质谱蛋白数据分析

超高效液相色谱-高分辨质谱(UPLC-HRMS)已经成为蛋白质组学、代谢组学以及药代动力学研究中的一项核心支撑技术，通过对不同生物样品的定量研究可以全面、精细地表征该生物体系的生理特性及预测功能。在用于蛋白质组学的质谱分析中，无标定量以其稳定性和安全性逐渐占据了主要地位。MSE方法是由Waters公司开发的应用在Q-TOF类型质谱仪器上的一种组学数据采集方法，作为一种数据独立获取(DIA)方式，它可以提高无标蛋白质定量的准确性和动态范围。但由于它特殊的输出格式形式，一些致力于分析数据依赖型(DDA)数据的常用开源软件不能对MSE 数据进行进一步的分析。 　　近日，中国科学院天津工业生物技术研究所水雯箐研究组成功建立了对基于MSE方法的无标定量蛋白质组学数据的新分析流程。在该研究中，结合开源软件Skyline和统计软件Diffprot建立起的工作流程，实现了对无标定量MSE质谱数据的定量分析。通过对磷酸化肽段和全细胞质蛋白质组定量数据的分析应用，验证了新开发流程的可靠性、稳定性、准确性和透明便捷的处理流程。另外，该研究创新性地发现改进后的新流程也可以应用于对小分子化合物的大规模定量分析，在蛋白质配体相互作用实验中，研究人员利用该新流程发现了针对药物靶点蛋白NDM1的新型小分子配体。 　　该研究获得国家自然科学基金和天津自然科学基金项目的支持，相关研究成果已经发表于Proteomics (2014,14:169&ndash 180)，天津工生所和南开大学联合培养的研究生刘姗姗为第一作者。 　　 无标定量MSE数据分析流程图

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

日前，服务科学领域的全球领导者 Thermo Fisher Scientific 和蛋白质组学人工智能领域的领导者 MSAID 合作，为蛋白质组学研究人员提供先进的质谱软件，从而产生市场——通过使用人工智能 (AI) 和深度学习显着提高肽识别和定量能力，从获取的数据中获得领先的生物学洞察力。带有 CHIMERYS by MSAID 的 Thermo Scientific Proteome Discoverer 3.0 软件利用人工智能（AI）显着提高蛋白质组学数据中独特肽识别的识别率和数量。与通常假设串联质谱中的所有峰均来自单个肽的现有方法相比，CHIMERYS 确定了可以解释获得的串联质谱的最小肽集。与现有工具相比，这种创新方法使典型蛋白质组学数据集的独特肽识别数量增加了 1.8 倍，蛋白质识别数量增加了 1.5 倍。除了提高蛋白质覆盖率和定量能力外，Proteome Discoverer 3.0 软件与 CHIMERYS 搭配使用还有助于加快数据采集速度，从而提高样品通量。Thermo Fisher Scientific 和 MSAID 在宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚会议中心举行的第 69 届美国质谱学会（ASMS）质谱和相关主题会议上展示他们的新软件解决方案。「以前的技术无法完全解释使用质谱法生成的数据，因为质谱可能包含来自多个共同分离肽的片段，而这些片段无法使用当前算法进行识别。」 Thermo Fisher Scientific 的色谱和质谱研发副总裁 August Specht 说，「通过使用 Proteome Discoverer 3.0 软件和 CHIMERYS，科学家们现在可以利用人工智能对蛋白质组数据进行更深入的挖掘。这不仅提高了蛋白质组学的覆盖范围，而且还扩展了蛋白质组学科学家获取和应用数据的方式。」MSAID 首席执行官 Martin Frejno 说：「嵌合光谱是基于质谱的蛋白质组学中的一个长期存在的问题。通过 CHIMERYS，我们使用 AI 从头开始重新构想串联质谱的分析来解决它。」Proteome Discoverer 3.0 软件版本还包括更新的 INFERYS 预测模型，扩展了对串联质量标记（TMT）、碰撞诱导解离（CID）的支持，并为免疫肽组学提供了改进的结果。通过 Proteome Discoverer 3.0 软件和 CHIMERYS 的智能数据分析与 Thermo Scientific Vanquish Neo 超高效液相色谱（UHPLC）系统和 Thermo Scientific Orbitrap 质谱平台中的领先硬件技术配对，研究人员将有能力继续突破界限 蛋白质组学研究。有关 Thermo Scientific Proteome Discoverer 3.0 软件和 MSAID 的 CHIMERYS 的更多信息：www.thermofisher.com/proteomediscoverer关于 Thermo Fisher ScientificThermo Fisher Scientific 官网：www.thermofisher.comThermo Fisher Scientific 是科学服务领域的全球领导者，年收入约为 350 亿美元。「我们的使命是让我们的客户让世界更健康、更清洁、更安全。」 无论他们的客户是在加速生命科学研究、解决复杂的分析挑战、改进患者诊断和治疗还是提高实验室的生产力，Thermo 都会在这里为他们提供支持。他们由 90,000 多名员工组成的全球团队通过行业领先的品牌（包括 Thermo Scientific、Applied Biosystems、Invitrogen、Fisher Scientific、Unity Lab Services 和 Patheon）提供无与伦比的创新技术、购买便利和制药服务组合。关于 MSAIDMSAID 官网：https://msaid.de/MSAID GmbH [ m s e d] 改变了科学家分析蛋白质组学数据的方式。MSAID 是德国慕尼黑工业大学蛋白质组学和生物分析系主任的私人控股信息学分拆公司。该公司由一个跨学科的科学家团队创立，其愿景是为蛋白质组学领域提供更好的计算解决方案。该团队成员在蛋白质组学数据的获取、分析和解释方面拥有极其出色的业绩记录和长期的专业知识。作为蛋白质组学人工智能的领导者，他们用强大的、基于人工智能的解决方案取代当前的算法，并为更深入、更可靠的蛋白质组学数据查询方式铺平道路。相关报道：https://www.biospace.com/article/releases/innovative-approach-redefines-data-analysis-in-proteomics-research/?keywords=AI

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）。

新一代软件加强了控制能力，独具Pathway Mapping、Process Automation功能及改进的化合物数据库通道日内瓦—（美国商业资讯）—沃特世公司（纽约证券交易所代码：WAT）近日在瑞士日内瓦举行的第20届国际质谱大会上，推出了2.0版Progenesis? QI。该软件是一款用于液相色谱-质谱(LC-MS)小分子组学数据分析的新一代软件。 继六月份推出适用于蛋白质组大分子组学数据分析的2.0版Progenesis QI，沃特世今天发布的软件进一步完善数据平台。Progenesis QI和Progenesis QI蛋白组学软件将液相色谱-质谱(LC-MS)的数据分析速度和精度都提升至新水平，使用户能快速定量和鉴定样品中发生显著变化的小分子、脂质化合物和蛋白质。 Progenesis QI 2.0版的新功能包括：Pathway Mapping能促进将现有发现纳入生物学情境中的过程，从组学数据中获得尽可能多的信息；Workflow Automation能在没有人为干预的情况下，使软件在多个处理阶段自行运转，不仅节省了宝贵的时间，还能在夜间和周末持续运转；改进的化合物数据库通道，提高了成功鉴别化合物的机会；与EZInfo 3.0的扩展统计功能完美结合，具有双向的数据流，只需通过单一的菜单导向命令，就可实现灵活的数据挖掘。 沃特世全球营销和信息部门副总裁Rohit Khanna博士表示：“未进行深入了解的新发现是无用的。最新版本的Progenesis QI拥有改进的界面，使得软件的使用比以前更直观快速，让用户对他们的研究更有信心，并能更深入地理解获得的结果。” Progenesis QI 2.0版拥有基于研究人员的工作方式的灵活、直观易学的工作流程。它有着高度可视化的用户界面。扩展后的功能拓宽了在制药、健康科学、食品、环境和化学研究等诸多研究领域的应用。 如需了解更多有关Progenesis QI 2.0版软件的信息，请访问http://www.nonlinear.com/progenesis/qi/。更多Progenesis QI生物信息学软件的信息，请访问：http://www.waters.com/waters/zh_CN/Progenesis-QI-Software/nav.htm?cid=134790655&locale=zh_CN关于Progenesis QI软件2014年4月，在德国慕尼黑的Analytica Conference（分析研讨会）上，沃特世继收购组学数据分析软件领域的全球领导者Nonlinear Dynamics Ltd.之后，推出了Progenesis QI和Progenesis QI蛋白质组学软件。2014年6月，沃特世发布了用于蛋白质组学的2.0版Progenesis QI，扩充了信息学套装。Progenesis QI软件使研究人员能采用独特的方法分析并可视化LC-MS数据，准确定量和鉴定化合物和蛋白质。Progenesis QI软件支持所有常用的LC-MS数据格式，具有直观的导向性工作流程，能使用户能在宝贵的样品中快速、客观、可靠地找到目标化合物。Progenesis QI 2.0版拥有pathway mapping、process automation和改进的化合物数据通道等新功能，能提供增强的控制能力和功能。

镜质合璧 还原真实质谱成像数据分析软件IMAGEREVEAL MS 简化常规分析您还在担心浪费宝贵的时间或丢失有价值的数据？利用IMAGEREVEAL MS可自动从大量数据中发现重要信息。 IMAGEREVEAL MS工作流程 主要特点 只需3步即可完成数据处理✦ 利用“整合分析”模式在“整合分析”模式下通过预设参数可自动获取具有显著特征的质谱图像。这一功能非常便于用户以同样方式处理大量数据。用户只需执行一步操作即可创建基于差异分析和/或图像分析的数据列表、进行数据统计分析以及获取质谱图像。 使用“整合分析”的示例在“整合分析”模式下，软件会自动选取NASH组织中与正常组织相具有特殊性的质谱图像。 多种分析模式3个分析模式示例对NASH（非酒精性脂肪性肝炎）小鼠肝脏的分析NASH（非酒精性脂肪性肝炎）是指一种与饮酒无关的脂肪肝疾病。 1找出NASH组织特有的分子差异分析 2查找与染色图像分布相似的分子图像分析 3创建显示目标分子浓度分布的质谱图像定量分析 处理多种格式数据利用自带的数据转换工具“IMDX Converter”可以将多种格式的数据转换为IMAGEREVEAL MS可读取的imdx格式。 * 无法保证转换其他仪器中的所有数据。有关数据转换的实际结果，请参阅产品介绍网站。 其他功能1靶向分析/非靶向分析靶向分析：基于列表中目标m/z值进行分析，如脂质或代谢物等。此外，还可以创建自定义列表。 非靶向分析：在指定的质量范围内对所有m/z进行分析。可用于检查该范围内包含的有意义的m/z值。 化合物列表 2同时处理多个质谱图像数据文件本软件可以同时处理多个数据文件，并且一次性导入所有数据后即可进行图像对比，操作简单。分析大数据无需拆分，可直接分析达几百GB的数据文件。30天试用版IMAGEREVEAL MS包含所有功能，如有需要可登录以下网站或点击文末“阅读原文”前往下载。https://www.shimadzu.com/an/lifescience/imaging/reveal.html 本文内容非商业广告，仅供专业人士参考。

