巴豆酰氯包含对苯二

图中左上部分为斯隆数字巡天（SDSS）展示的三维宇宙切片，图中右上部分为DESI在项目启动最初几个月观测得到的三维宇宙切片。图中的每个点代表一个星系，地球位于中心位置，最远距离的星系大约为100亿光年。图片来源：DESI国际合作项目团队1月14日，中科院国家天文台北京—亚利桑那巡天（BASS）团队联合暗能量光谱巡天（DESI）国际合作团队发布了有史以来最大、最详尽的宇宙三维天图，打破了以往星系巡天的纪录。这意味着，科学家构建三维宇宙又进了一步。2021年1月，BASS团队联合DESI团队发布了巨幅宇宙二维天图，覆盖了两万平方度的天空，约为全天球面积的一半，容纳了10万亿数码像素，包含了20亿天体，BASS团队的贡献占其中1/3。国家天文台研究员邹虎告诉《中国科学报》，二维天图只是DESI项目完成目标的第一步。“好比我们用照相机对着城市街道拍照得到一张平面的照片，只能初步判断街道上每栋楼的大概方位，想要把这张照片升级成三维地图，还需要对楼房与拍照者的距离进行测量。”他说。对于天体之间的距离测量，通过光谱观测得到“红移”是全球科学家公认的技术路线。这是因为，近代天文观测研究发现宇宙加速膨胀，那些遥远的天体都在远离地球，这让它们所发出电磁辐射的波长在光谱上表现为谱线朝红端移动了一段距离。“通过观测与距离相关的‘红移’现象，可以反推得到天体的距离。”邹虎介绍。同时，天文学家认为，暗能量是驱动宇宙膨胀的力量，至今还是一个谜团。大规模星系的红移测量不仅能够准确刻画出宇宙物质的三维分布，还有望精确勾勒出暗能量对宇宙膨胀的影响。为此，以揭示暗能量本质为目标的DESI项目自2015年起在美国基特峰国家天文台改造4米Mayall望远镜，并在主焦面上配置大视场（～8平方度）、多目标光纤（5000根）摄谱仪，以期观测数千万星系的红移。自二维天图发布后，经过7个月的运行，科研人员按照科学目标，从20亿天体中挑选出一部分，通过观测光谱“红移”把二维天图的一部分成功升级为三维天图，包含获得了超过750万星系的光谱。邹虎介绍，这仅仅是开始，这些星系只占DESI五年计划的10%。按计划，2026年DESI将获得超过3500万星系的光谱，能够更好地理解宇宙膨胀和星系的形成及演化。据了解，DESI已获取了大量天体的光谱数据，等待天文学家的进一步分析。今年，BASS团队获得国家自然科学基金重点国际合作项目的支持，以期基于DESI数据在星系形成和演化方面做出重要的研究成果，其中包括探测和研究极端贫金属星系、矮星系和绿豆星系等稀有天体。

GenomeWeb纽约讯 Quest Diagnostics公司本周宣布推出基于二代测序技术的包含34个基因的检测板，命名为OncoVantage，并计划与Memorial Sloan-Kettering Cancer Center（斯隆-凯特琳癌症中心, MSKCC）联合进行临床检验的注释工作。此外，Quest还将与Memorial Sloan-Kettering Cancer Center合作研发更大的检测panel，进而涵盖数以百计的癌症相关基因。 OncoVantage检验技术，使用了内部研发的扩增子富集策略，能够从34个靶标基因上生成超过200个扩增子。据Quest医学、科学与创新方向的高级副总裁Jay Wohlgemuth称，此panel的定价在2400美元至2800美元，投资回报期为10至14周。Clinical Sequencing News（临床测序新闻） 该项检验能够检测等位基因频率低至5%的的变异，碱基至少被超过300个读段覆盖才可能被识别为一个突变。从今夏开始，提供给订货医师的临床报告将囊括来自Memorial Sloan-Kettering团队的专业技术。Wohlgemuth称，尽管Quest与所有主要的买家合作进行第二代测序方面的应用已经数年，对该技术已经拥有相当丰富的使用经验，但与MSKCC合作进行的诠释和注解工作仍将为此产品注入必要的临床专业技术。 “（尽管）现在已有大量公共领域的信息来源，但MSKCC拥有的专家和数据库能够帮助我们获得关于突变靶向药物，或临床实验的最新注释信息，从而帮助我们利用这些药物和实验来治疗我们所发现的癌症突变，因此与MSKCC合作对我们具有难以估量的价值。”