orbitrap Exploris 480平台，结合Evosep One液相及Evosep One色谱柱，对500ng Hela酶解肽段进行了15min (60SPD)或44min (30 SPD)的快速分析。图3. 测试所用的设备及色谱柱（点击查看大图）结果如图4所示，FAIMS-DDA采集模式下，采用Proteome Discoverer中2-stage SequestHT的方式对每个数据单独检索（不使用Match Between Run），15min和44min内可分别鉴定到超3500个及5100个蛋白；在FAIMS-DIA采集方式下，使用Spectronaut的direct-DIA检索方式，15min和44min内可分别鉴定到约4200个及5500个蛋白，可实现蛋白质组的快速深度分析。图4. 使用 DDA及FAIMS-DDA在不同梯度长度下从 500ng hela样品中鉴定的蛋白数(A)和肽段数(B) 使用 DIA及FAIMS-DIA在不同梯度长度下从 500ng hela样品中鉴定的蛋白数(C)和肽段数(D)。（点击查看大图）总结：全球顶jian的Orbitrap Exploris™ 480超高分辨质谱凭借其优越的分析性能，提供超高分辨率、灵敏度和稳定性，为组学研究者提供最强有力的可靠结果。Evosep One稳定的前端色谱分离技术，标准化的操作流程，能够实现全平台更高效、更稳定的蛋白质组学深度解析，满足大规模临床样本等的高强度检测需求。致谢：感谢杭州纽蓝科技有限公司（Evosep大中华区总代理）在本次数据测试中提供的样机和相关技术支持参考文献：[1]. Dorte B. Bekker-Jensen , et al., A Compact Quadrupole-Orbitrap Mass Spectrometer with FAIMS Interface Improves Proteome Coverage in Short LC Gradients. Molecular & Cellular Proteomics, 2020, 19, 716–729[2]. Stephan Eckert , et al., Evaluation of Disposable Trap Column nanoLC−FAIMS−MS/MS for the Proteomic Analysis of FFPE Tissue. J. Proteome Res. 2021, 20, 5402−5411如需合作转载本文，请文末留言。

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

p 　　作为一名生长在齐鲁大地、深受儒家文化熏陶的青年学者，即便在海外求学多年，孙士生始终心系国家、情牵母校。伴随着时代的召唤，入选国家“千人计划”青年项目的孙士生毅然回到母校西北大学，希冀将他在美国掌握与研发的先进技术应用到西北这片广袤的大地上，以期为母校、为西北地区乃至为整个中国的科研水平真正实现与世界一流接轨尽一份力。 br/ /p p 　　“在我看来，在西部地区开展工作有一定的好处及空间，这里受到的外界诱惑和干扰应该会相对少一些，这份安静其实对于基础科学研究颇有助益。”对于未来，“我将继续在自己擅长的方向——糖蛋白质组学和生物标志物发现研究领域开展前沿研究”，为破译人类癌症的密码贡献力量。在接受《中国科学报》记者采访时，孙士生这样表示到。 /p p 　　和糖蛋白的缘分 /p p 　　2005年本科毕业后，孙士生进入西北大学攻读研究生，并在那里获得了硕士和博士学位。 /p p 　　“还在读大学的时候，我就对糖蛋白比较感兴趣。这个领域研究的人还比较少，但其实相当重要。当时教科书上关于糖蛋白的介绍还非常有限，从那时起我就开始注意搜集这方面的资料，没想到有一天还真的从事了这方面的研究。”孙士生回忆说。 /p p 　　糖蛋白是被聚糖共价修饰的一类蛋白质，糖蛋白上的寡糖链与肽链中的特定氨基酸残基侧链以糖苷键共价连接.糖蛋白普遍存在于动物、植物，真核微生物和各种病毒表面，种类繁多，功能广泛。其中N-连接的糖链合成起始于内质网，完成于高尔基体。其整个合成和分解过程受到各种酶类的特异催化和精确调控。其主要生物学功能为细胞或分子的生物识别，如人类ABO血型和精卵结合过程 另外，受体蛋白、肿瘤细胞表面抗原等亦均属糖蛋白。 /p p 　　近年来，科学界逐渐认识到，糖蛋白与很多疾病如感染、肿瘤、心血管病、肝病、肾病、糖尿病以及某些遗传性疾病等的发生、发展有关。再者，细胞表面的糖蛋白及糖脂可“脱落”到周围环境或进入血循环，它们可以作为相关组织或细胞异常的标志为临床诊断提供信息 患某些疾病时体液中的糖蛋白亦常有特异性或强或弱的改变,这些糖蛋白的发现和应用将有助于疾病诊断或预后的判断。 /p p 　　读研伊始，孙士生从事的是生物芯片方面的研究，“后来因为参与一个糖芯片检测流感病毒宿主范围的项目，我有幸进入了糖蛋白的研究领域，或许这就是缘分吧”，孙士生说。 /p p 　　2011年，从西北大学毕业后，孙士生选择前往美国约翰· 霍普金斯大学Dr. Hui Zhang实验室做博士后，继续从事糖蛋白质组的方法学和生物标志物发现研究。 /p p 　　Dr. Zhang建立了经典分析糖蛋白方法，这在世界上属于蛋白质组学领域的权威。他所领导的实验室，有着很多国际前沿的技术和研究。有幸在这样的实验室工作，孙士生深觉受益匪浅。 /p p 　　“在国外，感触比较深的一点是，国外做科研，比较强调原创性。在美国，张老师会说，这个领域已经有人在做，而且做得不错，我们应该选择一些新的领域去探索。很多学者认为别人没做过的研究会更困难，其实不然，正是因为没人做过，发挥的空间才会更大”。 /p p 　　糖蛋白组学意义重大 /p p 　　在美多年，孙士生所做的诸多研究也产生了不小的国际影响力。 /p p 　　孙士生介绍说，随着蛋白质组学研究的日益成熟和规模化，蛋白翻译后修饰谱成为了新的研究焦点。蛋白糖基化修饰作为最重要、最普遍的蛋白质翻译后修饰之一，主要参与细胞间识别、调控、信号传导、免疫应答、细胞转化和疾病的发生发展。而系统高通量的糖蛋白质组研究方法是蛋白糖基化分析的基础。在美期间，他在Dr. Zhang建立的经典分析糖蛋白方法基础上，通过改变分析策略，创建了一种全面系统分析N-糖蛋白质组的新方法。该方法可广泛应用于肿瘤标记物筛查，蛋白抗体、病毒以及其他各种生物样品中的蛋白糖基化分析。同时，孙士生还建立了一些其他基于质谱分析的糖蛋白质组学新方法。 /p p 　　在蛋白质组/糖蛋白质组学在疾病生物标记物和致病机理研究中的应用方面，孙士生也取得了一定的进展。他与合作者将蛋白质组/糖蛋白质组相关方法学成功应用于各种临床样本分析中。其应用范围包括：人流感病毒、艾滋病病毒(HIV)及其感染的细胞和宿主，不同年龄和性别的人唾液，肝癌细胞系和HCC病人血清，前列腺癌细胞系、组织和血清，卵巢癌细胞系和组织、肺癌细胞系模型和肾衰竭动物模型。 /p p 　　“其中值得一提的是，我在博士后期间作为样本制备主要负责人之一参与了美国临床蛋白质组肿瘤分析(CPTAC)项目。我所在的实验室是全美参与此项目的五个核心实验室之一。在此项目中,我一直负责实验室内样品分析方法的建立，标准流程的制定，样品制备，质量监控和问题解决。目前已顺利完成本轮所有临床样本的蛋白质组和糖蛋白质组图谱的解析,其中蛋白质组的研究成果已在Cell杂志发表”，孙士生说。 /p p 　　回国的“青年千人” /p p 　　梁园虽好，终非故土。在美国学习和工作多年后，孙士生最终选择回到西北大学，并在2017年顺利获得了中组部 “千人计划”青年项目的资助。 /p p 　　“我选择回西北大学，很大程度上是出于对母校的热爱。这儿有我老师、同学和朋友的帮助和支持。有着悠久历史的西北大学近年来综合实力也在蒸蒸日上”，孙士生指出，西北大学学术氛围相对自由，对青年学者没有设置太多限制，“选择西北大学，也有这方面的考量。” /p p 　　回到母校后，孙士生希望能将本人所学，特别是他在糖蛋白质组学及新的肿瘤标志物发现等领域所积累的研究经验及学术成果服务于祖国，同时将母校建设的更好。 /p p 　　展望未来，孙士生表示，他将继续致力于糖蛋白质组学新技术的开发并将其应用于新的生物标志物发现、致病机制研究和蛋白糖基化调控机制研究中。他已针对这些设想制定了详细的工作计划。 /p p 　　孙士生表示，蛋白质组研究技术在癌症、早老性痴呆等人类重大疾病的临床诊断和治疗方面具有诱人的应用前景。糖类作为重要的生物大分子之一，参与各种重要的生物学过程。然而系统糖生物学研究包括系统的糖链解析、高通量的糖蛋白和糖脂分析等才刚刚起步：“在中国从事这方面的研究，必然会大有可为。” /p p br/ /p