p 　　何为非变性质谱?就是选用温和的溶液体系及质谱条件，使蛋白保持在非变性状态下被分析。听到这，有些小伙伴可能会一头雾水：师兄师姐教我处理蛋白质样品的时候，第一步就是要变性啊，怎么现在又不要变性了? /p p 　　在通常的蛋白质相关分析中，为了破坏蛋白质的三维立体空间结构，便于酶解等操作，会通过加热或是加入高浓度的变性试剂(如尿素、盐酸胍等)，使蛋白质变性 另外，对于常用的分离手段——反相色谱来讲，其流动相的酸性pH条件与高有机相同样也会使蛋白质变性。当需要对蛋白质中的非共价结合进行研究时，为了避免非共价结合被强烈的变性条件所破坏，则需在非变性的液相-色谱条件下(通常为50mM醋酸铵，pH=7的中性体系)进行研究 另外，对于组成较为复杂的蛋白样品，在非变性条件下分析时，由于体系中质子数减少，所以蛋白电荷态数目也会相应减少，电荷态之间的相互重叠度也会下降，进而减少复杂组分之间的相互影响，从而能够得到复杂蛋白样品中每个组分的分子量信息(图1)。 /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img title=" 图1_副本.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201704/insimg/56171fe8-be7c-4cc8-a672-814a9fe87e30.jpg" / /p p style=" TEXT-ALIGN: center" 　 strong 图1 /strong 同一样品分别于变性及非变性条件下进行分子量测定的原始谱图 /p p 　　目前， strong 非变性质谱技术主要应用在两个方面 /strong ：一是 strong 生物制药领域 /strong ，通过打开单克隆抗体链间二硫键后在Cys位点上偶联小分子药物(Cys-ADC)的完整分子量分析，此类药物的链间仅靠非共价力结合，故变性条件下各条链会分离，无法测得其完整状态的分子量 另一应用方向为 strong 研究蛋白质多聚体 /strong ，非变性条件下不仅可以保持各个亚基间的非共价相互作用，同时由于中性条件更接近生理状态，得到的结果更具意义。 /p p 　　现在，非变性质谱与氢氘交换、X-ray衍射、核磁共振、冷冻电镜和cross-linking等技术联合使用、互为补充，已经越来越多的被应用在结构生物学、生物医药等领域的研究中。本期文章将会重点介绍非变性质谱在治疗性生物医药制品完整分子量测定中的研究，下期文章将会侧重介绍非变性质谱用于蛋白复合物的研究进展。 /p p span style=" COLOR: #002060" strong Orbitrap超高分辨质谱：非变性质谱研究的理想平台 /strong /span /p p 　　古人云：工欲善其事，必先利其器。要想研究做得好，趁手工具不可少!针对于非变性质谱研究中的需求，我们在Orbitrap质谱平台上对相关参数进行了优化，包括离子源区脱溶剂能量、质量范围的扩展以及高质荷比离子传输效率的优化等，使Orbitrap在固有的高分辨率、高质量精度及高灵敏度基础上，在非变性质谱领域也能有出色表现。 /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img title=" 图2_副本.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201704/insimg/caeec8f3-896f-4e02-a44a-84aae9ecd287.jpg" / /p p style=" TEXT-ALIGN: center" 　　 strong 图2 /strong Orbitrap质谱平台用于非变性质谱分析 /p p 　　上文中提到，在生物制药领域中，会通过分子工程设计，在单克隆抗体的特定氨基酸上通过化学反应，偶联上小分子治疗药物，通过单克隆抗体的靶向识别功能将小分子药物精确带至病变细胞处并释放，达到精确给药、减少毒副作用的目的，这类药物被称作抗体药物偶联物(Antibody Drug Conjugates，ADCs)。在这类药物中，通过将单抗链间二硫键打开从而在Cys位点上偶联药物的Cys-ADC，由于其链间仅靠非共价力结合，故需在非变性质谱条件下才能对其完整分子量进行测定(图3)。 /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img title=" 图3_副本.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201704/insimg/270ff8dd-d5c1-442b-baf1-f287fcb557b9.jpg" / /p p style=" TEXT-ALIGN: center" 　 strong 　图3 /strong Cys-ADC结构示意图 /p p style=" TEXT-ALIGN: center" 　　图4展示了使用非变性质谱平台对Cys-ADC进行完整分子量测量的结果。由图中不难发现，使用体积排阻色谱(SEC)，可以将单克隆抗体与其他杂质分离开，而Orbitrap质谱平台能够得到基线分离、信噪比高的原始谱图。经数据处理软件解卷积处理后，可见偶联了0/2/4/6/8个小分子药物的簇峰分布，符合Cys-ADC的典型分布特征 解卷积后计算所得该ADC的药物/抗体比值(Drug to Antibody Ratio, DAR)，与之前报道过的DAR值相符。 /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img title=" 图4_副本.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201704/insimg/b494de8a-6ac5-42cf-ad12-d84637e32bef.jpg" / /p p style=" TEXT-ALIGN: center" 　　 strong 图4 /strong 使用非变性质谱平台对Cys-ADC进行完整分子量测量。 /p p style=" TEXT-ALIGN: center" 　　(上)，原始色谱/质谱图 (下)，解卷积后谱图。 /p p 　　作为对照，在变性条件下也对同一个样品进行了分子量测定(图5)，发现链间的非共价结合在强烈的变性条件下均被破坏，只能观察到部分ADC的分子量信息。该实验进一步说明了在非变性条件下对Cys-ADC进行分子量测定的必要性。 /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img title=" 图5_副本.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201704/insimg/46b85220-b769-47dc-b534-f92c93b56cff.jpg" / /p p style=" TEXT-ALIGN: center" 　　 strong 图5 /strong 变性质谱条件下对Cys-ADC进行分子量测量。 /p p style=" TEXT-ALIGN: center" 　　(上)，原始色谱/质谱图 (下)，解卷积后谱图。 /p p 　　对于常见的另外一种ADC——Lys-linked ADC，虽然其小分子药物与单克隆抗体是通过共价键相结合，但偶联上小分子药物后，ADC的复杂度大大增加，此时若在非变性条件下进行分子量测定，可以减少信号之间的干扰，得到更加准确的测量结果(图6)。 /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img title=" 图6_20170406090915_副本.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201704/insimg/7c9e60f0-f01a-45eb-85eb-f9dceece9c46.jpg" / /p p style=" TEXT-ALIGN: center" 　　▲非变性条件可减少复杂组分间信号重叠 /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img title=" 非变性2_20170406090518_副本.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201704/insimg/e634be51-bf68-49f2-b7be-e205227a7242.jpg" / /p p style=" TEXT-ALIGN: center" 　　▲非变性条件下Lys-ADC完整分子量测量结果 /p p style=" TEXT-ALIGN: center" 　　 strong 图6 /strong 使用非变性质谱平台对Lys-ADC进行完整分子量测量。 /p p 　　 strong 小结 /strong /p p 　　本期我们对非变性质谱技术的原理、适用范围进行了介绍，并以Cys-ADC与Lys-ADC样品的完整分子量测量为例展示了该方法的应用，不知道小伙伴们有没有对非变性质谱技术有个初步的了解呢?下期我们将会介绍该技术在蛋白复合物研究中的应用，各位看官走过路过不要错过，我们下期见! /p p 　　参考文献 /p p 　　[1] Dabaene et al., Anal Chem. 2014, Nov 4 86 (21):10674-83. /p p & nbsp /p

在翻译后修饰和/或极碱肽的序列分析方面，电子转移裂解（ ETD ）线性离子阱质谱是很有优势的工具。传统的诱导活化裂解（CAD）常用来鉴定蛋白，并试图确定和找到他们修饰的位点，但这种技术有其本身固有的缺点，下面将详细叙述。与线性离子阱的结合使用的ETD是蛋白质组学研究的一个可靠的技术，可以很容易鉴定用CAD不能鉴定的多肽。ETD 是一个相对较新的肽/蛋白质碎裂的技术，能够大大推进质谱鉴定蛋白质这个领域的进步。 翻译后修饰 翻译后修饰（PTM）是翻译后的蛋白质进行的一种化学修饰，是蛋白质生物合成的后续步骤之一。蛋白的分析及其翻译后修饰的分析对于研究许多疾病是非常重要的，如癌症、糖尿病、心血管疾病和神经退行性疾病---阿尔茨海默病。这是因为在蛋白质的合成的过程中以及合成之后，可能发生各种蛋白修饰。对于正常细胞的功能，这些修饰是必须的，但调节这些修饰的变化可能会导致疾病的发生，如阿尔茨海默病，癌症和勃起功能障碍。蛋白质修饰可提高/降低蛋白质的活性，可以与其他蛋白质发生相互作用和将某一蛋白质定位到细胞的特定地方。 翻译后修饰，如磷酸化，乙酰化和甲基化被用作化学开关，激活/灭活组蛋白基因转录调控， DNA复制和DNA损伤修复。组蛋白是染色质的主要蛋白，DNA盘绕时，它们起到线轴的作用，而且在基因调控中发挥重要作用。因此，鉴定这种翻译后修饰是必需的，因为它在生物系统中对于某些蛋白的功能和作用至关重要。 用CAD鉴定蛋白 质谱在确定蛋白及其翻译后修饰上发挥了不可或缺的作用。CAD是一种常见的分析鉴定蛋白质的技术。一般用胰蛋白酶将蛋白质消化成较小的多肽，然后用反相色谱将其分离，并直接注入电喷雾质谱仪检测，通过串联质谱（ MS / MS法）获得序列信息。通过电喷雾电离这些多肽形成几种带电状态的肽离子，而较低带电状态的最适合CAD分析。低能量的CAD串联质谱一直是最常用的分析方法，通过裂解肽离子进行后续的序列分析。 翻译后修饰分析，如磷酸化，磺酸化和糖基化很难用CAD进行分析，因为这些修饰通常是不稳定且容易丢失肽骨架的碎裂信息，从而导致很少或几乎不能得到肽序列和磷酸化位点。利用常规的CAD质谱对于含多个碱性残基多肽测序也是极为困难。 根据不同的蛋白质序列，有时胰蛋白酶会产生过小或过大的肽段。在这种情况下，缺乏可信的序列分析手段。因此CAD对短的，低带电的多肽是最有效的。对于鉴定蛋白和了解蛋白的生物学功能，这是一种广泛使用的方法，然而，限制了研究者分析了所有的肽段，这也阻止多个翻译后修饰位点的检测和了解这些蛋白的生物学功能。 先进的碎裂方式：ETD ETD是基于离子/离子气相化学一种碎裂多肽的新方法。ETD通过从阴离子自由基到质子肽转移电子的化学能量将肽碎裂，这引起多肽骨干的分裂。 ETD产生的骨干肽序列和肽侧链的信息往往与CAD互补。 ETD已成功应用与线性离子阱以及其前身三维离子阱。虽然ETD在三维阱的执行价格具有竞争力且和CAD自身相比提供了独特好处 ，这样的组合并没有提供蛋白质组学分析所需的技术能力。非线性离子阱的ETD，它一直未能很好控制裂解过程，而且由于三维阱离子存储能力的有限不能处理大量的多肽。基于此，研究人员已经提出ETD功能应用于线性离子阱（Thermo Scientific LTQ XL mass spectrometer质谱仪） 。 相对于传统的CAD技术， ETD提供了更稳定的方法来定性PTMs，鉴定大型多肽或甚至整个蛋白质。 ETD能够将普通翻译后修饰的多肽，或者多个碱性残基的多肽甚至整个蛋白质生成离子。 ETD也可以轻易碎裂含有二硫键的的多肽。 ETD是为更复杂的FT-ICR仪器开发相似的裂解技术。使用电子转移试剂，而不是影响肽碎裂的自由电子使ETD在广泛使用的射频四极离子阱中得到应用。射频离子阱质谱仪具有低成本，低维护费用以及更易接受优点，相对于CAD碎裂方法，ETD碎裂技术能够产生更多的产物离子，利于肽段的解读。 ETD的线性离子阱提供了强有力的工具鉴定蛋白及其翻译后修饰 。LTQ XL线性离子阱质谱仪比其他任何离子阱提供更多的结构信息，ETD能够得到常规方法无法得到的序列信息。相比非线性离子阱，ETD的线性离子阱的显著特征在于离子和离子发生反应。虽然ETD功能是完全自动的且通常无需用户干预，但是当需要对离子数进行累积的时候，用户可通过软件完全控制线性离子阱的离子。线性离子阱质谱仪有能力处理大量的样品，并分析低浓度的大分子和小分子。与非线性离子阱的相比，该过程更为复杂和费时 应用实例 在最近的应用中，极碱的多肽和大量重要的翻译后修饰已经用含CAD和ETD线性离子阱质谱分析了。通常CAD碎裂方式产生的普通只显示有限的肽碎裂信息。然而，用ETD碎裂这些多肽的时候， 肽骨架碎裂信息能完全或几乎完全产生，因此得到更广泛的多肽序列的信息。 ETD的灵敏度和稳定性对于蛋白质组学分析是必不可少的。 ETD提供了高度可靠的解决方案，此方案具有用户友好性，几乎不需要日常维护，并提供高度准确的数据，而且ETD的数据分析有相应的软件支持，非常方便简单。 结论： 在蛋白质组学研究领域，ETD的应用对于研究疾病的机理，如癌症，药物开发研究以及细胞功能和信号转导有重大意义，ETD将扩大目前的分析，包括更多的碱性、非胰酶切肽段和蛋白质。它们能确定各种翻译后修饰以及鉴定新的蛋白亚型。 配备ETD的线性离子阱质谱可应用于蛋白质组学各个领域内。ETD的线性离子阱将继续推动蛋白质组学的发展，而且已被证明是替代CAD一种有效技术，而且ETD同样可以应用于非线性离子阱进行肽序列分析。在不久的将来，配备ETD的线性离子阱预计将成为碎裂技术的一种新选择。 参考文献 Leann M. Mikesh et al, The utility of ETD mass spectrometry in proteomic analysis, Biochemica et Biophysica Acta (2006), doi:10.1016/j.bbapap.2006.10.003 关于 Thermo Fisher Scientific （赛默飞世尔科技，原热电公司） Thermo Fisher Scientific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30000人，在全球范围内服务超过350000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ThermoScientific和FisherScientific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。ThermoScientific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。FisherScientific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，