Wohlgemuth说。作为回报，Quest会将OncoVantage测试中收集到的未鉴别数据提供给MSKCC的数据库。 针对处于起始阶段的癌症检测技术，Wohlgemuth称Quest希望专注于那些具有临床可操作性的基因和突变，包括那些国家综合癌症网络指南中所提及的，以及具有临床实验数据表明其具有可操作性的基因和突变。Wohlgemuth称，并无将此产品通过美国FDA（Food and Drug Administration，美国食品与药品管理署）认证的计划。 在2015年的上半年，Quest计划推出一款更大的panel，定价约在4000美元左右。Quest将从MSKCC召集该款产品的研发专家团队。MSKCC已经提供了一款涵盖 341个癌症相关基因的检测板， 用于一部分患者的实体瘤检测，MSKCC病理部的研究人员Michael Berger如是说 CSN（临床测序新闻）。 Berger称MSKCC将帮助Quest研发更大规模的基因panel，届时Quest的panel将很可能囊括MSKCCpanel相同的基因内容，但Quest不会从MSKCC实验室简单照搬检测技术，Berger说。“我们将独立研发检测基因的基础技术，不过我们确实计划联合使用MSKCC的视野及内容来确定我们未来将测序的基因和外显子，”Wohlgemuth说。拓展的检测技术将于2015年的上半年推出。 Quest提供了集中化和更为广泛的测试技术，力求为社区肿瘤学研究市场、癌症中心、药物公司及其他拥有更多基因组学专家的更大研究机构服务。 “例如，在社区肿瘤学产品的相关设置中提供300个基因的panel，进而可能为肿瘤学专家提供更多期待或感兴趣的有用信息，”Wohlgemuth说，并称OncoVantage测试将主要面向社区肿瘤学专家们开放。此外，临床报告是社区肿瘤学领域中至关重要的组成部分，MSKCC将帮助Quest进行此领域内的研发工作。“我们正试图将MSK在癌症检测结果阐释方面所做的贡献带给社区肿瘤学专家，”Wohlgemuth说。“通过生成清晰的临床指南、阐释结果和增强型报告，我们预期广谱的基因组检测（broad genomic testing）将越来越为社区肿瘤学专家们所接受。” 尽管如此，领域内对更大规模的panel仍有实实在在的需求，这些需求方包括癌症中心、药物公司以及其他“对拥有更广泛信息具有更高接受度和利用效率”的市场，Wohlgemuth说。 当Quest推出扩展panel时，将很可能与的Foundation Medicine公司的FoundationOne检测产品发生竞争，后者目前涵盖了超过200个基因的检测项，并将在今年扩展至超过300个基因和30个融合基因的检测技术。Foundation尚未公布本项检测的定价，不过已有关于每次测试3400美元 平均报销额度 的相关报道。 在2014年的第一季度，Foundation Medicine报道获得了4702例检测订单，该公司声称其检测订单处于持续增长期。不过，Wohlgemuth称他相信Quest在市场中占据了有利地位，特别是在获得了MSKCC的支持之后。 “我们与如此之多希望使用本基因组学技术进行癌症检测的医师建立了联系，”他说。此外，他还声称与MSKCC的合作将使Quest获得临床肿瘤学专家、临床注释和可操作信息的访问入口，进而帮助公司占据领域的最前沿。“特别是在社区肿瘤学实践中，以及研究中心内部的市场开始转向此类技术更为普遍的应用时，我们未看到Foundation Medicine拥有超过Quest的任何持续性竞争优势，”他说。 Wohlgemuth未提供扩展panel未来运行平台的有关信息。Quest已经投入了所有的主流测序平台，并已拥有 Life Tech的许可 ，来使用他们各自的测序技术进行临床检测。他说，在OncoVantagepanel运行于Life Tech平台的同时，后续的测试还将在不同的平台上进行。“我们尝试着基于正在推出的特定检测项目，来评估不同平台之间的性能,”Wohlgemuth说。 