时间：2014年5月20-23日 　　地点：北京蛋白质组研究中心(北京市昌平区科学园路33号，中关村生命科学园内) 　　主办单位： 　　北京蛋白质组研究中心(BPRC) 　　蛋白质组学国家重点实验室(SKLP) 　　中国生物化学与分子生物学会蛋白质组学专业委员会(CNHUPO) 　　北京蛋白质组研究中心是蛋白质组学国家重点实验室，国际联合研究中心，国际人类肝脏蛋白质组计划(HLPP)执行总部。建立了世界上最大的人类蛋白质组数据库及数据管理平台，和国际领先的蛋白质相互作用网络构建和分析平台。对人类肝脏蛋白质组进行了系统的生物信息研究，包括蛋白质鉴定、修饰、定位、相互作用网络、代谢通路及肿瘤标志物发现等研究。讲师团队长期致力于蛋白质组数据分析及相关知识发现，为国际人类肝脏蛋白质组计划提供了全方位的生物信息支持。2012年，集体获中国电子学会电子信息科学技术奖一等奖：蛋白质组学计算方法的研究及其支撑平台的构建和应用 2007年，集体获北京市科学技术一等奖：蛋白质组支撑技术及其在人类重要疾病与生理过程研究中的应用。 　　前言 　　本课程为生命科学研究人员介绍如何合理利用和开发蛋白质生物信息学资源。课程着眼于实际数据库搜索、工具使用、大型数据库分析、生物学网络构建、可视化和数据分析等。采取小班授课，专人指导 理论课与实践课相结合，讲师与学员研讨的方式进行 精心挑选相应的上机软件，提供充足的实际操作机会 让每位学员学有所成。 　　培训对象 　　从事生命科学、农学、医学等领域科研工作者和高校教师及研究生 　　迫切希望提升生物信息分析能力的学者 　　培训内容 　　质谱数据深度分析、蛋白质注释及功能分析、蛋白质相互作用网络构建及分析、蛋白质组研究主题信息服务和专业数据库研发。 　　课程安排 时间 培训内容 2014年5月20日 9:00-10:00 蛋白质组信息学概论 10:00-12:00 质谱数据处理－搜库与质控 13:00-15:00 蛋白质组定量分析（以无标定量为主） 15:00-16:00 蛋白质翻译后修饰分析 16:00-17:00 蛋白质鉴定上机实习 2014年5月21日 9:00-11:00 质谱数据深度挖掘 11:00-12:00 蛋白质定量上机实习 13:00-15:00 蛋白质组数据分析/生物标志物发现 15:00-17:00 蛋白质组数据分析上机实习 2014年5月22日 9:00-10:30 蛋白质组数据库/数据提交 10:30-12:00 数据库及数据提交实习 13:00-15:00 蛋白质组软件包的使用（TPP等） 15:00-17:00 TPP安装及使用实习 2014年5月23日 9: 00-10:30 蛋白质相互作用网络和蛋白质组学知识挖掘的基础知识 10:30-12:00 蛋白质相互作用的生物信息学资源介绍 13:00-14:00 Cytoscape软件使用介绍 14:00-17:00 蛋白质相互作用数据分析上机 　　培训费 　　4月18日前注册：每人4200元，学生3900元。 　　4月19日至5月20日之间注册：每人4500元，学生4200元。 　　其他优惠：同一单位2人以上参加，每人优惠200元。 　　提前注册截止日期：2014年4月18日，以银行汇款凭证为准。 　　网上注册地址： http://61.50.138.116/training/cn/ 　　培训费用包含：培训资料、培训期间的午、晚餐。 　　可协助安排住宿，住宿费用自理。需住宿的学员请在网上注册时填写住宿信息。 　　报到时间和地点 　　报到：5月19日全天，北京扬子江药业海诺康会馆(北京市昌平区生命园路16号，中关村生命科学园内) 20日8:30-10:00，北京蛋白质组研究中心。 　　住宿：北京扬子江药业海诺康会馆，标准间298元/天(含早餐)。 　　学生报到时须持学生证。 　　学员自备笔记本电脑(具有WiFi无线网络功能)用以操作练习。 　　注意事项 　　培训结束后颁发北京蛋白质组研究中心和蛋白质组学国家重点实验室培训证书，需要中国生物化学与分子生物学会继续教育证书的学员报到时需要另交1张2寸免冠照片及20元工本费。 　　中心通过了ISO/IEC 17025实验室认可，为社会各界提供科研技术服务。参加本期培训班的学员可以享受中心提供的技术服务优惠政策。技术服务项目请看网站： http://www.bprc.ac.cn/guidance/list.php?catid=27 　　汇款信息 　　帐 号：0200004909200041055 　　账户名称：北京蛋白质组研究中心 　　开户银行：工商银行北京市永定路支行 　　注：汇款时请务必注明&ldquo 信息学培训班&rdquo 和学员姓名。汇款后将汇款凭据传真至中心，或将扫描电子版发送至邮箱bprctrain@163.com，以确保汇款安全到账。 　　如需发票请注明发票抬头，培训结束后统一开具发票(培训费、注册费、会议费、技术服务费等)，有其他特殊要求请声明。 　　联系方式 　　联系电话： 注册：周建平(010)80705277 　　咨询：史冬梅(010)80705888 　　传 真：(010)80705155 　　电子邮件：bprctrain@163.com 　　通信地址：北京市昌平区科学园路33号(102206)

蛋白质组学是指在大规模水平上以蛋白质的生物多样性为基础，研究细胞、组织或生物体蛋白质组成及其变化规律、蛋白质翻译后修饰以及蛋白与蛋白之间相互作用等，从而揭示疾病发生、发展和药物治疗相关的规律与机制。随着质谱技术以及色谱与质谱联用技术的快速发展，蛋白质组学分析技术在未知蛋白质的鉴定、蛋白质结构的解析、靶向蛋白质定量、以及生物技术药物研发、质量控制和体内药代动力学研究方面应用越来越广泛。药典委拟制定《中国药典》蛋白质组学分析方法及应用指导原则，并于2024年2月20日发布公示稿（详见附件）并征求意见。该指导原则适用于蛋白质组学在蛋白质组成及其变化规律、蛋白质翻译后修饰以及蛋白与蛋白之间相互作用方面的分析研究，规范蛋白质组学分析方法建立，分析过程质量控制和数据分析，确保蛋白质组学分析结果的重复性与可靠性。蛋白质组学分析方法需要具备实用性强、多肽和蛋白的检测特性好以及合适的质控过程，保证分析结果的可靠性。同时蛋白质组学在操作过程中能够处理大量样品。蛋白质组学分析基本流程主要包括：1. 蛋白样品的提取，变性还原，酶解与多肽分离富集；2. 多肽的分析与鉴定；3. 数据分析。分离和富集技术：凝胶电泳和色谱技术分析与鉴定技术：质谱、二维凝胶电泳、X射线分析、核磁共振波谱和透射电子显微镜技术附件： 蛋白质组学分析方法及应用指导原则草案公示稿（第一次）.pdf

p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201601/insimg/4a14f65e-cb82-47d8-87d5-ea4b0d204756.jpg" title=" sss_56a5b6877c56c.jpg" / /p p 　　1、蛋白质组和基因组 br/ /p p 　　蛋白质组是指一种基因组所表达的全套蛋白质1，其英文为“proteome”。 有关蛋白质组的系统研究是蛋白质组学，英文为“proteomics”。基因组是生命体中全部基因的集合体，其英文为“genome”。有关基因组的系统研究是基因组学，其英文为“genomics”。 “proteome”和“proteomics”是由Marc Wilkins 及其同事于20世纪90年代初参照基因组和基因组学两个英文单词而创造出来的2。蛋白质组学是研发、利用、改进各种技术手段研究蛋白质组或在细胞某一生理通路中相关蛋白质集合的组成、结构、功能、代谢的一门新兴科学。 /p p 　　基因决定蛋白质的水平，然而，蛋白质的水平分为转录水平和表达水平，mRNA只包含前者，后者则是由mRNA被翻译所实现，而在翻译过程中通常伴随对蛋白质功能和活性起至关重要的修饰过程，如糖基化、泛素化等3。通过研究蛋白质组学，可以获取蛋白定位与修饰的定性信息和相关定量数据，丰富认知蛋白质表达水平和相关蛋白作用，对了解生命复杂活动有更深更全的认识。 /p p 　　2、蛋白质组的发展背景 /p p 　　自二十世纪九十年代以来，传统生物学得以突飞猛进地发展，并取得瞩目成就，其中三个重要点彪炳史册，也促使传统生物学获得质的转变。 /p p 　　第一 基因、表达序列标记(EST, expressed sequence tag)、蛋白质序列数据库的成长。细菌、酵母、线虫、果蝇的全部基因序列逐渐明了，甚至后来人类基因组计划也顺利告捷 其它的植物、动物、微生物也不断在探索。人们把已经掌握的基因分门别类地建立了序列数据库。 /p p 　　第二 生物信息学的发展。