p 　　感染性疾病的爆发与流行是我国乃至全球的公共卫生威胁，感染性疾病占全部死因的25%以上，而微生物快速准确鉴定是感染性疾病治疗的关键因素。国家卫计委关于全国食物中毒事件情况的通报中，微生物性中毒事件及中毒人数均居首位。2010年美国沙门氏菌感染、2015年肉毒杆菌污染奶粉等生物安全公共事件，都突显出致病菌的严重危害。 /p p 　　目前微生物国标的生化培养鉴定方法，鉴定时间超过72小时，鉴定范围在600种以内。该项目在国家重大科学仪器设备开发专项和传染病重大专项的支持下，由军事科学院牵头，中科院微生物所、国家疾控中心、301医院、302医院、毅新质谱等十几家国内知名医疗单位及机构联合，攻克离子聚焦与双场加速、脉冲延迟与例子推斥等质谱技术难题 研发了微生物全细胞蛋白组提取试剂 历时5年，经过3万株菌的蛋白组生物信息分析，开创了非线性相似性度量的人工智能算法，共同建立了超过370属、2200种、7900株的微生物蛋白指纹图数据库及全球首个微生物质谱云中心，实现了2200种微生物在培养后5分钟内快速鉴定的飞行时间质谱系统。时至今日，该数据库已经拓展至8100株，临床验证数量超过15万株。项目。该成果已在40余家医院及科研单位开展应用，获得了包含北京协和医院、解放军302医院、浙江大学附属第二医院、深圳北大医院、北大口腔医院等机构在内的一致好评，以下为部分医院发表的相关文章及用户体验。 /p p 　　该项目成果获发明专利4项、实用新型4项、软件著作权6项，发表论文20余篇。此次获奖，源于以下5大技术创新点。 /p p img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/noimg/ba6a6a60-1e36-40a0-b1d7-e9e0320bc21e.jpg" title=" 001.jpg" width=" 650" height=" 406" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" style=" width: 650px height: 406px " / /p p img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/noimg/0330b28c-ee31-406e-bdfb-b5696a52f9e1.jpg" style=" width: 650px height: 409px " title=" 002.jpg" width=" 650" height=" 409" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" / /p p img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/noimg/24544e0d-ef9b-465e-9ac6-d2001ca5981b.jpg" style=" width: 650px height: 406px " title=" 003.jpg" width=" 650" height=" 406" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" / /p p img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/noimg/e9e88416-68d0-450f-b1ee-2ce1b24916e0.jpg" style=" width: 650px height: 406px " title=" 004.jpg" width=" 650" height=" 406" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" / /p p img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/noimg/d2ab5146-3d85-47f7-91dc-33c45d5e98bc.jpg" style=" width: 650px height: 406px " title=" 005.jpg" width=" 650" height=" 406" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" / /p p img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/noimg/5fc87af2-2f89-4da1-9ec1-a352ada32350.jpg" style=" width: 650px height: 406px " title=" 006.jpg" width=" 650" height=" 406" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" / /p p 　　 strong 数据来源：北京科学技术奖答辩文件 /strong /p p 　　2月5日，北京市科学技术奖励大会隆重召开，北京市政府颁发了2017年度北京市科学技术奖。本次获奖领域涵盖纳米材料、生命科学、电子通讯、信息科学等领域，兼有原始创新、应用创新等环节。其中，由军事科学院牵头，由中科院微生物所、国家疾控中心、301医院、302医院、毅新质谱等十几家国内知名医疗单位及机构共同完成的 “2200种微生物蛋白谱数据库及飞行时间质谱鉴定系统研发及产业化”项目，喜获该奖项。 /p p img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/noimg/bfb99ddb-b294-4d67-b8c9-5ca1686ab4c7.jpg" title=" 001.jpg" width=" 650" height=" 433" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" style=" width: 650px height: 433px " / /p p style=" text-align: center " strong “2200种微生物蛋白谱数据库及飞行时间质谱鉴定系统研发及产业化”荣获北京科学技术奖 /strong /p p 　　北京市科学技术奖的设立，旨在奖励在本市科学技术进步活动中做出突出贡献的个人和组织，调动科学技术人员的积极性和创造性，加速本市科学技术进步，促进首都的经济建设和社会发展。 本项目的完成， 是对该项目参与单位多年来所做贡献的认可与肯定。 /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/noimg/2343ebb0-dad2-4ad0-ab27-eee3b166f74a.jpg" title=" 00.jpg" width=" 580" height=" 436" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" style=" width: 580px height: 436px " / /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201802/noimg/f86e6cd4-3705-4b2e-b685-07ee0947c396.jpg" title=" 002.jpg" / /p p style=" text-align: center " strong 中共中央政治局委员、北京市委书记蔡奇，市委副书记、市长陈吉宁，国家科技部副部长李萌等领导为获奖者颁奖 /strong /p p br/ /p

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 & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 近日，岛津公司宣布发布IMAGEREVEAL MS质谱成像数据分析软件。该软件可以不需要任何额外的时间或麻烦，即可从多种角度分析数据，从而简化了数据分析过程。它特别适合用于分析大数据集或者同时分析多组数据。岛津将在9月5日至7日举办的JASIS展会上展示这款软件。 /p p style=" text-align: center" img src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201808/insimg/9aa35697-5099-45a4-9d58-757dd3bbe885.jpg" title=" imagereveal_ms.jpg" / /p p style=" line-height: 1.5em " & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 质谱成像技术主要用于分析二维图像，这些图像显示了用质谱仪测定的物质的分布情况。近年来，在空间分辨率和质量精度方面的技术进步使得质谱产生了大量的数据，这对数据分析产生了极大的挑战。 /p p style=" line-height: 1.5em " & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp IMAGEREVEAL MS质谱成像数据分析软件可以通过轻松搜索大量质谱成像数据的功能，从而获得所需信息来解决上述问题，这可显著提高研究效率。该软件包括六种类型的数据分析功能，具有不同的可用功能，具体取决于客户选择的许可证。数据转换器可用于分析非岛津质谱仪测量的数据。 /p p style=" line-height: 1.5em " & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp IMAGEREVEAL MS软件起源于同九州大学医疗氧化还原导航创新中心的联合研究。自2006年以来，岛津通过提供一系列质谱系统和专门知识，作为合作伙伴参与了该项目。从2012年到2016年，岛津公司与三菱田边制药公司合作开发了质谱数据软件，该软件能够无缝分析从基质辅助激光解吸/电离质谱仪(MALDI-MS)上得到数据。所得到的原型均是IMAGEREVEAL MS软件研发的基础。 /p p br/ /p

与其他的组学学科相似，代谢组学的数据收集是个问题，但肯定不是研究人员面对的最大问题。大多数人都同意，更大的问题是弄清楚代谢组学数据集到底意味着什么。幸运的是，不断出现的分析工具正在帮助打破这个瓶颈。 　　研究人员逐渐懂得，如果你真的想要了解细胞行为，你需要研究代谢物。基因编码蛋白质，而蛋白质作用于小分子。这些分子的存在和丰度，被统称为代谢组(metabolome)，反映和影响了健康、营养、免疫系统等。 　　与其他的组学学科相似，代谢组学的数据收集是个问题，但肯定不是研究人员面对的最大问题。大多数人都同意，更大的问题是弄清楚代谢组学数据集到底意味着什么。&ldquo 数据分析仍是个巨大的瓶颈，&rdquo 赛默飞世尔代谢组学的市场部经理Yingying Huang说。 　　幸运的是，不断出现的分析工具正在帮助打破这个瓶颈。 　　光谱图库 　　代谢组学的数据分析主要分为两个部分：峰值检出(peak picking)和峰值鉴定(peak identification)。峰值检出是利用代表不同条件(如健康和患病)的多个数据库进行筛选的过程，并鉴定出它们之间不同的光谱特征。在这些峰被发现之后，它们所代表的化合物必须被鉴定。 　　多个软件包可处理第一个问题，包括商业化工具(如安捷伦的MassHunter Profinder，布鲁克的ProfileAnalysis，赛默飞世尔的SIEVE&trade 和Waters的Progenesis QI)以及免费工具(MZmine和XCMS Online)。而一些图库正在开发或已被开发出，以解决第二个问题。 　　斯克里普斯研究所(Scripps Research Institute)代谢组学和质谱中心的主任Gary Siuzdak谈到，他的METLIN数据库目前列出了240,000种化合物，其中11,600种有MS/MS光谱数据。而人类代谢组数据库(HMDB)有近42,000种化合物，其中1,164种有MS和MS/MS数据。此外还有其他选择，包括ChemSpider和MassBank。 　　当然，我们不可能收集每个代谢产物的实验数据，加州大学戴维斯分校的Oliver Fiehn认为。目前有太多的代谢产物，而并非全部都有纯化形式作为标准品。&ldquo 在某些时候，你必须预测MS/MS图谱会怎么样，&rdquo 他说。 　　Fiehn解决这个问题的工具是LipidBlast，它包含200,000个预测的脂类光谱。&ldquo 这很难[做到]，&rdquo Fiehn承认，因为与肽段不同，代谢物有各种形状、形式和大小。有了LipidBlast，用户能够将它们未知的图谱与图库进行比较，看看是否有hit，就像DNA研究人员利用BLAST将基因序列与GenBank比较。赛默飞世尔也有个类似的工具，叫LipidSearch&trade 。 　　阿尔伯塔大学(University of Alberta)的化学教授Liang Li最近推出了一个类似的项目，MyCompoundID.org，以扩展HMDB的用途。MyCompoundID的建立是从HMDB中抽取8,000种代谢物，并计算它们的质量以及经历76种可能的生物转化(如磷酸化、甲基化或D-核糖基化)后的预测光谱特征。这些结果将帮助研究人员缩小未知光谱特征的可能身份。 　　SWATH采集 　　代谢组学研究可能是靶向，也可能是非靶向的。对于前者，研究人员设定他们的仪器(通常是三重四级杆质谱仪)来扫描特定的代谢物。而对于后者，仪器扫描特定质量范围内的一切，但只收集高丰度离子的MS/MS碎片数据。 　　这种所谓的数据依赖的流程是为方便起见而设计的。不过Fiehn认为，它不尽如人意，有时研究人员发现样品之间的特定离子变化明显，但没有被碎裂，因为它是低丰度的。 　　最近，苏黎世联邦理工学院的Ruedi Aebersold介绍了这个问题的解决方案1，它已被AB SCIEX商业化。这种被称为SWATH&trade MS的策略避开了数据依赖处理，而支持数据非依赖的处理，即所有进入质谱仪的离子都被碎裂和分析。它逐步分析用户定义的分离窗口，重复，并通过计算整理出产生的碎片，从而覆盖很宽的质量范围。 　　2013年，华盛顿大学的化学家Gary Patti利用安捷伦的6520 Q-TOF质谱仪和定制的R package，在代谢物上应用了一种类似的方法2。据AB SCIEX的高级营销经理Fadi Abdi介绍，AB SCIEX如今正将SWATH技术应用在蛋白质组学上。 　　用户在TripleTOF® 质谱仪上收集高速的光谱数据，并利用MS/MS光谱图库来解释它，这与蛋白质组学的方法相似。&ldquo 在数据依赖的分析中，如果您没有触发您的分子，则无法识别它，&rdquo Abdi谈道。&ldquo SWATH允许您收集样品中所有可检测种类的数据，带来更为全面的定量覆盖。&rdquo 　　通路分析 　　在研究人员鉴定出有趣的代谢物后，他们需要找出它们在生物系统中的作用。这时就需要通路分析的工具。通路分析让研究人员能够将代谢物定位到已知的生化通路上，为可能的遗传角色及其他代谢物提供线索。 　　Fiehn的实验室写了一个通路分析的工具，名为MetaMapp，而大部分商业化的代谢组学数据分析包也包含通路分析。赛默飞世尔的SIEVE数据分析包中就有这样的模块，它关联到KEGG通路数据库，而Bruker Daltonics也即将推出它的Compass PathwayScreener工具。 　　不过，Metabolon(北卡罗来纳州的一家代谢组学服务供应商)的首席科学家Mike Milburn认为，仅仅将代谢物定位到已知的通路商，还不足以看清整幅图像。Metabolon已经完成了约3000项代谢组学研究，每年开展600-700项，半数是科研客户。这些经验使得他们能够看到其他研究人员难以获得的代谢鸟瞰图。 　　对许多研究人员而言，开始代谢组学流程所需的技能、专长和费用使得外包给Metabolon这样的公司更为常见。但是那些愿意自己承担重任的研究人员也会发现，他们并不缺少计算上的工具。 　　无论采用哪种方式，Bruker Daltonics代谢组学的市场部经理Aiko Barsch说，&ldquo 我会鼓励新客户进入代谢组学，因为那儿包含了那么多的信息。有那么多新东西有待发现。&rdquo