目前Quest在大量的不同领域中都拥有专门的第二代测序检测技术。OncoVantage能够对实体瘤中的体细胞突变进行评估，同时能够 进行BRCA的检测 用于生殖细胞突变的分析，并包含一个 HIV的定向检测，我们还在神经病学和转染疾病领域进行着检测项目的研发工作，Wohlgemuth说。 对于研究者所关心的不同基因组区域，不同的测序技术在读长、错误率和性能方面各自存在着有强项和弱点上的差异，他说。此外，“系统所附带的软件也是一个非常重要的方面，其灵活性决定了我们是否能够按照我们的报告需求生成数据，”他说。当涉及到软件、软件工具及其灵活性的层面，每一系统之间都存在着差异，Wohlgemuth说，软件的组成也与特定的检测项目密切相关。

近日，北京大学王初课题组与芝加哥大学Ben May癌症研究所赵英明课题组合作，在Science Advances杂志上发表题为“Identification of 113 new histone marks by CHiMA, a tailored database search strategy”的研究文章。在这项工作中，作者详细探索了传统数据分析方法应用于组蛋白修饰组鉴定修饰肽段存在的问题，并进行了针对性优化发展了一种名为“Comprehensive Histone Mark Analysis (CHiMA)”的数据分析方法。应用CHiMA对此前的组蛋白修饰组数据进行重分析发现了113个新的组蛋白修饰位点(histone mark)。　　组蛋白翻译后修饰是细胞对DNA转录调控的重要手段之一。蛋白质组作为一种高通量全局性分析蛋白质翻译后修饰的技术，在组蛋白修饰的发现和功能研究中发挥了重要作用。如赵英明课题组在2019年利用蛋白质组手段首次鉴定到了组蛋白上来源于L型乳酸(L-lactate)的赖氨酸乳酰化修饰，并揭示了其在调控基因表达中的重要作用。组蛋白修饰组相对于全蛋白质组数据有着显著的区别，譬如：1)组蛋白修饰组中包含的肽段数目远少于全蛋白质组中的肽段数目 2) 组蛋白由于富含赖氨酸和精氨酸，经过胰蛋白酶切后，氨基酸数目小于或等于6个的短肽占比远超全蛋白质组中比例。尽管如此，目前还没有研究探索传统蛋白质组数据分析策略是否适用于组蛋白修饰组中修饰位点的鉴定，以及针对组蛋白修饰组优化开发的搜库方法。为了验证传统蛋白质组数据分析策略应用于组蛋白修饰位点鉴定是否会产生漏报的情况，作者首先准备了四组组蛋白乳酰化修饰组数据。这些数据使用同样色谱条件和质谱条件采集，因此同一条修饰肽段在四组数据中应在相似时间被色谱洗脱并送入质谱鉴定，从而可以利用在其他三组数据中的鉴定肽段来检查漏报。作者使用ProLuCID+DTASelect2.0作为搜库软件并使用传统分析策略进行搜库，发现在这四组数据中均存在着不同比例(12.5%-36.4%)的修饰位点漏报。为了验证这一结果不是由特定搜库引擎的算法所导致，作者使用另一种常用的搜库引擎Andromeda(内置于MaxQuant)进行了同样的测试并得到了相似的结果。　　搜库分析首先将实验产生的二级谱图与蛋白质数据库中模拟酶切产生肽段的理论谱图进行比对，以得到每个二级谱图潜在的匹配肽段。随后需要对所有的肽段-谱图匹配(peptide-spectrum matches, PSMs)进行过滤以筛选出高置信度的鉴定结果。传统的搜库方法通常使用target-decoy策略来进行PSM筛选[3]。这一策略首先在蛋白质数据库中产生与正确蛋白质序列(target)同样数目的诱饵序列(decoy，通常为正确序列的反向序列)。诱饵序列不存在于细胞中，所以匹配于诱饵序列的鉴定结果均为假阳性。同时由于数据库中正确序列与诱饵序列数目相同，可以通过decoy PSMs的数目估算出同等打分筛选条件下的target PSMs数目，从而估算出假阳性率(false discovery rate, FDR)。由于组蛋白修饰组通常只含有数十条或最多上百条修饰肽段，作者猜测使用 target-decoy-based FDR进行PSM过滤会导致打分线完全取决于打分最高的1-2个decoy PSM，从而丧失统计效力。