易获取的浏览型生物信息工具层出不穷，这种免费的网页式数据库可以让我们从其中获得所需的特殊的物质结构，如蛋白质结构中的结构域和模体等。 /p p 　　第三 寡核苷酸微阵列技术的发展。通过不同荧光标记的DNA样本同时与微阵列反应，形成不同荧光的现象，大幅提高Northern blot 的效率4。 /p p 　　3、蛋白质组学分类 /p p 　　蛋白质组学分类可有不同原则。 /p p 　　根据蛋白质来源可分为植物蛋白质组学、动物蛋白质组学、微生物蛋白质组学。植物蛋白质组学是以来源于植物或与植物相关蛋白质为研究对象，分析其在植物发生、生长、调节、凋谢等生命过程中的作用、功能、代谢、结构等的体系。同理，动物蛋白质组学是以来源于动物或与动物相关蛋白质为研究对象，最重要的一大内容就是研究人类相关蛋白质。微生物蛋白质组学是以来源于微生物或与微生物相关蛋白质为研究对象。 /p p 　　根据研究目的和阶段不同可分为结构蛋白质组学、表达蛋白质组学、功能蛋白质组学。结构蛋白质组学主要分析蛋白质大分子的多级结构形态，包括氨基酸顺序、二级结构、三级结构和四级结构 并着重于研究其共性结构特征和特殊功能基团 也是用于建立细胞内信号转导的网络图谱并解释某些特定蛋白表达对细胞产生特定的作用5。表达蛋白质组学是以经典蛋白质组技术如双向凝胶电泳和图像分析为方法着重于研究细胞内蛋白质表达过程及结果的体系3。功能蛋白质组学是以细胞内单一同种蛋白质功能体现、蛋白质之间、蛋白质与其他大分子之间相互作用关系为研究目的，研究和表述选定蛋白质，探明有关蛋白的修饰和信号转导通路，疾病机制或蛋白-药物作用关系3。 /p p 　　根据研究内容，还可分为组成性蛋白质组学、差异显示蛋白质组学、相互作用蛋白质组学。组成性蛋白质组学是鉴定某个体系的蛋白质并阐述其翻译后修饰的特性。差异显示蛋白质组学又名比较蛋白质组学，是对重要生命过程或人类重大疾病进行生理、病理体系或过程的蛋白质表达比较。相互作用蛋白质组学则是研究蛋白质间相互作用，绘制某体系蛋白质作用网络图谱8。 /p p 　　4、白质组学研究工具 /p p 　　蛋白质组学研究的重要工具主要有四个。 /p p 　　第一，蛋白质、表达序列标记(EST, expressed sequence tag)、基因序列数据库的建立与成熟 也可以说是生物信息学。因为蛋白质组学中所用的大多数技术所获得的数据通常都是高通量、高复杂度的，只有通过生物信息学分析才能对蛋白质的种类、结构和功能进行分析确定。 /p p 　　第二，质谱(MS)技术。其将样品分子离子化，根据离子间质荷比的差异分离并确定质量，实现高灵敏度、高特异性。首先，质谱技术能准确测量高达100kDa的完整大分子蛋白质，其准确度和特异度比SDS-PAGE还要高。其次，质谱技术也能准确测量从蛋白质分解下来的多肽。最后，它还可以测定多肽的氨基酸顺序，即多肽测序4。现有三条途径，一是肽链质量图谱，二是串联质谱途径，三是联合途径7。其中一种较理想的技术平台是表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱(SEL-DI)技术，可分析疏水性蛋白质、pI过高或过低蛋白质、低分子量蛋白质(& lt 25 000)和未经处理的样品中许多被掩盖的低浓度蛋白质，短时间内即可获得蛋白质的分子量、PI、特殊修饰位点等参数8。 /p p 　　第三，能将MS数据与数据库中特异的蛋白质顺序匹配的软件。它是快速、特异地将第一和第二工具联系在一起的分析方式。 /p p 　　第四，蛋白分析分离方法。通过蛋白分析分离方法可以简化蛋白复合物，同时产生不同蛋白质差异比较方法。普通的蛋白质分析分离方法包括1D-SDS-PAGE、高效液相色谱法(HPLC)、毛细管电泳(CE)、等点聚焦电泳(IEF)等。其中二维凝胶电泳如2D-SDS-PAGE是目前蛋白质组学中分离单一蛋白质的广泛应用方法。当然，多维分析分离方法是最理想的分离蛋白质和多肽的方法，譬如，离子交换液相色谱与反相高效液相色谱串联形成的分离系统是分离多肽混合物的有力方法4。 /p p 　　5、白质组学的应用 /p p 　　蛋白质组学原则性应用包括四个方面4：组成性应用、蛋白质表达模型、蛋白质网络图谱、蛋白质修饰图谱。组成性应用是指运用质谱及其相关技术将目的蛋白质按相关标准定性或定量地纳入蛋白质数据库，在此过程中研发相应技术的应用。蛋白质表达模型是指研究在生理或病理状态目的蛋白质在细胞内定位并表达情况，同时研究细胞在暴露物理、化学、药物等因素下蛋白质表达状况。蛋白质网络图谱是研究两种或两种以上蛋白质在生物体内组成结构、表达功能、调节控制间作用情况。蛋白质修饰图谱是探明蛋白质的修饰定位及修饰后功能表现。 /p p 　　当然，蛋白质组学在生活中无处不在，疾病、食品、植物、药品等等。 /p p 　　蛋白质组学在疾病中应用方向主要是发现新的疾病标志物，以探明疾病发生机制、发展变化，为治疗途径提供思路。Brea等利用双向电泳串联质谱技术，差异比较心源性脑栓塞患者和粥样硬化血栓性梗死患者各12例的血清蛋白，发现触珠蛋白相关蛋白和淀粉样蛋白A等蛋白质在粥样硬化血栓性梗死患者血清中显著升高9。 /p p 　　蛋白质组学在食品中应用方向主要是检测食品中过敏源检测、鉴定食品成分等，也给食品科学研究提供了新的研究思路和技术3。李明云等优化了相应的试验条件，并将蛋白质组双向电泳相关技术引入大黄鱼肝脏蛋白质分析中，得到了较清晰的大黄鱼肝脏蛋白双向电泳图谱。 /p p 　　蛋白质组学在植物中应用方向主要是植物群体遗传、环境信号应答与适应机制、植物组织器官、植物亚细胞等7。其中，如果研究的植物是农作物如棉花、马铃薯、水稻等，就可以简单地视作蛋白质组学在农业中的运用了。Chang等对玉米强制缺氧和低氧研究，发现低氧处理的效应不仅是氧气含量过低诱导增加糖酵解酶，通过质谱鉴定了46个相关蛋白质10。 /p p 　　蛋白质组学在药品中应用方向主要是药物研发、药物作用机制、耐药机制、药物毒理学等。在对紫杉醇类药物抗癌作用研究中，Bauer等对乳腺癌复发患者进行紫杉醇类药物治疗后进行蛋白质组学分析，发现a-防卫素可作为预测该类药物治疗乳腺癌治疗作用的生物标记物11。 /p p 　　6、展望 /p p 　　蛋白质组学在短短30年间发展迅猛，渗入到生活的许多方面，也对保证人类生存质量和良性繁衍有重大作用。但其思路不开阔，技术高效性、灵敏性、特异性仍有待提高，应用普及度低，蛋白质分离、纯化技术研发，基因组学丰富度低是制约蛋白质组学及其相关技术发展的瓶颈。不过，相信随着物理技术和化学方法的不断发展，研究水平的深入，蛋白质组学会随着基因组学的发展得到更进一步地丰富。 /p p 　　参考文献： /p p 　　1.诗，吕建新主编《分子生物学检验技术》第2版 /p p 　　2.Pandey A, Mann M. 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01 摘要蛋白质组学目前的研究活动的成长与基因组学早期的发展轨迹相似。基因组学花费了大概十年的时间实现了产业化。尽管蛋白质组学技术起步的时间比基因组学更早，但蛋白质组学相对更大的复杂性导致其与基因组学相比需要更先进的技术。然而，今天，蛋白质组学的重要研究瓶颈正在被不断突破，让科学家们看到了其在研究、转化和临床意义上达到与基因组学相当的水平的前景。因此，随着时间的推移，蛋白质组学在研究和临床中应用的商业机会将与基因组学的可用市场总量（TAM）规模趋于一致，目前全球TAM已经达到500亿美元。并且我们有理由相信，由于蛋白质组学动态、变化的性质将使得其超过基因组学而转化为更加具有经常性、重复性的临床应用。质谱是最能促进蛋白质组学工业化的技术，但其工作流程的标准化，尤其是样品制备阶段的标准化，仍然存在着挑战。对于长期投资商来说，应该对在这个生态圈中拥有于众不同知识产权的供应商给与更大的关注。尽管以基于高元多工分析方法为代表的新兴检测方法与质谱方法相比仅处于早期发展阶段，但也具有巨大的潜力。02 背景与投资情况论述生命的基本构成部分是核酸和氨基酸。核酸是基因的基本构成成分。氨基酸是蛋白质的基本构成成分。事实上，我们体内每个细胞的成分都可以归类于蛋白质、基因、脂质或碳水化合物这四类大分子化合物。脂质和碳水化合物组成简单不易出错。因此，最重要的是对基因和蛋白质进行深入了解。我们对人类生物学的理解，从细胞功能到疾病的因果关系，再到药物治疗，都是我们对基因组学和蛋白质组学知识的衍生品。在20世纪，先进显微镜和生物化学技术的发明导致我们对基于结构的蛋白质和基因的理解有了很大的进步。在21世纪，基因组学经历了一场革命，使其从一个刚刚起步的研究领域经历了工业化的过程，成为了临床生物学重要方面。