p 　　日前, 江西省南昌大学食品学院发布发酵工程领域大型系列化研究设施(代谢组学研究质谱等)采购项目,预算1730万采购4套质谱系统,其中2套蛋白组学研究质谱，2套代谢组学研究质谱，并给出了详细的技术指标： /p p 　　项目编号：JXDY2020-G0067 /p p 　　项目名称：南昌大学食品学院发酵工程领域大型系列化研究设施(代谢组学研究质谱等)采购项目 /p p 　　预算金额：1730.0000000 万元(人民币) /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 103px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202011/uepic/2a157889-5108-4b77-aaed-ddcd0f71e19d.jpg" title=" 微信图片_20201118100404.png" alt=" 微信图片_20201118100404.png" width=" 600" height=" 103" border=" 0" vspace=" 0" / /p p strong 　　技术要求 /strong /p p 　 strong 　一、代谢组学研究质谱： /strong /p p 　　1.基本配置要求： /p p 　　1.1 四极杆-飞行时间质谱仪(配备独立 ESI、APCI 离子源)：2套。 /p p 　　1.2系统软件：2套，包括：质谱采集分析软件、高通量定量模块软件，定性处理分析模块软 /p p 　　件，全景定量采集模块软件各两套。 /p p 　　1.3代谢组学软件：2套 /p p 　　1.4系统实时校正系统：2套。 /p p 　　1.5专业版 Microsoft Office 2016软件：2套。 /p p 　　1.6工作站电脑：2套，配置不低于：双核3.6G CPU，内存4GB，3× 1TB硬盘，DVD-RW，23″ /p p 　　液晶显示器，正版Windows10操作系统。 /p p 　　1.7数据分析处理服务器：2套，配置不低于Dual Intel Xeon Gold 6134 Processors，64GB /p p 　　DDR4 (8x8GB) 2666MHz RDIMM ECC RAM. 2x 3.5 2TB 7200rpm SATA HDD in one RAID1 Volume， /p p 　　8x DVD+/-RW Slimline。 /p p 　　1.8泵油 4 瓶。 /p p 　　1.9二元高压混合泵：2套。 /p p 　　1.10温控自动进样器：2台。 /p p 　　1.11控温柱温箱：2台。 /p p 　　1.12五通道在线脱气机：2 套。 /p p 　　1.13配套大型氮气发生器：1套。 /p p 　　1.14配套大型不间断电源：20KVA (含8小时电池、电池箱)：1套。 /p p 　　1.15 C18 色谱柱：2根。 /p p 　　1.16 2 mL 样品瓶：200个。 /p p 　　1.17配套启动试剂及工具包：2套。 /p p 　　2.质谱联用仪要求技术指标： /p p 　　2.1 质谱主机：精确质量数四极杆-飞行时间质谱仪。 /p p 　　2.2质量范围(m/z)：5-40000amu或更宽。 /p p 　　2.3分辨率：扫描速度& gt 60张谱图/秒时分辨率≥40000 FWHM。 /p p 　　2.4离子源： /p p 　　2.4.1清洗离子源时不影响系统真空。 /p p 　　2.4.2电喷雾源(ESI)。 /p p 　　2.4.3 ESI 源流速10 µ L～3mL/min，100%H2O无需分流。 /p p 　　2.4.4灵敏度：柱上 1 pg 利血平(m/z 609.2807)，S/N& gt 2000:1。 /p p 　　2.4.5 离子源温度：≥700℃，保证最好的雾化效果，避免直接加热产生的热裂解。 /p p 　　大气压化学源(APCI)。 /p p 　　2.4.6 APCI 源流速 50 µ L-3mL/min，100%H2O 无需分流。 /p p 　　2.4.7 灵敏度：柱上 1 Pg 利血平(m/z 609.2807)，S/N& gt 2000:1。 /p p 　　2.5质谱数据采集速度：大于60张谱图/秒同时同时仪器稳定性≤1ppm。 /p p 　　2.6检测器数据转换速率：& gt 25GHz。 /p p 　　2.7质量精确度：≤1 ppm。 /p p 　　2.8必须配离子聚焦装置(必须为iFunnel 离子聚焦装置或 StepWaveXS离子聚焦装置或S-lens离子聚焦装置或 Qjet 离子聚焦装置中的一种)。 /p p 　　2.9 DIA扫描速度& gt 80可变窗口，最窄2 Da。 /p p 　　2.10谱图内动态范围：& gt 105。 /p p 　　2.11检测器：高性能电子倍增器。 /p p 　　2.12工作流程：具有定性、定量和同时定性定量三种工作模式。 /p p 　　2.12.1完全定性分析：使用强大的信息关联数据采集模式(IDA)和高分辨、高准确质量数一级扫描和二级扫描模式，获得相应的高分辨准确质量数一级谱图和二级谱图，完成对未知物的鉴定。 /p p 　　2.12.2完全定量分析(高分辨 MRM 定量，MRMHR)：高分辨 MRM 定量分析具有高选择性和数据可靠的特点，同一张质谱图中全质量范围都具有高分辨、准确质量质谱数据，可以用于高分辨质谱数据的定量分析。 /p p 　　2.12.3同时定性定量分析：一针进样，用高分辨一级质谱定量分析样品中的所有化合物，同时利用高分辨准确质量数二级质谱定性确证化合物。 /p p 　　2.13 质谱控制和数据分析软件。 /p p 　　2.13.1在一个窗口中，可以同时查看多个样本的谱图，比如通过重叠的色谱图或热流图(heat maps)进行快速简单的定性数据查看和比较。 /p p 　　2.13.2数据处理参数可用于大样本组，在数据处理和查看时节省时间。 /p p 　　2.13.3可以快速生成提取离子流色谱图，几秒钟内就可以给出几千个化合物的谱图，可用于筛查和确证。 /p p 　　2.13.4利用进样的 MS/MSALL 数据(所有产物的母离子)，可对单张谱图独特的扫描类型产生的全部的碎片进行可视化，有助于快速理解常见的碎裂和中性丢失。 /p p 　　2.13.5分子式发现器和结构解析等独特的工具，可以在分子水平上详细研究和表征化合物。其主要特点是加入了同位素丰度比和质量精度来过滤元素组成，同时可通过不饱和度、N-规则等也可帮助正确解析化合物的分子式，方便快捷。 /p p 　　2.13.6定量软件和处理软件，可用于小分子和大分子肽类化合物，符合 GLP 的定量分析软件，内有多种不同的定量积分模式，帮助 您更合理的积分色谱峰，界面方便快捷。 /p p 　　2.13.7实时质量亏损触发的 IDA 功能，一级 MS 扫描可同时接 50 个以上 MS/MS 扫描，该扫描模式能够实时捕获获得母药代谢产物的一级质谱信号，进行重点关注 MSMS，获得最多的母药代谢产物，特别在蛋白和药物相互作用研究。 /p p 　　2.14具有智能动态背景扣除，数据采集过程中，仪器自动选择某一时间点上离子强度有显著变化的离子去进行MS/MS分析，从而避免收集与洗脱液、色谱柱等相关的背景离子，有效提高信息关联扫描的MS/MS谱图收集的效率和质量，能够很好的克服按强度低丰度化合物采集 /p p 　　不到MSMS的弊端。 /p p 　　2.15计算机工作站：商用电脑。 /p p 　　2.15.1 处理器规格：≥Intel 酷睿双核，主频≥3 GHz，高速缓存≥3 MB。 /p p 　　2.15.2 内存：≥8 GB，DDR3-1333，有可扩展空闲插槽。 /p p 　　2.15.3 显卡：独立显卡，显存≥1GB，具备 DVI 或 HDMI 输出接口。 /p p 　　2.15.4 硬盘：7200 rpm，容量≥4 TB，有可扩展空闲插槽。 /p p 　　2.15.5 I/O 接口：千兆网卡，USB3.0 接口。 /p p 　　2.15.6 显示器：尺寸≥21 英寸，最佳分辨率≥1920× 1080，具备 DVI或 HDMI 输入接口。 /p p 　　2.15.7 系统软件：正版 windows10专业版、工作站所需的支持软件。 /p p 　　2.15.8 Microsoft office 2016专业版操作软件。 /p p 　　2.16 计算服务器不低于此配置：Dual Intel Xeon Gold 6134 Processors. 64GB DDR4 (8x8GB) /p p 　　2666MHz RDIMM ECC RAM. 2x 3.5 2TB 7200rpm SATA HDD in one RAID1 Volume. 8x DVD+/-RW /p p 　　Slimline. /p p 　　3.高效液相色谱技术要求指标： /p p 　　3.1二元并联高压混合泵： /p p 　　3.1.1流量范围：0.001～5.000 mL/min，步进 0.001 mL/min。 /p p 　　3.1.2最大压力：18500 Psi 。 /p p 　　3.1.3流量准确度：& lt 0.5% 。 /p p 　　3.1.4流量精密度：& lt 0.05% 。 /p p 　　3.1.5梯度混合精确度：& lt 0.15% 。 /p p 　　3.1.6梯度混合类型：二元高压混合。 /p p 　　3.1.7滞后体积：≤150 μL。 /p p 　　3.2温控自动进样器： /p p 　　3.2.1样品位数：不少于 110 位，同时兼容孔板及常规样品瓶。 /p p 　　3.2.2进样体积：0.01～20μL。 /p p 　　3.2.3交叉污染：0.005%。 /p p 　　3.2.4进样精度：& lt 0.15% RSD。 /p p 　　3.2.5自动进样器还具有自动样品稀释。自动进样器温控范围：5～40℃。 /p p 　　3.3 可冷却的柱温箱： /p p 　　3.3.1安全性能：具备防止误开门功能，在线监测泄露情况。 /p p 　　3.3.2柱温箱温控范围：5～100℃。温度稳定性：± 0.1℃。温度精度：± 0.1℃。 /p p strong 　　二、蛋白质组学研究质谱： /strong /p p 　　1.基本配置： /p p 　　1.1 四极杆-飞行时间质谱仪(配备独立 ESI、APCI 离子源)：2套。 /p p 　　1.2系统软件：2套，包括：质谱采集分析软件、高通量定量模块软件，定性处理分析模块软件，全景定量采集模块软件各两套。 /p p 　　1.3蛋白质数据采集和分析软件：2套。 /p p 　　1.4系统实时校正系统：2套。 /p p 　　1.5专业版 Microsoft Office 软件：2套。 /p p 　　1.6工作站电脑2套，配置不低于：双核3.6G CPU，内存4GB，3× 1TB硬 盘，DVD-RW，23″ /p p 　　液晶显示器，正版windows10操作系统。 /p p 　　1.7数据分析处理服务器：2套，配置不低于Dual Intel Xeon Gold 6134 Processors，64GB DDR4 (8x8GB) 2666MHz RDIMM ECC RAM. 2x 3.5 2TB 7200rpm SATA HDD in one RAID1 Volume，8x DVD+/-RW Slimline。 /p p 　　1.8泵油：4瓶。 /p p 　　1.9二元纳升色谱泵：2套。 /p p 　　1.10自动进样器：2套。 /p p 　　1.11控温柱温箱：2套。 /p p 　　1.12微流组件：2 套。 /p p 　　1.13 上样泵：2套。 /p p 　　1.14配套大型氮气发生器：1套。 /p p 　　1.15配套大型不间断电源：20KVA (含8小时电池、电池箱)：1套。 /p p 　　1.16配套启动试剂及工具包：2套。 /p p 　　2.质谱联用仪要求技术指标： /p p 　　2.1质谱主机：精确质量数四极杆-飞行时间质谱仪。 /p p 　　2.2质量范围(m/z)：5-40000amu或更宽。 /p p 　　2.3分辨率：扫描速度& gt 60张谱图/秒时分辨率≥40000 FWHM。 /p p 　　2.4离子源：清洗离子源时不影响系统真空。 /p p 　　2.4.1电喷雾离子源(ESI)： /p p 　　ESI 源流速10 µ L～3 mL/min，100%H2O 无需分流。 /p p 　　灵敏度：柱上 1 pg 利血平(m/z 609.2807)，S/N& gt 2000:1。 /p p 　　离子源温度：≥700℃，保证最好的雾化效果，避免直接加热产生的热裂解。 /p p 　　2.4.2大气压化学离子源(APCI)： /p p 　　APCI 源流速 50 µ L～3 mL/min，100%H2O 无需分流。 /p p 　　灵敏度：柱上 1 Pg 利血平(m/z 609.2807)，S/N& gt 2000:1。 /p p 　　2.4.3微流离子源组件： /p p 　　微流离子源耐受流速范围1-200 µ L/min。 /p p 　　配套喷雾针1-50 µ L/min和喷雾针50-200 µ L/min。 /p p 　　2.5质谱数据采集速度：大于60张谱图/秒同时仪器稳定性≤1 ppm。 /p p 　　2.6检测器数据转换速率：& gt 30 GHz。 /p p 　　2.7质量精确度：≤1 ppm。 /p p 　　2.8必须配离子聚焦装置(必须为iFunnel 离子聚焦装置或 StepWaveXS离子聚焦装置或 /p p 　　S-lens离子聚焦装置或 Qjet 离子聚焦装置中的一种)。 /p p 　　2.9 DIA扫描速度& gt 80可变窗口，最窄2 Da。 /p p 　　2.10 谱图内动态范围：& gt 105。 /p p 　　2.11检测器：高性能电子倍增器。 /p p 　　2.12工作流程：具有定性、定量和同时定性定量三种工作模式。 /p p 　　2.12.1完全定性分析：使用强大的信息关联数据采集模式(IDA)和高分辨、高准确质量数一级扫描和二级扫描模式，获得相应的高分辨准确质量数一级谱图和二级谱图，完成对未知物的鉴定。 /p p 　　2.12.2完全定量分析(高分辨 MRM 定量，MRMHR)：高分辨 MRM 定量分析具有高选择性和数据可靠的特点，同一张质谱图中全质量范围都具有高分辨、准确质量质谱数据，可以用于高分辨质谱数据的定量分析。 /p p 　　2.12.3同时定性定量分析：一针进样，用高分辨一级质谱定量分析样品中的所有化合物，同时利用高分辨准确质量数二级质谱定性确证化合物。 /p p 　　2.13 质谱控制和数据分析软件。 /p p 　　2.13.1在一个窗口中，可以同时查看多个样本的谱图，比如通过重叠的色谱图或热流图(heat maps)进行快速简单的定性数据查看和比较。 /p p 　　2.13.2数据处理参数可用于大样本组，在数据处理和查看时节省时间。 /p p 　　可以快速生成提取离子流色谱图，几秒钟内就可以给出几千个化合物的谱图，可用于筛查和确证。 /p p 　　2.13.3利用进样的 MS/MSALL数据(所有产物的母离子)，可对单张谱图独特的扫描类型产生的全部的碎片进行可视化，有助于快速理解常见的碎裂和中性丢失。 /p p 　　2.13.4分子式发现器和结构解析等独特的工具，可以在分子水平上详细研究和表征化合物。其主要特点是加入了同位素丰度比和质量精度来过滤元素组成，同时可通过不饱和度、N-规则等也可帮助正确解析化合物的分子式，方便快捷。 /p p 　　2.13.5定量软件和处理软件，可用于小分子和大分子肽类化合物，符合GLP 的定量分析软件，内有多种不同的定量积分模式，帮助您更合理的积分色谱峰，界面方便快捷。 /p p 　　2.13.6实时质量亏损触发的 IDA 功能，一级 MS扫描可同时接 50 个以上MS/MS 扫描，该扫描模式能够实时捕获获得母药代谢产物的一级质谱信号，进行重点关注 MSMS，获得最多的母药代谢产物，特别在蛋白和药物相互作用研究。 /p p 　　2.14 具有智能动态背景扣除，数据采集过程中，仪器自动选择某一时间点上离子强度有显著变化的离子去进行MS/MS分析，从而避免收集与洗脱液、色谱柱等相关的背景离子，有效提高信息关联扫描的MS/MS谱图收集的效率和质量，能够很好的克服按强度低丰度化合物采集不到MSMS的弊端。 /p p 　　2.15计算机工作站：商用电脑。 /p p 　　2.15.1处理器规格：≥Intel 酷睿双核，主频≥3 GHz，高速缓存≥3 MB。 /p p 　　2.15.2 内存：≥8 GB，DDR3-1333，有可扩展空闲插槽。 /p p 　　2.15.3 显卡：独立显卡，显存≥1 GB，具备 DVI或 HDMI 输出接口。 /p p 　　2.15.4 硬盘：7200 rpm，容量≥4 TB，有可扩展空闲插槽。 /p p 　　2.15.5 I/O 接口：千兆网卡，USB3.0 接口。 /p p 　　2.15.6 显示器：尺寸≥21英寸，最佳分辨率≥1920× 1080，具备 DVI或HDMI 输入接口。 /p p 　　2.15.7 系统软件：正版 windows 10 专业版、工作站所需的支持软件。 /p p 　　2.15.8 Microsoft office 2016 专业版操作软件。 /p p 　　2.16 计算服务器不低于此配置：Dual Intel Xeon Gold 6134 Processors. 64GB DDR4 (8x8GB)2666MHz RDIMM ECC RAM. 2x 3.5 2TB 7200rpm SATA HDD in one RAID1 Volume. 8x DVD+/-RW& nbsp Slimline. /p p 　　3.二元纳升蛋白质分离系统技术要求指标： /p p 　　3.1二元高压纳流液相：采用先进的无分流模式提供恒定流量的流动相。 /p p 　　3.2最大耐压：≥10000 psi。 /p p 　　3.3具备纳流梯度泵,流速范围含有:100-1000 nL/min，1-50 μL/min，或具有更宽的流速范围。 /p p 　　3.4配备自动进样器、柱温箱、进样针。 /p p 　　3.5配备上样泵，或相关上样设计。 /p p 　　3.6微流1-10 μL /min模块，包括柱温箱加热模块，进样针等。 /p p 　　注：以上“技术部分”要求为实质性条款须完全响应，否则投标无效。 /p p br/ /p