为了验证这一猜测，作者对数据A搜库过程每一步的结果进行了仔细检查，发现所有漏报的修饰肽段均被搜库软件正确匹配到了相应的二级谱上，而漏报确实产生于后续的PSM过滤过程。作者随后绘制了测试数据中target PSM和decoy PSM的打分分布曲线，发现两者也几乎完全重合，只有65个target PSMs的打分高于打分最高的decoy PSM，因此在该数据中打分线仅由这一个decoy PSM决定，导致其他正确修饰肽段被漏报。作者随后对搜库策略进行优化以解决这一问题。谱图匹配的质量是最重要的衡量肽段鉴定可靠性的标准。因此，对于组蛋白修饰组这样的小数据集来说，完全可以根据谱图质量来筛选高置信度的PSM。由于数据中仅含有少量阳性肽段，筛选出的鉴定结果可以在随后很方便地进行手动验证。通常来说，一个正确的PSM中肽段的碎片离子(fragment ion)应该尽可能多地被匹配到谱图中的离子。因而，我们选择碎片离子覆盖率(fragment ion coverage，FIC)作为筛选高质量PSM的标准。经过一系列的评测，作者证明基于FIC的筛选策略在测试数据集中显著优于基于FDR的筛选策略，而50% 的FIC可以在不引入过多假阳性鉴定的情况下鉴定到所有的正确修饰肽段。　　作者随后对组蛋白修饰组数据更进一步探索发现组蛋白赖氨酸乙酰化(Kac)和一甲酰化(Kme1)和精氨酸一甲基化(Rme1)在测试数据集中被广泛发现共存于目标修饰的肽段上。这些赖氨酸和精氨酸上的背景修饰(尤其是Kac)可以导致酶切效率的降低，产生更长的含目标修饰的肽段，从而使得短肽上的修饰位点被鉴定到。因此考虑这些高丰度的背景修饰可以促进对目标修饰位点的鉴定，同时也有助于对组蛋白修饰crosstalk的研究。在两个测试数据集中，作者证明在搜库时考虑Kac，Kme1和Rme1帮助多鉴定到了45%和75%的组蛋白乳酰化修饰位点。基于以上对搜库分析流程的优化，作者建立了深度组蛋白修饰鉴定分析方法CHiMA (Comprehensive Histone Mark Analysis)。作者在两个测试数据集中对CHiMA进行详细地测试证明其相对传统搜库方法能够多鉴定到近一倍的组蛋白修饰位点。在以上方法开发过程中，所有鉴定结果作者均进行了手动验证以确保准确性。　　作者最后使用CHiMA对组蛋白赖氨酸乳酰化、2 -羟基异丁酰化、巴豆酰化和苯甲酰化的数据进行重分析，发现了113个新的组蛋白修饰位点(histone mark)，将此前的数目提高了几乎一倍。作者手动检查了所有新鉴定位点肽段的PSM质量，并将其分为了高置信度和中等置信度两类，其中后者的PSM可能有如下瑕疵：1) 肽段碎片离子的信号强度过低 2)谱图中高质核比区间(大于母离子质核比)有无法被解释的高强度离子。为了确保这些新鉴定的组蛋白修饰位点的可靠性，作者合成了所有中等置信度的乳酰化和巴豆酰化新鉴定位点的肽段。所有合成肽段的二级谱图均与鉴定肽段的谱图一致，证明了这些新鉴定位点的正确性。除了这些新鉴定位点之外，作者还总结了所有共存于同一条肽段上的修饰组合，并人工合成了其中部分肽段以验证其正确性。　　综上所述，CHiMA提供了第一个专为组蛋白修饰鉴定量身定做的数据分析方法，为组蛋白修饰参与的表观遗传学研究提供了重要工具。在本工作中新发现的组蛋白修饰位点也将为未来表观遗传学的机制研究提供重要的基础。本文的通讯作者为芝加哥大学Ben May癌症研究所的赵英明教授和北京大学化学与分子工程学院、北大-清华生命联合中心、北京大学合成与功能生物分子中心的王初教授。赵英明课题组博士后高晋君(王初课题组2019届毕业生)为本文第一作者，明尼苏达大学陈悦教授、北京大学张迪教授、赵英明课题组盛心磊博士等合作者为本课题做出了贡献。该工作得到了国家自然科学基金委、科技部重点研发计划、北京市杰出青年科学家等项目的经费支持。　　文章链接：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adf1416　　原文引用：DOI: 10.1126/sciadv.adf1416