这不仅使得人类对生物学有了更深更新的了解，也提供了包括液体活检诊断，CAR-T细胞治疗，甚至是mRNA疫苗的一系列新的临床治疗及诊断方法。蛋白质组学在21世纪也取得了重要进展。这不仅是由于质谱和X射线晶体学等成像方面新技术的出现，也是由于免疫检定试剂方面的生物化学方法创新，使得我们可以分离特定的蛋白进行进一步的研究。与基因组学相比，蛋白质组学还未取得飞跃。这并不是由于它相对于基因学的有较小的前景和应用场景，这只与它的方法的复杂性有关。我们认为，下一个十年蛋白质组学将进入快车道，使生物学研究、医学治疗和诊断方面进入一个以蛋白质为中心的新时代。蛋白质组学的挑战。超过95%的获得FDA批准的药物都是以蛋白质为目标，但蛋白质组中的多数组分却尚未被人们所了解。我们相信，十年后，西方国家的蛋白质组学公司所创造的股权价值将与今天基于基因组学的公司所创造的约2500亿美元的市值相当或更多。创新的速度正在加快：在1869年由弗里德里希-米歇尔（Friedrich Miescher）发现核酸之后近85年才由沃森和克里克于1953年发现了DNA双螺旋。从沃森和克里克的发现到2001年第一个人类基因组序列的发表花费了近50年时间。从2001年人类基因组的第一份草图到2021年7月公布的第一份完整序列花费了20年时间。总而言之，从核酸发现到确定完整的人类基因组花费了近155年的时间。在接下来的155年里，创新的速度将呈指数型增长，而蛋白质组学将是其中最大的受益者。03 蛋白质组学的今天：挑战与机遇什么是蛋白质组学？它为什么重要？图一：蛋白质组学受益于多种技术跨越式进步蛋白质组学作为一个术语首次出现在1996年，它被定义为对一个细胞系的整个蛋白质图谱进行大规模表征。蛋白质组学的要点是完整性和深度：通过检测和解读该细胞中的所有蛋白质的作用以及相互作用来彻底了解细胞功能，而不是应用传统的通过抗体分离已知蛋白质的方法单独检测每个蛋白质。基于抗体的蛋白质检测将继续在后续的工作中得到应用，但蛋白质组学是针对所有蛋白质，它们的相互作用，及其多种形态的大规模、高通量、高灵敏度的分析。因为蛋白质修饰和相互作用出错是发生疾病的通常原因，蛋白质组学研究对理解造成疾病发生的原因非常重要，Source: Graves PR, Haystead TA., Molecular biologist’s Guide to Proteomics(2002)04 蛋白质组学和基因组学之间的关系是什么？当马克-威尔金斯（Mark Wilkins）在1996年首次使用蛋白质组学一词时，他明确表示他指的是“基因组的补充”。基因是细胞的说明书。通过RNA的表达，他们指示细胞要构建哪些蛋白质。蛋白质细胞构建之后，它们通过与其他蛋白质和环境的相互作用而被翻译和修饰。因此，1) 基因组学的大部分功能效用通过蛋白质组体现；2) 下游事件-包括蛋白质间的相互作用，新的蛋白质形态和动态修饰的产生，及其对细胞分裂的影响-是蛋白质组学而不是基因组学的主题。Source: Virag D, Dalmadi K B. Current Trends in the Analysis of Post-translational Modifications (2020)因此，基因组学和蛋白质组学是相互关联的，而不是分开的，但蛋白质组学在功能上更为重要及复杂。有25000个独立的基因，但有超过100万种蛋白形式。虽然一个人的基因组不会改变，但一个人的蛋白质组是动态的。身体里的变化是通过蛋白质的修饰来表达的。你出生时的基因组和今天一样。但你的蛋白质组每天都在变化。05 为什么蛋白质组学研究如此困难？1. 分子的复杂性和多样性Source: Creative-Proteomics.com蛋白质分子本身的分子结构更为复杂。DNA是由4种核苷酸组成的，而蛋白质是由20种不同的氨基酸组成的。翻译后修饰，如甲基化和羟基化，改变了蛋白质的形态和功能。每个蛋白质可以有9种不同的蛋白形式。取决于翻译后修饰和蛋白质间的相互作用。这意味着同一个蛋白质可以有9种不同的功能。DNA的分子结构相对简单，有4种核苷酸变体，这意味着基因测序方法（如合成测序）不能应用于蛋白质组。需要新的、更复杂的、定制的方法来捕获生物样本中数百万种不同的蛋白质形态。2. 动态范围问题Source: Montanaro Research Aebersold R., Targeted Proteomic Strategy for Clinical Biomarker Discovery (2009)Y轴表示血浆样品中特定蛋白质分子的浓度和丰度。虽然有些蛋白质的含量极高，但大多数蛋白质类型的浓度很小，甚至可以忽略不计。红圈中的蛋白质存在于蛋白质组的“黑暗角落”，在这种极低的丰度下，这些蛋白质非常难以测得。大多数蛋白质的丰度极低。在血浆细胞中发现的约12,000个独立的蛋白质中，前10个占总蛋白量的90%，而其他约11,990个仅占10%。3. 少数的暴政如下饼图显示了血浆样品中蛋白质的相对丰度。单一的一种蛋白质，即血浆白蛋白，占了57%的总丰度，使读取其余的1万种蛋白质更加困难。Source: Anderson NG., Molecular Cell Proteomics (2002)06 蛋白质组学市场机遇有多大？我们相信，蛋白质组学在分子生物学研究以及临床医学和诊断方面有与基因组学一样远大的前景。Source: Montanaro Research自2001年第一个人类基因组的组装以来，基因组学已经成为生物医学的一个工业化部分， 纯基因组学公司的总市值达到2400亿美元。Illumina是其中最大的公司。蛋白质组学TAM（可用市场总量）如今已经达到数百亿美元。Somalogic estimate the total TAM to be $50 bn (Source: Somalogic)虽然临床应用方面的TAM具有最大的长期潜力，但在未来5年内研究和发展方面的TAM是最容易解决的。Source: Souda P., Proteomics: The Next Frontier, SVB Leerink (2021)SVB Leerink的蛋白质组学专家Puneet Souda估计，目前仅美国的研发TAM 有140亿美元，这基于学术界和制药业共约 26,100 个实验室总经费的2.5%的保守估计。如果我们把西方国家的实验室数量看作是约50,000个，并更合理的假设占总经费的5%的资金分配给蛋白质组学研究，我们估计在全球发达经济体中的蛋白质组学研发TAM为500亿美元。

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。

人类和老鼠的外貌可说是天渊之别，但实际上他们却有着近99%相同的基因组。何以&ldquo 失之毫厘差之千里&rdquo ？正是蛋白质放大了他们基因上的细微差别。 日前，中国人类蛋白质组计划全面启动。&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几近万倍地放大。&rdquo 亚太蛋白质组组织主席、中国科学院院士贺福 初表示，这一计划的实施将对基因组序列图进行&ldquo 解码&rdquo ，进而全景式揭示生命奥秘，为提高重大疾病防诊治水平提供有效手段。 解码生命的&ldquo 密钥&rdquo 提起蛋白质，大家并不陌生。它是生物体内一种极为重要的高分子有机物，约占人体干重的54%。 不过，&ldquo 蛋白质组&rdquo 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&ldquo 操盘者&rdquo 并非基因组，而是蛋白质组。&ldquo 1994年澳大利亚科学家率先提出蛋白质组这个概念，指某个时刻、某个组织、器官或个体中所有蛋白质的集合。&rdquo 贺福初说。 科学家们之所以对蛋白质组产生浓厚兴趣，还要从人类基因组计划说起。2003年4月，耗资27亿美元、经由6国科学家历时13年奋战的人类基因组计划，以人类基因组序列图的绘制完成为标志，画上了句号。 没想到，更大的挑战还在后头&mdash &mdash &ldquo 科学界曾经认为，只要绘制出了人类基因组序列图，就能了解疾病的根源，但是错了&rdquo 。国际蛋白质组组织启动计划主席萨姆· 哈纳什说，事实上，我们此时只了解10%的基因的功能，剩下的90%仍是未知的。 &ldquo 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的执行体层次，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发生在蛋白质组层面。&rdquo 贺福初表示。 