HDX-MS是一种基于蛋白质主链酰胺氢原子与氘水中氘原子交换而获取有关蛋白质高阶结构和动态信息的方法。该技术可以帮助研究蛋白质折叠机制、发现配体结合位点、突出变构效应，在生物医药行业中发挥重要作用。尽管HDX-MS在蛋白质分析中频繁使用，但它通常无法进行高通量分析，且受限于大于150 kDa蛋白的分析。此外，HDX-MS生成复杂的同位素峰型常伴有谱图重叠现象，导致氘代值被错误计算。随着样品复杂性的增加，这一问题会更加加剧。目前，数据处理的方法涉及到手动检查原始数据以筛选谱图，并丢弃有任何信号问题的肽段图谱。然而这种方法随着样品分子量和复杂程度的增加变得难以执行，且容易受到人为错误的干扰（图1）。因此迫切需要一种可以消除手动筛选数据的负担，同时能够兼容更复杂的谱图（来自复杂混合物或整个细胞裂解液样品的谱图）。本文作者使用了一种自动化HDX数据分析的方法，利用data independent acquisition（DIA）采集方法同时从MS1和MS2领域获取氘代数据，并开发了AutoHX软件来挖掘和分析HDX数据。图1.传统HDX-MS数据采集与分析流程和本文使用的数据采集和分析流程比较。针对使用HDX-MS时，碰撞诱导解离（CID）碎裂模式产生的肽段碎片会伴随着气相中的氘重组现象（即scrambling现象），会影响残基水平氘代值的准确测量这一问题，作者定量研究了HDX-MS2数据的特性。作者发现，scrambling与离子传输和碎裂能量有关，且在高传输效率的条件下scrambling较严重，因此首先使用较为温和的离子传输参数和碎裂能量能够降低scrambling程度。随后作者建立了可描述碎片氘代值与该肽段可碎裂位点数量之间的线性关系（图2）。随着碎片离子长度的增加，相应的碎片离子氘代值会线性增加，因此通过回归计算可以计算出整个肽段的氘代率。这种方法不仅利用了CID产生的碎片信息，同时更为准确的计算出肽段的氘代值，排除了肽段谱图重叠对计算氘代值的干扰。图2.在一条给定肽段中，HD scrambling中，氘代值与碎片长度的关系。接着作者提出使用DIA方法来获取HX-MS2实验中MS1和MS2域的氘化数据，以实现在不同质谱平台采集数据、采集复杂样品的信息、分析自动化数据，且使得通过CID产生的MS2中提取肽段氘代值成为可能。首先作者设置了尽可能小的DIA窗口，并使用了较大的窗口重叠区域，以最小化MS2谱图的复杂性并确保每条氘代肽段至少有一个窗口（图3）。同时，作者开发了一个名为AutoHX的软件（作为Mass Spec Studio中的插件），该软件自动选择理想的DIA窗口，并从MS1数据计算前体肽段的氘代值，以及从MS2数据计算所有碎片的氘代值。同时改进了HX-PIPE（为HDX-MS量身定制的搜索引擎），使其搜库结果直接应用于AutoHX的分析。随后AutoHX使用了一系列过滤器来从数据集中解析低质量信号，然后使用基于RANSAC的谱图分析器，为所有肽段及其碎片匹配最佳同位素集合，并绘制动力学曲线图。该方法显著提高了肽段序列覆盖的冗余度（图4），从而提高了测量质量。图3. DIA窗口设计示意。图4. 基于DIA采集模式得到的序列覆盖（糖原磷酸化酶B，phosphorylase B）与基于传统HDX-MS中MS1采集模式的结果比对。接着，软件会通过MS1和MS2数据收集到的肽段前体离子和肽段碎片离子的信息，计算出相应的氘代值，同时将所有重复组计算出的氘化值集合成一个分布（通常为正态分布）,并从该正态分布中，选择最接近平均值的组合，即为精确的氘代值，利用每个时间点的氘代值生成HDX动力学曲线（图5）。作者将手动筛选检查的数据与自动分析法获得的氘代数据进行了比对，结果具有一致性，验证了自动化方法的准确性和可靠性（图6）。同时在做同一样本不同状态HDX比较实验时，AutoHX可以生成氘代差异的显著性差异分析图（Woods plot）（图7），用于比较不同状态下的蛋白结构和构象差异。图5. 氘代曲线的组合方式。图6.手动MS1数据分析和AutoHX自动计算的氘代率对比。图7.氘代差异分析流程示意图。最后作者用两个蛋白体系验证了该方法的实用性和可靠性。第一个体系为DNA聚合酶ϴ （Pol ϴ ）与其抗生素药物novobiocin结合的结构变化。通过比较手动处理与自动化处理的数据，作者发现生成的氘代差异图结果相似，提示该方法具有较好的准确性，并能够定位结合带来的氘代上升和下降区域（图8）。第二个体系是DNA依赖性蛋白激酶（DNA-PKcs）与选择性抑制剂AZD7648的结合。使用AutoHX软件处理了六个HDX-MS实验的数据，快速生成了Woods图，发现大部分可检测到的稳定性增加集中在FAT和激酶结构域（图9b），还包括药物结合位点的铰链环区域（图9c），揭示了药物结合位点及其引起的动态性变化。这部分研究结果展示了自动化数据分析在药物结合研究中的有效性，特别是在分析大型蛋白质复合物和难以纯化的蛋白质时，为药物开发和疾病治疗提供了有价值的信息。图8.手动处理与自动处理的Pol ϴ 与novobiocin-bound Pol ϴ 的HDX数据作差对比。图9. DNA-PKcs+AZD7648的自动化HDX分析流程结果。总的来说，该研究开发了AutoHX软件，通过自动化数据分析和基于DIA的HX-MS2工作流程，显著提高了氢/氘交换质谱技术在蛋白质结构和药物结合分析中的效率与应用范围，使得这一领域技术更加易于使用并可供更广泛的科研社区应用。该工作的亮点，从实验设计上：考虑到了目前HDX-MS流程——数据采集、数据分析——中存在的瓶颈与局限。从方法学考察层面：方法验证科学严谨、周到。从技术上：大大降低了人工处理HDX-MS数据的成本，提高了检测能力，有提高检测通量的潜力。从科学思维上：利用了scrambling的规律，将普遍的问题转化成了机遇。HX-DIA提供了一个概念上的转变，降低了该技术的使用门槛，使该技术“平民化”。本文发表在Nat. Commun.上，题目为“Automating data analysis for hydrogen/deuterium exchange mass spectrometry using data-independent acquisition methodology”，作者是加拿大卡尔加里大学的David C. Schriemer。