就 人体而言，各个器官的基因组是一样的，而它们之所以形态、功能各异，正是其结构与功能的物质基础&mdash &mdash 不同的蛋白质组在&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说，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，就能够表征人体可能处于某种疾病状态。 &ldquo 无论是正常的生理过程还是病理过程，最直接的体现是蛋白质以及它们的集合体&mdash &mdash 蛋白质组。&rdquo 上述专家们表示。&ldquo 生，源于基因组；命，却一定由蛋白质组决定。只有蛋白质组才能根本阐释生命。&rdquo 贺福初说。 独辟蹊径的&ldquo 中国画卷&rdquo 事实上，早在上世纪90年代人类基因组计划成形之际，已有科学家提出解读人类蛋白质组的想法。其目标是，将人体所有蛋白质归类，并描绘出它们的特性、在细胞中所处的位置以及蛋白质之间的相互作用等。 《科学》杂志在2001年，也将蛋白质组学列为六大科学研究热点之一，其&ldquo 热度&rdquo 仅次于干细胞研究，名列第二。 不过，严峻的现实挑战，让这一想法迟迟停留在&ldquo 纸上谈兵&rdquo 阶段。&ldquo 生物蛋白质数的差别大概是基因数差别的三个数量级左右，人类基因总数大概2万多个，人体内的蛋白质及其变异、修饰体却是百万级的数量。&rdquo 贺福初表示。 不仅如此，人类基因组图谱只有一张，而蛋白质组图谱每个器官、每个器官的每一种细胞都有一张，且在生理过程和疾病状态时还会发生相应改变。工程的艰巨性可想而知。 但困难并未阻挡住科学家们对其探索的脚步。1995年，首先倡导&ldquo 蛋白质组&rdquo 的两家澳大利亚实验室分别挂牌成立蛋白质组研究中心。随后欧美日韩等国均有行动。 1998年初，从事基因组研究的贺福初敏锐地嗅到这朵夜幕后悄然盛开的&ldquo 莲花&rdquo ，逐渐将精力投入到这个新兴领域。 2001年，&ldquo 基因组会战&rdquo 尚未鸣金，《自然》、《科学》杂志即发出&ldquo 蛋白质组盟约&rdquo 。同年秋，&ldquo 人类蛋白质组计划&rdquo 开始孕育。 2002 年4月，贺福初在华盛顿会议上阐述&ldquo 人类肝脏蛋白质组计划&rdquo 。同年11月，&ldquo 人类血浆蛋白质组计划&rdquo &ldquo 人类肝脏蛋白质组计划&rdquo 正式启动，贺福初担任&ldquo 人类 肝脏蛋白质组计划&rdquo 主席。其后两年间，德国牵头的&ldquo 人类脑蛋白组计划&rdquo 、瑞士牵头的&ldquo 大规模抗体计划&rdquo 、英国牵头的&ldquo 蛋白质组标准计划&rdquo 及加拿大牵头的 &ldquo 模式动物蛋白质组计划&rdquo 相继启动。 然而，很少有人知道，这种以生物系统为单元的研究策略酝酿之初饱受诟病。贺福初回忆，在华盛顿，中国人提出蛋白质组计划必须按生物系统（如器官、组织、细胞）进行一种战略分工和任务分割，一石激起千层浪，争议四起。 &ldquo 要想通过分工合作来完成全景式分析人类蛋白质组的宏大目标，必须以人体的生物系统作为研究单元和分工的规则。这个策略，10年来合者渐众，不过目前仍存争议，中国的先见之明可能得在下个10年成为不可阻挡的潮流。&rdquo 贺福初坦陈。 定位疾病的&ldquo GPS&rdquo 历经10余年的努力，以贺福初为代表的中国蛋白质组研究团队，在该领域向世界交了一份漂亮答卷： 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（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。2012年，张令强课题组研制出世界上首个能特异性靶向成骨细胞的核酸递送系 统，提供了一种基于促进骨形成的全新骨质疏松症治疗途径，向解决骨丢失无法补回这一医学难题迈出了坚实的一步。2014年，张令强课题组首次在国际上揭示 泛素连接酶Smurf1是促进结直肠癌发生发展，并且导致病人预后差的一个重要因子&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。 还没来得及分享这一喜悦，激烈的角逐又让他们绷紧了神经。日前，英国《自然》杂志公布美国、印度和德国等合作完成的人类蛋白质组草图。研究人员表示，这一成果有助于了解各个组织中存在何种蛋白质，这些蛋白质与哪些基因表达有关等，从而进一步揭开人体的奥秘。 &ldquo 尽 管还有许多不完善的地方，但确实是蛋白质组学领域乃至整个生命科学领域，具有里程碑意义的科学贡献。&rdquo 中国科学院院士饶子和直陈。中国科学院院士张玉奎指 出，虽然中国在蛋白质组的一些领域走在了世界前列，但国外有些团队正快马加鞭，我们不得不警醒，否则很快将被甩出第一阵营。 6 月10日，中国人类蛋白质组计划全面启动实施。&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。这个项目完成后，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 记者了解到，中国人类蛋白质组计划第一阶段，将全面揭示肝癌、肺癌、白血病、肾病等十大疾病所涉及的主要组织器官的蛋白质组，了解疾病发生的主要异常，进而研制诊断试剂以及筛选药物。这将在2017年左右完成。 &ldquo 这是真正的原始创新，也是中国能够引领世界科技发展的重要领域之一。&rdquo 贺福初强调说。

2020年初，一场突如其来的疫情打乱了大家的生活节奏。面对来势汹涌的疫情，全国上下正在积聚力量，全力战胜新型高致病性冠状病毒（2019-nCoV）。医护人员、解放军战士、志愿者们纷纷奔赴武汉，与疫魔竞速，守卫着国民的生命安全，致敬最美逆行者！同时疫情研究者一样没有停下自己的脚步，特别是在分子水平，我们调研了基于Orbitrap超高分辨的蛋白质组学和结构组学技术在病毒学研究中的应用，谨以此文致敬白衣天使和深耕医学研究的学者。Orbitrap技术促进病毒机理研究病毒与宿主共同进化，获得捕获和操纵宿主细胞过程进行复制的机制传播。同样，宿主细胞会通过部署防御机制或通过适应感染环境。在整个感染过程中，细胞严重依赖于时空调控的病毒-宿主蛋白-蛋白相互作用的形成。 蛋白质组学方法与病毒学的结合促进了对病毒复制、抗病毒宿主反应和病毒对宿主防御的颠覆机制的深入研究。而Orbitrap技术依靠其高灵敏度、高精度，高通量等特性在该方面表现出色。案例一：Orbitrap技术深度挖掘病毒-宿主蛋白质相互作用2019年Viruses杂志上发表了基于组学技术研究宿主变化的综述，质谱技术中基于亲和纯化分离蛋白质复合物随后进行MS分析（AP-MS）的方法可以用于分离病毒-病毒和病毒-宿主多蛋白复合物，可识别间接和直接的蛋白质相互作用，提供相互作用事件的瞬时信息，或跟踪单个病毒基因产物的过表达，以深入了解单个蛋白质的功能；表达蛋白质组学技术（定量蛋白质组学和翻译后修饰组学）可以研究病毒蛋白的组成，宿主在病毒入侵过程中蛋白质和翻译后修饰的动态变化。（Viruses 2019, 11, 878 doi:10.3390/v11090878）迄今为止，基于蛋白质组学方法的进展已经为识别数量惊人的病毒-宿主蛋白关联铺平了道路，科学家基于这些数据构建了包含了5000多种病毒成分和宿主细胞之间的非冗余蛋白相互作用数据库。这些有价值的信息库包括相互作用蛋白数据库、VirHostNet(http://virhostnet.prabi.fr/)、VirusMentha(Nucleic Acids Res. 2015 43(D1):D588–D592)、IntAct-MINT(Nucleic Acids Res. 2015 43(D1):D583–D587)和Uniprot。 案例二：Orbitrap技术揭示新型塞卡病毒宿主因子Pietro,Scaturro, Alexey, et al. Nature, 2018 寨卡病毒(ZIKV)最近成为全球健康问题，由于它的广泛传播和与严重的联系新生儿神经症状和小头症。然而,与致病性相关的分子机制关于ZIKV的大部分仍然未知。 技术路线：利用赛默飞 LTQ-Orbitrap和Orbitrap Q Exactive HF质谱进行全蛋白质组学和修饰蛋白质组学（实验路线见下图a），研究对象为神经细胞系SK-N-BE2和NPC细胞，表征细胞对病毒的反应，在蛋白质组和磷酸化蛋白质组水平上的变化，利用亲和蛋白组学方法鉴定ZIKV蛋白的细胞靶点。使用这种方法，找到了386个与zikv相互作用的蛋白质，导致宿主在神经发育受损，视网膜缺陷和不孕。此外，确定了寨卡病毒感染后1216个磷酸化位点存在上调或下调，来自AKT, MAPK-ERK和ATM-ATR信号通路中，为防范ZIKV感染扩散提供机制基础。在功能上，系统地理解了ZIKV诱导后的宿主的蛋白质和细胞通路水平的扰动，并对感染后细胞施加Rock抑制剂药物干预,利用非标定量蛋白质组学方法分析差异蛋白进行验证（下图热图），补充这一空白。技术路线图案例三：Orbitrap技术深入探寻寨卡病毒病毒与宿主的相互作用Etienne Coyaud, et al. Molecular & Cellular Proteomics，2018,技术路线技术路线：本文利用生物素识别以及IPMS亲和纯化结合MS 方法，研究寨卡病毒侵染后病毒与宿主细胞蛋白质的相互作用（技术路线见上图），实验结果揭示了1224个蛋白3033多肽形成的相互作用网络（见下图a）。相互作用包括多肽加工和质量控制、囊泡方面的作用运输，RNA处理和脂质代谢。40%的 作用都是以新报道的相互作用。通过数据挖掘分析，揭示过氧化物酶体在ZIKV感染中的关键作用。病毒宿主蛋白相互作用网络图 温馨提示：积极防护 保护自己 戴口罩 勤洗手