最近发表的论文显示，新型质谱平台正在显著增强单细胞蛋白质组学实验的覆盖深度。研究人员在单细胞实验中发现，使用Bruker timsTOF Ultra和Thermo Fisher Scientific Orbitrap Astral仪器后，检测的蛋白质数量增加了一倍多。这两种仪器都在6月份的美国质谱学会年会上（ASMS 2023）首次亮相。timsTOF Ultra是Bruker timsTOF系列的最新产品，它提高了现有timsTOF SCP对小样本的分析能力，还可以对较大样本进行高性能分析。（新产品详情了解）Orbitrap Astral标志着赛默飞世尔公司进军一项新技术，即Astral（用于不对称轨道无损）分析仪，该分析仪与飞行时间（TOF）分析仪一样，测量离子沿仪器内轨道的行进及其到达探测器表面的情况。（新产品详情了解）哥本哈根大学的研究人员于11月发布在BioRxiv预印本上的文章首次展示了Astral在单细胞蛋白质组学研究中的分析能力。在这项研究中，科学家们能够在单个HeLa细胞中识别出5000多种蛋白质。他们指出，这是之前单细胞实验通常达到数量（约2000种蛋白质）的两倍多。哥本哈根大学Novo Nordisk基金会蛋白质研究中心教授兼副主任、预印本资深作者Jesper Olsen表示，Astral “真正改变了游戏规则”，并指出Astral分析仪“提供了极高的灵敏度”。东北大学（美国）生物工程副教授、专注于单细胞蛋白质组学研究的PTI所长Nikolai Slavov表示：“我们注意到单细胞蛋白质的分析性能大幅提高，而新仪器占据了主要原因。”并表示，新的质谱仪器能够准确地定性定量多种肽和蛋白质。维也纳分子病理学研究所蛋白质组学技术中心负责人Karl Mechtler认为，如果没有新的仪器，很难进行单细胞的最近研究。他说：“通过和单细胞领域的研究者讨论，我们都认为新仪器是向前迈进的重要一步。”Mechtler的实验室拥有Ultra，并计划购买Orbitrap Astral，这两种仪器都将用于单细胞实验。在ASMS上，Mechtler展示了Ultra的研究数据。在250pg（大约相当于单个细胞中的蛋白质量）中，他和同事测量了约6000个蛋白质组，中位变异系数（CV）为10%，而使用旧的timsTOF SCP，测量约5000个蛋白质组，CV为12%。在研究实际的单个HeLa和K562细胞（与标准细胞相反）过程中，他们分别鉴定了3803和3221种蛋白质。Mechtler说，自从安装Ultra以来，实验覆盖深度略低，比在ASMS报告的数字下降了5%-10%。由于该系统只使用了六个月，他和同事们将继续优化其性能。在Slavov及其同事在11月发表的BioRxiv预印本中，研究人员将timsTOF Ultra用于单细胞实验，每个细胞量化了3000-3700种蛋白质。Slavov表示，虽然这两种仪器都能大幅提高单细胞研究的分析能力，但timsTOF Ultra更具优势。与Orbitrap Astral相比，Ultra的捕获离子迁移率（TIMS）使仪器能够分离和破碎更大的离子。但是Orbitrap Astral灵敏度更好，尤其是在产生少量离子的单细胞实验中。Slavov补充说，在用于单细胞和大块蛋白质组学实验的数据独立获取（DIA）实验中，通过一系列m/z分离窗口循环，在给定的时间点分解m/z窗口中存在的所有前体离子。Ultra利用TIMS对离子的释放进行计时，以匹配当时碎片化的m/z窗口。但在Astral中不能以这种方式计时，因此在特定时间点被碎片化的m/z窗口外的离子将无法进行分析。Ultra收集的离子迁移率数据提高了检测的特异性。Olsen同样指出，Astral能够分析样本产生的一小部分（约1%）离子束。尽管如此，该系统“与我们以前使用过的任何仪器相比，仍然具有极高的灵敏度。”他和他的同事通过Astral进行单细胞实验时，调整了隔离窗和喷射时间，以便吸收更多的离子进行分析。在批量实验中，通常使用2个Thompson隔离窗。他们将该窗口的大小和允许的最大注射时间都增加了一倍。他认为现在是单细胞蛋白质组学研究的最佳时刻，并且握在自己手中。Olsen指出，Astral还能够在单细胞水平上分析翻译后修饰（PTM）。这在传统上是困难的，因为小尺寸单细胞样本在没有富集的情况下很难识别PTM，而富集方法又会导致样本丢失，这使得单细胞PTM分析具有很大挑战。样本制备流程的改进也推动了分析仪器行业的发展。Olsen的团队使用Evosep最近发布的ProteoCHIP EVO 96平台进行单细胞研究。该平台是Evosep与Cellenion合作设计，允许研究人员使用Cellenion的CellenOne X1平台分离单个细胞并将其分配到EVO 96平台中；最多可以并行处理96个细胞，然后转移到Evosep的Evotip分离设备中，并在该公司的Evosep One LC系统上运行。该系统的集成使样品制备过程几乎没有损失，并指出这是“提高质谱分析灵敏度的关键”。Slavov也使用CellenOne系统进行样品制备。这种方法被称为nPOP，在载玻片上以液滴形式制备单个细胞，可以同时制备数千个。研究人员表示，这种方法可以在一到两天内制备3000多个细胞。Mechtler还与Cellenion合作开发了单细胞样品制备的工作流程，以最小的样品损失同时处理大量单细胞。通量仍然是单细胞蛋白质组学面临的最大挑战。最近发布的仪器在一定程度上解决了这一问题，但许多工作流程仍然局限于每天分析几十个左右的细胞。Slavov说：“我们希望每天能够以分析每一个细胞的工作量去分析数千个细胞。我们目前在timsTOF Ultra上使用PTI继续开发plexDIA方法，该方法将样本复用与独立于数据的采集质量规范相结合，以实现更高通量的实验。”Olsen同样指出，“通量是我们目前的主要问题。”他说，实验室每天可以运行大约40个单细胞，但只要“稍作调整”，可以实现每天运行100个细胞。他和他的同事们正在探索多种复用方法，这些方法可以进一步提高通量，但“现在说它能起多大作用还为时过早。”---------------------------------------------------------------------------------------------------------------2023年，仪器信息网联合北美华人质谱学会（CASMS），于12月12-15日联合举办第十四届质谱网络会议（iCMS 2023），本届会议新增单细胞质谱技术及应用新进展专场，聚焦单细胞质谱新技术及最新研究进展。（点击了解相关质谱仪器专场）部分报告预告点击浏览  》》》会议报名点击下图

云检医学集团（以下简称“云检医学”）宣布，阿斯利康中金医疗产业基金完成对公司B1轮的独家投资。本轮融资主要用于进一步扩充公司妇幼产品线及癌症检测产品研发管线，并持续推进各产品线在中美两地的注册生产、商业化落地和国际市场的开拓。云检医学是新一代基于蛋白和代谢组学标记物发现技术的平台公司。自2015年成立以来，公司建立了独特的由医学假设驱动，基于质谱蛋白组学与大数据驱动的分析平台，缩短了传统方法发现疾病标记物的周期，并根据标记物特点适配相应的临床诊断平台，实现了快速产品化的闭环路径。目前，公司正在中美日等地快速推进女性及孕期健康、儿童罕见疾病检测，癌症精准诊断和复发监测和代谢类疾病创新检测领域IVD/LDT产品的注册和商业化。云检医学的平台技术创新来源于斯坦福大学医学院背景的研发团队逾19年的积累。创始团队具有在药物开发、疾病生物标志物发现、临床转化和诊断、大数据疾病模型和数据安全等领域丰富的经验。目前，公司已在美国马里兰州、加州、上海、天津、成都等地建立中美双研发中心和GMP工厂，并在马里兰州拥有由美国病理学家学会和美国临床实验室委员会双认证的CAP/CLIA临床实验室。同时，天津云检医学检验实验室取得了国内医疗机构执业许可证，通过双盲对比实验，相关检测项目达到CAP 同等的检测质量水平。在刚刚结束的无锡太湖湾生命健康未来大会上，云检医学宣布与阿斯利康在蛋白质组学和代谢组学领域开展探索性研究合作，包括但不限于基于质谱靶向技术检测药物开发中常见的创新药物靶点。云检医学将为阿斯利康提供质谱驱动的创新药物开发伴随诊断检测，助力精准确定更有效的患者群体和优化临床试验方案。云检医学联合创始人兼首席执行官陈利民先生表示：“作为一家以创新为驱动内核的高科技企业，云检医学始终致力于严肃医疗领域为临床、为患者提供更好的医疗产品和服务。云检医学依托斯坦福大学团队的技术积累和在海外成功运营经验，已经构建了深厚的技术基础和丰富的产品管线，致力于在全球范围内提供妇幼及癌症筛查检测跟踪解决方案。站在新始点，云检医学不仅追求商业化的成果，更致力于探索和实践‘人工智能+多组学检测’的中国路线，让各管线产品融入‘健康中国行动’的大战略。衷心感谢阿斯利康对云检医学的信任和支持，我们希望与投资人以及合作伙伴携手前行，共同成长。”云检医学完成B1轮融资，推进质谱蛋白组学与大数据驱动开发平台阿斯利康中金医疗产业基金董事总经理，阿斯利康中国副总裁、战略合作与业务发展部负责人陈冰先生表示：“尽管质谱平台已在海外科研领域成功商用多年，其在中国临床诊断领域的应用大多限制在传统标志物，市场渗透率也受制复杂的前处理流程。云检医学基于其在组学数据和疾病模型领域的多年积累，搭建的‘质谱蛋白组学与大数据驱动的开发平台’使传统的科研型质谱平台重新焕发了生命力。云检医学美国研发团队已与阿斯利康全球转化医学团队多次合作，我们对公司与阿斯利康中国即将开展的探索性研究合作非常期待。“中金资本总裁，阿斯利康中金医疗产业基金执行事务合伙人委派代表单俊葆先生表示：“云检医学拥有先进的技术、强有力的团队和丰富的产品管线。公司发展至今，已有足够的能力为临床提供精准可及的多种解决方案。我们相信，在科学家团队的带领下，公司将持续引领‘人工智能+多组学检测’行业的发展，造福更多的肿瘤、妇幼等多疾病领域的患者。我们相信云检的国际视野，学术前瞻性，和研发实力将为临床源源不断输出更多更好的诊断工具，使更多患者受益。非常荣幸参与本轮融资，我们将充分调动基金的产融资源，全方位支持公司未来的发展。”关于阿斯利康中金医疗产业基金阿斯利康中金医疗产业基金是由阿斯利康与中金资本联合发起，专注于医疗健康产业投资的私募基金。融合阿斯利康全球的产业优势以及中金资本丰富的资本运作经验，基金聚焦于生物医药、医疗器械、诊断服务、数字医疗等投资领域，致力于汇聚产融资源，为企业及投资伙伴提供双向全周期赋能，共同助力中国医疗健康产业创新发展。

p style=" text-align: justify " 　　美国威斯康星大学麦迪逊分校的李灵军教授在《美国质谱学会杂志》上发表了题为& quot Faces of Mass Spectrometry”的文章。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " strong 进展1： /strong /p p 　　本月，李教授的团队在分析化学杂志上发表了一篇文章“HOTMAQ: A Multiplexed Absolute Quantification Method for Targeted Proteomics”。 /p p style=" text-align: center " img title=" 1111111.webp.jpg" alt=" 1111111.webp.jpg" src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201902/uepic/04527389-10d7-4d2c-9392-40078abb0c71.jpg" / /p p style=" text-align: justify " 　　靶向蛋白组学中的绝对定量研究由于复杂背景下的低特异性、有限的分析通量及广泛的动态范围等诸多因素而具有挑战性。为解决这些问题,其课题组开发了一个混合offset-triggered多路复用绝对量化(HOTMAQ)方法。此方法结合了具有成本效益的质量差异和等压标签，能够在MS1前体扫描中同步构建内部标准曲线,在MS2水平上实时识别多肽,并在同步前体选择(SPS)-MS3光谱中对目标蛋白进行质量偏移触发的精确定量。这种方法将目标定量蛋白质组学的分析通量提高了12倍。采用HOTMAQ策略对临床前阿尔茨海默病候选蛋白生物标志物进行高精度验证。HOTMAQ的高通量和定量性能，加上样品的灵活性，使其广泛应用于靶向肽组学、蛋白质组学和磷蛋白组学的研究中。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em " strong 进展2： /strong /p p style=" text-align: justify " 　　清华大学欧阳证和瑕瑜教授与普渡大学学者共同在《自然通讯》上发表“Online photochemical derivatization enables comprehensive mass spectrometric analyses of unsaturated phospholipid isomers” 文章。 /p p style=" text-align: center " img width=" 600" height=" 304" title=" 22222222.webp.jpg" style=" width: 600px height: 304px " alt=" 22222222.webp.jpg" src=" https://img1.17img.cn/17img/images/201902/uepic/f219c925-a096-478e-a956-d221f5b56fbd.jpg" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: justify " 　　质谱技术是脂质结构分析的主要工具，但如何在不饱和脂质中有效定位碳碳双键(C=C)以区分C=C位异构体仍是一个难题。本文通过Paterno-Buchi反应与液相色谱-串联质谱联用在线C=C衍生化，开发了大型的脂质分析平台。这为脂质C=C位异构体提供了丰富的信息，揭示了牛肝脏中200多种不饱和甘油磷脂的C=C位，鉴定出55组C=C位异构体。通过对乳腺癌患者和2型糖尿病患者血浆样本的分析，其课题组发现C=C同分异构体的比例受个体丰度的影响较小，这说明同分异构体比例可能用于脂类生物标志物的发现。 /p p & nbsp /p