导读：自今年1月份Illumina让&ldquo 1000美元基因组&rdquo 成为现实，许多生物技术公司及科研机构纷纷购买其测序仪，而今美研究者指出DNA编码的蛋白质是几乎所有生命过程的主要执行者，可实现千元基因组测序的工具，也可以最终帮助人们完成千元蛋白质组测序。 人类生命的蓝图是三十亿碱基对组成的人类基因组。1000美元基因组测序，让人都觉得有些疯狂，然而有研究者认为千元测序蛋白质组也将成为现实。 今年初，全美最大最佳的五所&ldquo 大学城&rdquo 之一拥有近130年历史的Arizona State University（亚利桑纳州立大学）生物 设计学院（ Biodesign Institute）的Stuart Lindsay及其团队同事，在纳米孔DNA测序技术的基础上，让单链肽段穿过纳米孔，纳米孔两边的电极可记录每个氨基酸通过时产生的电信号。他们使用一种机器学习算法，让电脑能够识别代表不同氨基酸的特征信号。这些信号可以作为可靠的指纹，帮助人们鉴别氨基酸的种类，以及氨基酸发生的微妙改变。因此开发了能够精确鉴定氨基酸的蛋白单分子测序技术。 这项研究于四月六日发表在Nature Nanotechnology杂志的网站上。 从基因组到蛋白组 蛋白对于细胞的生长、分化和修复至关重要，它们能够催化化学反应，抵御疾病，具有各种各样的重要功能。自今年1月份Illumina让&ldquo 1000美元基因组&rdquo 成为现实，研究者们将眼光转向了蛋白质组测序的研究。 与线虫等简单生物相比，人类的基因数相对较少，不过科学家们鉴定的人类蛋白已经超过了十万，而且不少人认为这些蛋白只是冰山一角。有限的基因数为何能形成如此大量的蛋白呢？这是因为蛋白能通过多种机制发生改变，选择性剪切和翻译后修饰就是其中两个关键的过程。 在这项研究中，研究人员将一对金属电极分隔在约两纳米的孔洞旁边，当线性穿过这种纳米孔的时候，每一个氨基酸都会完成一个电回路，并发出相应的电信号。而这样的电信号可以帮助人们判断，通过纳米孔的是哪一个氨基酸。 这一技术称为recognition tunneling，原本是Lindsay等人开发的DNA单分子测序技术。&ldquo 大约两年前，我们的一次实验室会议提出，可以尝试将这一技术用于氨基酸测序，&rdquo Lindsay说。与DNA的A、G、C、T相比，用 recognition tunneling鉴定组成蛋白的二十种氨基酸实际上是一个更大的挑战。 蛋白质单分子测序技术具有巨大的应用价值，可以帮助人们检测被选择性剪切或翻译后修饰改变的微量蛋白。而这些蛋白往往是疾病研究所追寻的目标，用其他技术很难检测得到。 PCR能够将样品中微量的DNA快速扩增，但在蛋白研究领域还没有这样的技术，Lindsay强调。在这种情况下，能进行单分子水平上进行检测的recognition tunneling，&ldquo 将给蛋白质组学研究带来一场彻底的变革&rdquo 。 这项研究为人们展示了一个，快速测序单个蛋白分子的低成本方法。据Lindsay介绍，该技术通过大约50种不同的信号特征来鉴定氨基酸，不过绝大多数鉴别只需要不到10个信号特征。 值得注意的是，recognition tunneling不仅能够高度可信的鉴定氨基酸，区分翻译后修饰的蛋白（肌氨酸）及其前体（甘氨酸），还能够鉴别被称为对映体的镜像分子，以及质量相同但序列不同的分子。 千元蛋白组？ Lindsay的研究指出，可实现千元基因组测序的工具，也可以最终帮助人们完成千元蛋白质组测序。事实上，Lindsay认为这一里程碑离我们并不遥远。 目前，这一技术还需要使用复杂的实验室仪器&mdash &mdash 扫描隧道显微镜STM。不过Lindsay和他的同事正在开发一个可以快速鉴定氨基酸和其他分析物的新设备，以便将低成本的蛋白质组测序真正推广到临床。 该技术不仅可以用来在临床上测序蛋白质和检测新生物指标，还有望给医疗领域带来彻底的改变，在单分子水平上精确监控患者对治疗的应答情况。

2008年8月20日，服务科技，世界领先的赛默飞世尔科技和高通量蛋白质组数据分析解决方案领先者 Sage-N Research Inc.经过五年合作，推出了在蛋白质组学分析领域内的最新产品---为企业Linux市场特殊设计的第一个蛋白质组学软件平台。 　　SORCERER™ 企业版软件产品来自Sage-N Research Inc.是一种可升级的软件套件，可在高性能的Linux系统上实现完全自动化、高容量的蛋白质组分析，该Linux系统包括刀片服务器和传统的Linux集群。SORCERER™ 是专门为生物医药企业和集中化的实验室里的数据中心设计的，这些实验室必须快速处理各个研究领域(如癌症，干细胞和神经退行性疾病)日益增长的来自质谱的蛋白质组学数据。 　　SORCERER企业版平台可作为主要的独立的数据分析系统，通过Web界面可支持数以百计的蛋白质组学研究人员使用。它也可以与Thermo Fisher Scientific最近发布的基于Windows的Proteome Discoverer软件进行无缝链接。高通量蛋白质组学研究实验室可将这两个互补性的产品作为一个整合系统，既可对SORCERER平台个性化定制后端的分析工具和底部的接口，也可以对Proteome Discoverer平台个性化定制前端的交互环境。SORCERER企业版是我们最新推出的下一代Proteomics 2.0分析软软件，侧重于蛋白质修饰(如最新的裂解方式电子转移解离裂解)和定量。”Sage-N Research Inc.蛋白质解决方案副总监James Candlin 说，“我们很高兴能与Thermo Fisher Scientific继续进行技术合作，向世界上高效能的蛋白质组学实验室提供具有创新性、世界一流的分析解决方案。 　　“我们一直致力于为高通量的顾客提供高质量的解决方案和最先进一流的产品，这些产品来自企业内部或与技术领先的伙伴合作开发。”Thermo Fisher Scientific 的蛋白质组学营销总监Andreas Hühmer说，“我们很高兴能够与Sage-N Research Inc.一直进行成功的合作，向市场提供业界领先的产品。” 　　SORCERER企业版软件为Thermo Scientific的SEQUEST® Clusters的用户提供了一个方向标，这些用户需要增加一些高级的数据分析功能，如蛋白质定量或数据库搜索的翻译后修饰分析。该软件目前正在促销中。　　有关SORCERER企业版的软件可以直接咨询Sage-N Research Inc.，也可以向2008年人类蛋白质组大会的34展台的Thermo Fisher Scientific咨询。请致电:900-810-5118或400-650-5118，电邮sales.china@thermofisher.com 或者访问www.thermo.com, http://www.SageNResearch.com/. SEQUEST是华盛顿大学的注册商标 Sorcerer是Sage-N研究所的商标 Windows是微软公司的注册商标 　　Thermo Scientific是Thermo Fisher Scientific,的一部分，是全球科学服务领域的领导者. -------------------------------------------------------------------------------- 关于赛默飞世尔科技（Thermo Fisher Scientific） 　　Thermo Fisher Scientific（赛默飞世尔科技）（纽约证交所代码：TMO）是全球科学服务领域的领导者，致力于帮助客户使世界更健康、更清洁、更安全。