p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " strong 仪器信息网讯 /strong & nbsp span style=" text-indent: 2em " 2020年，美国质谱学会（American Society for Mass Spectrometry, ASMS）将质谱界内“最高荣誉”之一的Biemann奖章授予了威斯康星大学麦迪逊分校的葛瑛教授 （https://labs.wisc.edu/gelab/），以表彰其应用基于高分辨率质谱的top-down蛋白质组学技术在心脏疾病研究领域所做出的重大贡献。该奖项是对质谱先驱—Klaus Biemann教授的纪念，表彰获奖者个人在其学术生涯的早期就在基础和应用质谱领域获得显著成就，因此该奖项的获得者均为中青年的杰出科学家。 strong Biemann奖章自1997年颁布以来共授予了24位科学家，作为2020年的奖项获得者，葛瑛教授既是该奖项自颁布以来的第七位女性科学家，也是该奖项历史上第三位获得此荣誉的华人学者。 /strong /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 葛瑛本科毕业于北京大学化学学院，毕业后赴美国康奈尔大学攻读博士学位。她基于top-down的蛋白质组学研究也起始于博士求学期间，彼时她师从Fred W. McLafferty，后者提出了著名的 strong 麦克拉弗蒂重排反应 /strong ，也被喻为质谱界泰斗。葛瑛在博士毕业后做出了一个与多数科研学者不同的抉择，她决定先加入美国惠氏制药(后并入辉瑞制药公司)从事药物研发工作，这段工作经历需要她与不同研究领域的工作者合作完成研究内容，也让她切身感受到了交叉学科研究模式的可行性和高效性，更为她日后赴任高校开启交叉学科的研究之路“凿”开了一道光。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 葛瑛团队突破了传统化学、生物学和医学的界限，利用高分辨质谱技术和top-down方法开展蛋白质组学研究，并通过新的方法策略获得了对心脏疾病等病理学研究的新颖洞见。仪器信息网近期采访了这位优秀的女性质谱工作者——威斯康星大学的葛瑛教授，与她进行了深入的交谈，探寻她光环加身的科研成果背后有何奥秘。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 300px height: 450px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202008/uepic/50b38277-e0d1-4e19-92d0-ffef8ecafdd6.jpg" title=" 葛瑛.jpg" alt=" 葛瑛.jpg" width=" 300" height=" 450" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center text-indent: 2em line-height: 1.75em " 威斯康辛大学麦迪逊分校细胞与再生生物系及化学系教授 葛瑛 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " strong 以质谱为中心的技术开发 /strong /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 翻译后修饰的蛋白质(PTMs)在许多关键细胞中发挥着重要作用，因此对蛋白质组进行全面的分析，对于解释分子作为一个系统如何相互作用，以及了解细胞系统在健康和疾病中的功能至关重要。当前蛋白质组学的质谱分析主要有bottom-up(自下而上)和top-down（自上而下）两种方法，Bottom-up是传统的手段，它将蛋白质的大片段混合物消化/酶解成小片段的肽后再进行分析，是在蛋白质组学的研究中广泛使用的一种质谱技术，但该方式无法取得与PTMs之间相关联系的信息。而Top-down技术则不再需要酶切的过程，可以直接对完整的蛋白——包括翻译后修饰蛋白以及其它一些大片段蛋白测序，而非仅仅针对多肽，这就使得与翻译后修饰相关的信息能最大程度的保存下来。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 基于top-down质谱技术的蛋白质组分析是表征完整蛋白质组的新兴手段，它可以对来自于全细胞或组织裂解液的复杂混合物中的完整蛋白进行快速、灵敏的分析，提供一个系统、定量的蛋白质评估。然而，由于蛋白质组的高度复杂性和动态性，蛋白质组学的分析依然面临着巨大的挑战。比如蛋白质难溶于水、新的蛋白分离纯化方法有待探索以及根据top-down获得的数据来确定蛋白特性和有效翻译后修饰蛋白质的计算机工具十分匮乏等。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 因此葛瑛团队就蛋白质组学分析面临的难题开展了系列研究，首先便是蛋白质溶解度的问题。在蛋白质的分析过程中，为了有效地从细胞或组织中提取蛋白质，提取缓冲液中通常含有表面活性剂，但是传统的表面活性剂与质谱不相容，它们通常存在极大的抑制蛋白质的质谱信号，因此在质谱分析前要先除去表面活性剂。基于此，葛瑛团队创造性地合成了可光降解的表面活性剂Azo，Azo的功能与常规表面活性剂非常相似，但却在表面活性剂分子的中间加入了可以通过简单紫外线照射被破坏的化学键。在进行质谱分析之前，可以通过暴露于光来裂解键，这样Azo就会分裂，仅留下蛋白质分子。葛瑛说到：“Azo能够对整个蛋白质进行有效的质谱分析，开辟了研究膜蛋白质的新道路。” /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 其次，针对完整蛋白质色谱分离法并不完善的问题，葛瑛团队发展了一种新型的多维色谱法——在线HIC/MS（疏水性相互作用色谱质谱）分析方法，用于在非变性模式下高分辨率分离完整蛋白，展示了该方法在Top-Dwon蛋白质组分析的潜力。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 不仅如此，针对难以使用质谱检测低丰度蛋白质等难题，葛瑛团队研发了新型纳米材料用于富集蛋白质，实现了利用top-down质谱法富集、鉴定、定量和表征完整的磷酸化蛋白。近日，葛瑛教授团队和威斯康星大学麦迪逊分校化学系金松教授团队合作的研究成果发表于自然子刊《自然· 通讯》，团队开发了基于纳米材料的蛋白质组学新方法，将功能化的超顺磁性纳米颗粒（NPs）与自上而下蛋白组学质谱分析结合，在有效地从血清中富集心脏肌钙蛋白I（cTnI）（cTnI是一种心脏疾病的生物标志物）的同时也能很好的去除血清白蛋白。该研究成果将在蛋白组学研究上得到广泛的应用，有助于揭示cTnI的分子指纹图谱，便于精准医疗研究。 a href=" https://www.nature.com/articles/s41467-020-17643-1" target=" _blank" style=" color: rgb(0, 32, 96) text-decoration: underline " span style=" color: rgb(0, 32, 96) " （原文链接：《Nanoproteomics enables proteoform-resolved analysis of low-abundance proteins in human serum span style=" color: rgb(0, 32, 96) text-indent: 2em " 》） /span /span /a /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 此外，对于top-down数据分析工具开发不足的问题，其团队开发了综合软件工具MASH Explorer软件，实现了不同质谱厂商的数据统一分析，并结合了多种用于反卷积和数据库搜索的算法，以进一步推动top-down蛋白质组学在生物医学研究中的发展。 span style=" color: rgb(0, 32, 96) " （软件免费下载 /span a href=" https://labs.wisc.edu/gelab/MASH_Explorer/index.htm" target=" _blank" style=" color: rgb(0, 32, 96) text-decoration: underline " span style=" color: rgb(0, 32, 96) " https://labs.wisc.edu/gelab/MASH_Explorer/index.htm /span /a span style=" color: rgb(0, 32, 96) " ） /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 在不断钻研的基础上，葛瑛团队进一步将其开发的方法应用于生物医学等问题的研究上，比如在正常和患病条件下建立心脏肌丝蛋白修饰的图谱，探究其调节心脏和骨骼肌收缩力的功能结果，以及利用蛋白质组学和代谢组学等综合研究方法评估干细胞疗法治疗心力衰竭的功效，并了解心脏再生过程中的信号传导机制。她在心脏生物学领域取得了重要发现，例如，其团队确定了心肌肌钙蛋白I的磷酸化和肌动蛋白同工型转换是慢性心力衰竭的潜在生物标记。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " strong 跨界要知己知彼 /strong /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 从上文不难看出，葛瑛的研究内容不仅跨越了化学、生物学和医学的传统界限，更创造性地将其在生物化学方面的专业知识与医学相结合，获得了对心脏疾病等病理学研究的新颖见解。“科学界越来越多的人认识到，一个领域内真正的突破，很多时候来自于这个领域之外，来自于其它领域科学家的研究成果。也就是人们经常所说的‘跨界’研究。” 葛瑛说道：“从另外一个‘视角’去解决问题，往往能得出意想不到的结果。” /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 交叉学科很热门，但研究难度也不小。如何克服跨领域探索的挑战？笔者向葛瑛抛去这个问题。结合其自身的经历，在跨领域的学习过程中葛瑛一直积极地、努力地保持着好奇心，在不同的专业领域积蓄知识和力量。葛瑛表示：“随着长期对一个研究方向的不断深入，自然需要不断扩展，我当时进行跨界研究的契机是在加入麦迪逊医学院组建蛋白质中心后，开始有很多机会与生物学家以及医生合作，这就需要我去学习更多的知识，包括阅读其他领域的文献，跨领域沟通研究等等。” /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " “另外，想要真正深入了解一个科研领域，也必须要找到对应的‘圈子’，并且要知己知彼。”葛瑛分享了一段故事：“当我准备利用系统生物学方法深入了解心脏病等研究时，我阅读了上千篇心脏医学的文章，去参加该领域的学术研讨会，不断地扩充我的知识，有一次在一场心脏学会研讨会上，我遇见该领域的一位‘大伽’，并主动上前与他交谈，过程中他提到看过我发表的关于心肌钙蛋白的文章，对我赞誉很高，借那次机会，他推荐了多位医学领域的学者给我认识，也为我后来进行跨界研究提供了资源和平台。这是我认为很重要的一点，跨界，你必须要知己知彼。当然我很幸运能够得到多个领域（质谱，蛋白质组学，色谱 和 心脏学会）的前辈和朋友们的大力支持， 非常感激。” /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 对科学研究来说，跨界是必然的，而当跨界研究的时候找到一个突破口也十分必要。葛瑛的团队是多元化的，既有生物学、化学方向的学生，也有医学方向的学生。围绕课题组的两大主要方向，技术开发和生物医学研究，化学系的学生以发展技术为中心，最终落地到应用上，而生物系的学生以研究一种疾病为中心展开课题。此外，课题组实验室的设置也同样多元化，一层楼里有化学实验室、生物工程实验室和临床实验室，这样的环境也为组内的学生提供了跨界沟通、交流和合作的机会与平台。“我们实验室已经不是单纯的化学实验室或生物实验室，某种意义上我们可以称为‘交叉研究中心’。” /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 采访的最后，葛瑛也表示，不管从事的是化学研究还是生物学研究，最终都是想要解决生命科学的问题，因此质谱技术也好，生物医学应用也好，团队都希望能更好地实现精准医学，最终造福人类。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " br/ /p p style=" text-align: right text-indent: 2em line-height: 1.75em " 采访编辑：万鑫 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " 后记： /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " span style=" font-family: 楷体, 楷体_GB2312, SimKai " 当下时代的科学研究已经不仅仅需要培养“标准型人才”，更多的创新成果和研究领域的成长点都发生在领域的边缘或几个不同领域的交界处，因此，越来越需要像葛瑛这样掌握各种知识的研究学者。与此同时，科研学者如果能够自由发挥，把自己培养成“非标准型人才”，也许更利于将来的创新研究。 /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " span style=" font-family:楷体, 楷体_GB2312, SimKai" 点击图片了解葛瑛团队更多内容： a href=" https://labs.wisc.edu/gelab/" target=" _blank" style=" color: rgb(0, 32, 96) text-decoration: underline " span style=" color: rgb(0, 32, 96) " https://labs.wisc.edu/gelab/ /span /a /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " span style=" font-family:楷体, 楷体_GB2312, SimKai" /span /p p style=" text-align: center" a href=" https://labs.wisc.edu/gelab/" target=" _blank" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202008/uepic/a7c8ff9b-cf8b-40b8-bcf2-b2a9d68a1b5a.jpg" title=" 葛瑛团队.jpg" alt=" 葛瑛团队.jpg" / /a /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " span style=" font-family:楷体, 楷体_GB2312, SimKai" /span br/ /p