公司年销售额超过100亿美元，拥有员工约33,000人，在全球范围内服务超过350,000家客户。主要客户类型包括：医药和生物公司，医院和临床诊断实验室，大学、科研院所和政府机构，以及环境与工业过程控制装备制造商等。公司借助于Thermo Scientific和Fisher Scientific这两个主要的品牌，帮助客户解决在分析化学领域从常规的测试到复杂的研发项目中所遇到的各种挑战。Thermo Scientific能够为客户提供一整套包括高端分析仪器、实验室装备、软件、服务、耗材和试剂在内的实验室综合解决方案。Fisher Scientific为卫生保健，科学研究，以及安全和教育领域的客户提供一系列的实验室装备、化学药品以及其他用品和服务。赛默飞世尔科技将努力为客户提供最为便捷的采购方案，为科研的飞速发展不断地改进工艺技术，提升客户价值，帮助股东提高收益，为员工创造良好的发展空间。欲了解更多信息，请登陆：www.thermofisher.com，或www.thermo.com.cn（中文）。

p style=" text-align: center " img title=" IMG_1279.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201709/insimg/053b4ae8-ce11-4330-abec-7a4ed6c2a53a.jpg" / /p p 　　2017年9月18日，在第十六届人类蛋白质组学年度世界大会(HUPO)上，Bruker推出了用于PASEF质谱的timsTOF Pro系统。该质谱采用了专有捕获离子迁移谱(TIMS)技术，能实现更高速度、更高灵敏、更强大的鸟枪法蛋白质组学分析，具有出色的单次肽和蛋白质鉴定性能。 /p p 　　基于TIMS创新技术的四极杆飞行时间质谱仪(QTOF-MS)由MaxQuant / Perseus和PEAKS Studio蛋白质组学分析软件支持，这种timsTOF Pro方法对于定量蛋白质组学工作流程尤其有利。 /p p & nbsp & nbsp & nbsp 从较小样品量的识别性能方面，这种独特的前端TIMS分析仪对更高速度的鸟枪法蛋白质组学进行了优化。其独特的双TIMS几何形状允许离子在第一个TIMS部分中并行累积，并且在实时执行额外的TIMS分离步骤之后，离子从第二个TIMS部分释放出来，用于MS / MS碎裂。这可以产生近100%的占空比，使得这种平行堆积和连续碎裂(PASEF)技术在酶促消化产生的蛋白质混合物中，应用可重复纳流LC-MS分析可以具有前所未有的性能。 /p p style=" text-align: center " img title=" timsTOF_Pro nanoELUTE_3D - 副本.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201709/insimg/b2589663-240a-424c-8bb3-77fa0c6b1803.jpg" / 　　 /p p & nbsp & nbsp & nbsp PASEF能力代表了性能的改进，因为它提供更高灵敏度和更高速度的鸟枪法蛋白质组学分析，而不损失质量分辨率。而之前，更高的扫描速度通常导致用于鸟枪法蛋白质组学的基于FT的质谱技术具有较低质量分辨率。这些临界限制可以由PASEF消除，允许以高灵敏度以及接近100%的占空比，同时还可以保持前体和产物离子的超高质量分辨率。双TIMS技术这一重要PASEF功能，有助于科学家们深入研究细胞复杂生物学以及发现重要低水平生物学蛋白。同时，这一功能也有助于蛋白质翻译和临床蛋白质组学研究中的验证和纵向研究。 /p p 　　定量蛋白质组学是蛋白质组学研究的关键领域，双重TIMS供电的PASEF提供了超越传统门控时间串联FT的质谱分析局限性的优势。新的timsTOF Pro提供超过四个数量级的动态范围，低肽负载(100-200ng)，这使得它非常适合于研究细胞生物学和临床中经常遇到的小细胞群体和低样品量的蛋白质组学。 /p p 　　德国马丁斯堡的马克斯· 普朗克生物化学研究所蛋白质组学和信号转导系主任马蒂亚斯· 曼(Matthias Mann)表示：“我的实验室与布鲁克合作开发PASEF技术，我们很高兴看到timsTOF Pro实现我们最初设想的鸟枪法蛋白质组学的潜力。这种新技术有可能革新蛋白质组学的几个领域：临床研究，其中速度和定量能力是运行大样本队列的关键 需要增加灵敏度的应用 富含磷酸肽或其中有限数量的细胞可用于分析的样品；并且对于使用等压标记的定量实验，其中使用捕获的离子迁移率的额外分离可以至少部分地消除引起所谓的比例压缩效应导致不可接受的误差的共分裂物质的干扰。我们对技术进一步发展的潜力感到非常兴奋。“ /p p 　　Bruker Daltonics的Omics解决方案副总裁Gary Kruppa表示：“蛋白质组学研究人员总是希望提高速度，灵敏度和定量能力，同时保持高分辨率，准确的质量和高保真度同位素图案，以便更深入地了解蛋白质组。使用PASEF，科学家们现在不需要将扫描速度和敏感度的解决方案进行权衡，它们通过TIMS前体离子选择获得高灵敏度，高扫描速度和无与伦比的特异性这三重效果。这提供了发现低水平生物相关蛋白质的可能性，目前它们是超出了非TIMS质谱仪的性能范围的。“ /p p 　　马丁· 马克斯普朗克生物化学研究所计算系统生物化学小组组长Juergen Cox评论说：“Bruker决定采用开放文件格式，以便我们可以直接使用原始数据，将有利于蛋白质组学研究人员的使用MaxQuant和Perseus软件平台。我们对数据质量特别重视，并期待与Bruker合作，通过最先进的客户支持软件和分析统计查询，我们可以使用PASEF在timsTOF Pro上获取数据。“ /p p 　　关于带有PASEF的timsTOF PRO /p p 　　专有的timsTOF Pro系统使用通过捕获离子迁移光谱(TIMS)实现的PASEF，为鸟枪法蛋白质组学提供了行业领先的数据采集速度。 timsTOF Pro的独特双TIMS几何结合了TIMS设备中离子包的时间聚焦，意味着PASEF提供的速度优势同时提高了灵敏度和定量。所有这些在速度，灵敏度和定量方面的增益保持了Bruker的高性能QTOF质谱仪的优势，包括高质量分辨率(即使在最高数据采集速率下，分辨率为50,000 FWHM)，ppm精确质量和高同位素保真度(True同位素模式或TIPTM)。具有PASEF的强大的timsTOF Pro为科学家提供了深入细胞机器复杂生物学研究、发现低水平生物学重要蛋白质、在蛋白质翻译以及临床蛋白质组学研究中进行验证提供了有力工具。 /p p 　　关于MaxQuant和Perseus软件平台 /p p 　　MaxQuant是猎枪蛋白质组学数据分析的行业标准。 Juergen Cox在过去十年发展起来，已经成为肽，蛋白质和翻译后修饰的鉴定和定量最常用的包装。近期，MaxQuant已经适应于timsTOF数据的分析，管理由保留时间、离子迁移率、质量和信号强度所占据的空间中的4D特征。用于多元数据分析的Perseus软件支持生物和生物医学研究人员解释分子定量，相互作用和蛋白质翻译后修饰数据。 Perseus包含用于高维数据分析的统计工具的综合组合，涵盖归一化，模式识别，时间序列分析，跨学科比较和多重假设检验。 /p p 　　关于PEAKS Studio /p p 　　生物信息解决方案公司的旗舰软件PEAKS Studio为蛋白质组学研究界提供了创新的质谱数据分析工作流程。自从在二十世纪初期首次亮相以来，PEAKS Studio已被高度认可，其基准测试从头测序算法被集成到所有其他鸟枪法蛋白质组学软件模块中。从头测序与传统数据库检索的结合确保了对原始光谱数据的完整解释，以满足质谱的复杂性和灵敏度，并为蛋白质组学和治疗性蛋白质发现提供了先进的解决方案，如通过肽/蛋白质鉴定和定量，肽图，翻译后修饰和序列变体。 /p p 　　PEAKS Studio提供的独特工作流程以及由timsTOF Pro的第四维离子迁移率引起的令人信服的数据质量促成了生物信息解决方案公司和Bruker的合作。 /p p 　　关于布鲁克公司(纳斯达克股票代码：BRKR) /p p 　　55多年来，布鲁克已经使科学家们能够突破发现，开发新的应用，提高人类生活质量。 Bruker的高性能科学仪器和高价值分析和诊断解决方案使科学家能够在分子，细胞和微观层面探索生命和材料。 /p p 　　通过与客户的密切合作，Bruker在生命科学分子研究，应用和制药应用以及显微镜，纳米分析和工业应用方面实现了创新，生产力和客户成功。近年来，Bruker也成为细胞生物学，临床前成像，临床表现学和蛋白质组学研究，临床微生物学和分子病理学研究的高性能系统的提供者。 /p p & nbsp /p

仪器信息网讯，2010年5月15日，蛋白质组数据处理暨全国生物质谱学术交流会”在云南省丽江市召开。会议为期两天，主要讨论了蛋白质组学技术和应用、数据挖掘和生物质谱等方面的现状及其进展。在所有的大会报告中，除一些关于蛋白质组学技术最新研究进展的大会特邀报告外，第一天的专家报告集中讨论了糖蛋白组的最新分析技术与研究进展，第二天的报告集中讨论了蛋白质数据处理技术，包括蛋白质组生物数据库及分析平台的构建、数据统计分析方法的研究等方面。 　　蛋白质组数据库被认为是蛋白质组知识的储存库，包含所有鉴定的蛋白质信息。而基于质谱技术的蛋白质组学数据分析，是识别新型生物标记物模式的有效手段。质谱仪检测的数据含有大量潜在信息，因此，建立完善的蛋白质组学数据库，开发实用性强的数据处理软件工具，以及提供良好的蛋白质组数据分析、处理方对蛋白质组学的发展至关重要。在本次大会上，中国科学院计算技术研究所贺思敏研究员、浙江大学生物医学工程与仪器科学学院段会龙教授、国防科技大学机电工程与自动化学院谢红卫教授等专家学者作了关于此方面最新研究进展的报告，本文作简要报道： 　　报告题目： 蛋白质组数据分析软件pFind系统新进展 　　报告人：中国科学院计算技术研究所贺思敏研究员 贺思敏研究员 　　pFind系统是中国科学院计算技术研究所自2002年开始持续研发的蛋白质组数据分析软件，可以替代同类国际主流软件，已安装在国内多家蛋白质组学重点研究单位，并在ABRF组织的国际评测以及核心岩藻糖化修饰位点鉴定等科研实战中表现出色。 　　贺思敏研究员在报告中首先介绍pFind系统不同于国际同类软件的核心算法设计和系统实现，然后介绍pFind系统近期在开放式修饰类型发现、高精度一级质谱分析、新型碎裂方式串联质谱分析、肽序列从头测序、标记定量分析以及并行加速系统研制等方面的进展，最后介绍了pFind系统的下一步研究设想。 　　报告题目：构建心血管蛋白质组生物医学数据库及分析平台 　　报告人：浙江大学生物医学工程与仪器科学学院段会龙教授 段会龙教授 　　心血管疾病是威胁人类健康的主要疾病。以高分辨率质谱技术为基础的心脏蛋白质组研究是发展心血管研究的一个重要方向。段会龙课题组通过对心血管医学和生物学、蛋白质组学和生物医学信息学的多学科交叉研究，构建了心血管生物医学数据库，重点在心血管蛋白质组数据集成、处理和分析，生物医学数据库体系构建、数据共享和发布等诸多关键技术上进行突破。 　　该课题组目前已完成了如下工作： 　　(1)心血管蛋白质组数据体系结构：构建了以蛋白质组信息为主体的数据库体系结构，以心脏线粒体蛋白质组为基础建立了核心数据集，该核心数据集包含了1663种心脏线粒体蛋白质以及与之相对应的2万7千多个生物质谱谱图。 　　(2)心血管蛋白质组数据库搜索引擎：初步建立了数据搜索引擎，可通过蛋白、肽段序列等信息对相应的生物质谱谱图进行检索，实现了与欧洲生物信息学研究所 (EBI) 的IPI蛋白质数据库间的数据关联。 　　(3)心血管生物医学数据库平台：研究和开发了相应的数据库网络公共平台。该网络平台的首个版本将在2010年末面向全世界发布，通过对心血管生物医学数据信息和资源的实时共享，服务于全世界心血管研究群体。 　　报告题目：大规模蛋白质组研究中的质谱数据定量分析方法 　　报告人：国防科技大学机电工程与自动化学院谢红卫教授 谢红卫教授 　　谢红卫教授利用一系列大规模定量分析的数据集，包括稳定同位素标记和进行重复实验的无标记定量数据，进行了一系列分析和研究，目前取得了很大的结果： 　　(1)总结了无标记和稳定同位素标记定量数据分析的典型流程，并且结合实际的数据分析结果，初步研究了各种分析流程优势和问题。 　　(2)针对丁来那个信息提取问题，利用重复实验数据集，比较优化了其关键步骤。 　　(3)利用实际实验数据，初步研究了同位素分布实验误差和质荷比误差等对定量分析参数选择有重要影响的问题。 　　(4)针对定量计算速度慢的问题，提出了索引文件和基于hash表的信息检索方式，将定量计算的时间缩短为原来的1/10。 　　(5)设计了一种可逆的色谱保留时间对齐模型，大大缩短了无标记定量数据处理中色谱保留时间对齐的计算复杂度。 　　(6)提出了一种以信号强度为参量的差异分布模型，能够提高差异检验的灵敏度。 　　(7)开发了无标记定量软件LFQuant、标记定量软件SILVER，已经无鉴定定量分析工具XICFinder。其中SILVER能够支持自定义标记方法，提供了图形化界面。LFQuant速度和定量精度等性能经过了多次优化。 　　报告题目：多层次蛋白质磷酸化分析中的数据处理方法研究 　　报告人：中国科学院大连化学物理研究所叶明亮研究员 叶明亮研究员 　　叶明亮研究员在报告中提到，根据研究目的的不同，蛋白质磷酸化的分析可以划分为三个层次：信号转导通路中关键节点蛋白质的磷酸化、生物体内的所有蛋白质的磷酸化(即磷酸化蛋白质组)、生物体内的所有激酶与底物的相互作用(磷酸化调控网络)。不同层次的分析有不同的目的，样品的复杂度也不同，因此需要不同的数据处理方法。 　　在节点蛋白质的磷酸化分析方面，为实现对某一感兴趣蛋白质中磷酸化位点的全面分析鉴定，发展了一种基于改进的目标-伪数据库用于数据检索，来高覆盖率、高可靠鉴定简单蛋白样品中的磷酸化位点信息的方法。并且从搜库耗时上，允许用多种低特异性的酶来提高简单蛋白样品的序列鉴定的覆盖度，从而更加全面的鉴定样品的磷酸化位点信息。 　　在磷酸化蛋白质组层次上要实现在保持较高可信度和灵敏度的情况下对海量质谱数据以及检索数据进行自动化处理。针对磷酸化蛋白质组学中磷酸化肽段鉴定难，假阳性率高，主要依赖于人工验证的现状，发展了一种结合MS2和MS3图谱以及正伪数据库检索的自动磷酸化肽段鉴定方法。该方法结合了MS2和MS3的鉴定信息，提高了磷酸化肽段鉴定的灵敏度和可信度，可以自动的对磷酸化肽段进行鉴定而无需进一步的人工验证。利用这种方法，结合磷酸肽的多维分析已经可以从人肝组织中鉴定超过8000个磷酸化位点。最近，其课题组还发展了一种基于分类筛选的磷酸化肽段鉴定方法，该方法结合了MS2/MS3方法的高可信度，并且考虑了部分不易发生中性丢失的磷酸化肽段的鉴定，进一步提高了磷酸化肽段鉴定的灵敏度。 　　在磷酸化调控网络层次主要是揭示激酶与底物蛋白质上磷酸化位点的对应关系，叶明亮研究员表示，这是该课题组今后研究的一个重要方向，目前已经在与合作者利用生物信息学的方法模拟构建磷酸化网络图。

2003年12月15日，由中国科学院院士贺福初牵头的“人类肝脏蛋白质计划”（HLPP）启动，这是我国领导的第一项重大国际合作计划，也是第一个人类组织/器官的蛋白质组计划。 北京蛋白质组研究中心主任、蛋白质组学国家重点实验室副主任秦钧告诉《中国科学报》记者，十余年来，HLPP经历了三代更迭，从第一代版本的肝脏总蛋白质组，到第二代的肝脏细胞器蛋白质组，以及到刚刚完成的第三代肝脏不同细胞亚群的蛋白质组解析。HLPP的肝脏蛋白质组研究正在并将继续作为“中国人类蛋白质组计划”（CNHPP）的先导，为CNHPP的发展探明道路。 事实上，通过HLPP研究十余年的努力，中国蛋白质组研究团队已向世界交上了一份漂亮的答卷。 据记者了解，中国科学家成功构建了迄今国际上质量最高、规模最大的人类第一个器官蛋白质组的表达谱、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。 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“逮到”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记̷̷上述几项成果均发表于国际顶级的《科学》《自然》系列杂志。 秦钧认为，蛋白质组学研究是我国生命科学中几个能够始终跻身世界前沿的科学领域之一。 而现在，世界蛋白质组学领域内的新一轮科技竞赛已开始。中国科学院院士、中国科学院大连化学物理研究所研究员张玉奎表示，虽然中国在蛋白质组学领域走在了世界前列，但国外有些团队如今正快马加鞭，中国科学家必须加快步伐，不能丧失已经取得的优势。 这也是我国开展CNHPP研究的一个重要原因。“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。”贺福初说。