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

贾伟、陈熙 沃特世科技（上海）有限公司实验中心 氢氘交换质谱法是一种研究蛋白质空间构象的质谱技术。它在蛋白质结构及动态变化研究、蛋白质相互作用位点发现、蛋白表位及活性位点鉴定方面有着广泛的应用。随着氢氘交换质谱技术的不断发展，它正在成为结构生物学家及生物药物研发的重要手段。 氢氘交换质谱（HDX MS，hydrogen deuterium exchange mass spectrometry）是一种研究蛋白质空间构象的质谱技术。其原理是将蛋白浸入重水溶液中，蛋白的氢原子将于重水的氘原子发生交换，而且蛋白质表面与重水密切接触的氢比位于蛋白质内部的或参与氢键形成的氢的交换速率快，进而通过质谱检测确定蛋白质不同序列片段的氢氘交换速率，从而得出蛋白质空间结构信息[1]。这个过程就像将握着的拳头浸入水中，然后提出水面并张开手掌。这时，湿润的手背表明它在&ldquo 拳头&rdquo 的结构中处于外表面，而较为干燥的手心表明它是&ldquo 拳头&rdquo 的内部。除样品制备外，氢氘交换质谱法的主要过程包括：交换反应、终止反应、将蛋白快速酶切为多肽、液相分离、质谱检测、数据解析。其中交换步骤需要在多个反应时长下进行，如0s、10s、1min、10min、60min等，以绘制交换率曲线，得到准确全面的信息。氢氘交换质谱技术在蛋白质结构及其动态变化研究[1]、蛋白质相互作用位点发现[2]、蛋白表位及活性位点鉴定方面有着广泛的应用[3]。 与经典的蛋白质结构研究方法相比，如X射线晶体衍射（X-Ray Crystallography）和核磁共振（NMR. Nuclear Magnetic Resonance）等方法，氢氘交换质谱不能够提供精确的蛋白空间结构，它直接提供的主要信息包括哪些氨基酸序列位于蛋白质空间结构的表面位置（包括动态变化中的）、可能的活性位点和蛋白-蛋白相互作用位点等。但是氢氘交换质谱技术有着其他经典方法不具备的优点：首先，可以进行蛋白质结构动态变化的研究是氢氘交换质谱的一个突出优点，包括变化中的活性位点及表位；其次，氢氘交换质谱在蛋白复合体构象的研究中也具有独到的优势；此外，氢氘交换质谱还具有对样品需求量小、纯度要求相对较低、研究对象为溶液环境下的蛋白质的天然构象而非晶体中构象等优势[1,4,5]。自1991年第一篇研究论文发表起，氢氘交换质谱技术不断发展，已经成为结构生物学及质谱技术中一个非常重要的应用领域[6]。但是氢氘交换质谱实验的复杂的实现过程在一定程度上影响了其应用的广泛度。主要的难点有：1、如何避免交换后氘代肽段的回交现象；2、实验控制的高精确性和重现性要求；3、交换后造成的叠加的质谱峰如何准确分辨；4、简易高效的分析软件需求；5、以氨基酸为单位的交换位点辨析。沃特世公司自2005年起，针对以上难点不断进行攻关，推出了目前唯一商业化的全自动氢氘交换质谱系统解决方案&mdash &mdash nanoACQUITY UPLC® HD-Exchange System(图1)。在全世界范围内，这套系统已经帮助科学家在包括Cell、Nature等顶级研究期刊中发表研究论文[7,8]。除科研需求外，沃特世氢氘交换质谱系统也受到众多国际领先制药公司的认可，并用于新药开发中蛋白药物活性位点及表位的研究工作中。 氢氘交换实验中的回交现象将严重影响实验数据的可信度，甚至导致错误结果的产生。要避免回交需要做到两点：尽量缩短液质分析时间和保证液质分析中的温度和pH为最低回交反应系数所要求的环境。沃特世UPLC® 系统采用亚二纳米色谱颗粒填料，较HPLC使用的大颗粒填料，UPLC具有无与伦比的分离度。因此UPLC可以做到在不损失色谱分离效果的要求下，极大缩短液相分析时间的要求[9]。对于对温度和pH控制问题，在多年的工程学改进中，nanoACQUITY UPLC HD-Exchange System已经实现了对酶切、液相分离等步骤的全程控制[10]。 对氢氘交换质谱实验精确性和重现性的要求是其应用的第二个主要难点。在实验中一般需要采集0s、10s、1min、10min、60min、240min等多个时间点的数据。如果进行人工手动实验，很难做到对10S-10min等几个时间点的精确操作。再考虑到重复实验的需求，人工手动操作会对最终数据可信度产生影响。而且实验过程重复繁琐，将给实验人员带来非常大的工作压力。nanoACQUITY UPLC HD-Exchange System完全通过智能机械臂，精确完成交换、终止交换、进样、酶切等一系列实验过程，而且始终保证各个步骤所需不同的温度环境。这些自动化过程不但保证了实验数据的可靠性，提高了实验效率，也将科学家从繁琐的重复实验中解放出来。 氢氘交换实验的质谱数据中，随着交换时间的延长，发生了交换反应的多肽，由于质量变大，其质谱信号将逐渐向高质荷比方向移动。因此，这些质谱峰可能与哪些未发生交换反应的多肽质谱峰逐渐叠加、相互覆盖。相互叠加的质谱信号，不但影响对峰归属的判断，更会增加交换率数据的误差。因为交换率判断需要通过对发生交换的多肽进行定量，毫无疑问因叠加的而混乱的质谱数据将极大的影响对质谱峰的准确定量。这点对于单纯通过质荷比进行分析的质谱仪来说完全无能为力。但是，这个看似不可能完成的任务却被沃特世 nanoACQUITY UPLC HD-Exchange System攻克了。这是因为，不同于其它常见质谱，沃特世的SYNAPT® 质谱平台还具备根据离子大小及形态进行分离的功能（行波离子淌度分离）。在数据处理时，除多肽离子的质荷比信息外，还可以通过离子迁移时间（离子淌度维度参数）将不同离子区分。因此这种SYNPAT独有的被命名为HDMSE的质谱分析技术可以将因质荷比相同而重叠的多肽分离开，轻而易举地解决了质谱信号叠加的问题，得到准确的交换率数据[11,12]（图2）。SYNPAT质谱平台一经推出就夺得了2007年PITTCON金奖，目前已经推出了新一代的SYNAPT G2HDMS、SYNAPT G2-S HDMS等型号，并具备ESI、MALDI等多种离子源。除氢氘交换技术外，SYNAPT质谱系统在蛋白质复合体结构研究中也是独具特色，已有多篇高质量应用文献发表[13,14,15]。 实现氢氘交换质谱技术的第四个关键点，是如何高效分析实验产生的多时间点及多次重复带来的大量数据。人工完成如此巨大的信息处理工作，将消耗科学家大量的时间。沃特世氢氘交换质谱解决方案所提供的DynamX软件可以为科学家提供简便直观的分析结果，并包含多种呈现方式。 在某些特殊研究中，要求对蛋白氢氘交换位点做到精确到氨基酸的测量，这是氢氘交换质谱研究的又一个难点。在常规的研究中采用CID（碰撞诱导解离）碎裂模式，可能导致氘原子在多肽内重排，而致使不能对发生交换的具体氨基酸进行精确定位。SYNPAT质谱提供的ETD（电子转移解离）碎裂模式可以避免氘原子重排造成的信息混乱，并具有良好的碎裂信号[16]。 沃特世的nanoACQUITY UPLC HD-Exchange System为氢氘交换质谱实验提供了前所未有的简易的解决方案，强有力地推动了氢氘交换技术在蛋白质结构及动态变化研究、蛋白质相互作用位点发现、蛋白表位以及活性位点鉴定方面的应用，正在成为众多结构生物学科学家和生物制药企业必不可少的工作平台。 参考文献 (1) John R. Engen, Analysis of Protein Conformation and Dynamics by Hydrogen/Deuterium Exchange MS. Anal. Chem. 2009,81, 7870&ndash 7875 (2) Engen et al. probing protein interactions using HD exchange ms in ms of protein interactions. Edited by Downard, John Wiley & Sons, Inc. 2007, 45-61 (3) Tiyanont K, Wales TE, Aste-Amezaga M, et al. Evidence for increased exposure of the Notch1 metalloproteasecleavage site upon conversion to an activated conformation. Structure. 2011, 19, 546-554 (4) Heck AJ. Native mass spectrometry: a bridge between interactomics and structural biology. Nat Methods. 2008, 5, 927-933. (5) Esther van Duijn, Albert J.R. Heck. Mass spectrometric analysis of intact macromolecular chaperone complexes. Drug Discovery Today. Drug Discovery Today: Technologies Volume 3, 2006, 21-27 (6) Viswanat ham Katta, Brian T. C hait, Steven Ca r r. Conformational changes in proteins probed by hydrogen-exchange electrospray-ionization mass spectrometry. Rapid Commun. Mass Spectrom. 1991, 5, 214&ndash 217 (7) Chakraborty K, Chatila M, Sinha J, et al. Chaperonin-catalyzed rescue of kinetically trapped states in protein folding. Cell. 2010 Jul 9 142(1):112-22. (8) Zhang J, Adriá n FJ, Jahnke W, et al. Targeting Bcr-Abl by combining allosteric with AT P-binding-site inhibitors. Nature. 2010,463, 501-506 (9) Wu Y, Engen JR, Hobbins WB. Ultra performance liquid chromatography (UPLC) further improves hydrogen/deuterium exchange mass spectrometry. J Am Soc Mass Spectrom. 2006 , 17, 163-167 (10) Wales T E, Fadgen KE, Gerhardt GC, Engen JR. High-speed and high-resolution UPLC separation at zero degrees Celsius. Anal Chem. 2008, 80, 6815-6820 (11) Giles K, Pringle SD, Worthington KR, et al. Applications of a travelling wave-based radio-frequency-only stacked ring ion guide. Rapid Commun Mass Spectrom. 2004, 18, 2401-2414 (12) Olivova P, C hen W, C ha kra borty AB, Gebler JC. Determination of N-glycosylation sites and site heterogeneity in a monoclonal antibody by electrospray quadrupole ion-mobility time-offlight mass spectrometry. Rapid Commun Mass Spectrom. 2008, 22,29-40 (13) Ruotolo BT, Benesch JL, Sandercock AM, et al. Ion mobilitymass spectrometry analysis of large protein complexes. Nat Protoc.2008, 3, 1139-52. (14) Uetrecht C, Barbu IM, Shoemaker GK, et al. Interrogatingviral capsid assembly with ion mobility-mass spectrometry. Nat Chem.2011, 3,126-132 (15) Bleiholder C, Dupuis NF, Wyttenbac h T, Bowers MT. Ion mobility-mass spectrometry reveals a conformational conversion from random assembly to &beta -sheet in amyloid fibril formation. Nat Chem. 2011, 3, 172-177 (16) Kasper D. Rand, Steven D. Pringle, Michael Morris, John R., et al. ETD in a Traveling Wave Ion Guide at Tuned Z-Spray Ion Source Conditions Allows for Site-Specific Hydrogen/Deuterium Exchange Measurements. J Am Soc Mass Spectrom. 2011, in press

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。

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

以“跨界开拓检验行业视野 系统提高检验诊断能力”为主题，由中国医师协会和中国医师协会检验医师分会主办的“2016中国医师协会检验医师年会暨第十一届全国检验与临床学术会议”近日在厦门会展中心召开。　　依托本次会议的契机，紧扣“精准检测和精准诊断”的主题，由北京毅新博创生物科技有限公司组织的卫星会同时举办。与会期间，由北京协和医院与北京毅新博创生物公司合作建立的微生物蛋白指纹图谱数据库首次亮相，引发关注。毅新博创基因组技术负责人、中国人民解放军总医院陈琛博士介绍了一种新的应用于临床常规检测的技术，可满足循环肿瘤DNA和甲基化定量检测，即质谱技术在临床微生物鉴定及循环肿瘤DNA精准检测方面的应用，向更多人传播了临床检测的最前沿技术。　　本次大会的第九专题会会以“精准检测和精准诊断”为主题，由北京毅新博创生物科技有限公司协助组织，来自首都医科大学附属天坛医院实验诊断中心主任、中国医学装备协会现场快速检验(POCT)装备技术专业委员会会长康熙雄教授主持并做报告。期间，来自北京协和医院的肖盟〔协和研究实习员，北京协和微生物与感染网站责任编辑〕提出，由于当前国内没有统一的微生物蛋白指纹图谱数据库，临床菌库多引自国外，因人种的个体差异及地域的差异，造成国外菌库在中国临床的应用有所偏差，因此建立中国人自己的微生物蛋白指纹图谱数据库迫在眉睫。　　此外，毅新博创在企业展位重点介绍了质谱技术在临床微生物鉴定、循环肿瘤DNA 精准检测等领域的应用及研究进展，吸引了众多专家和业内同行关注。

p 　　用于生物样品分析的蛋白指纹法，该专利技术被国际顶级科学杂志《科学》以及医学界权威杂志《柳叶刀》评为世界蛋白指纹图谱和蛋白质芯片排名第一的技术。针对这项技术的一些问题，火石创造对许洋博士进行了深度的专访。 /p p style=" text-align: center " img width=" 300" height=" 385" title=" 001.png" style=" width: 300px height: 385px " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201711/insimg/ebf3be8e-c0c2-49d6-9891-a76d207d183f.jpg" border=" 0" vspace=" 0" hspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " strong 　　许洋博士 /strong /p p 　　许洋博士一直致力于蛋白质组学研究开发，怀揣近五十项蛋白分子质谱诊断技术的自主发明专利。2009年他创办了湖州赛尔迪生物医药科技有限公司，凭借专利产品蛋白指纹图谱仪成为行业领头羊，也成为此类器械行业标准的起草者。 /p p strong 　　火石：请问您为什么做蛋白质谱? /strong /p p 　　许洋博士：我研究蛋白质谱是偶然也是必然。在美国纽约著名的Sloan-Kettering研究所单克隆抗体实验室早期研究治疗白血病时，我们制造了全世界第一枚人源化单克隆抗体(抗CD33人源化单抗)。后来我又和顶尖美国公司合作第一个将人源化单克隆抗体做成了靶向药。有了扎实的基础，必然能在更窄的蛋白质谱领域做的更好。 /p p 　 strong 　火石：蛋白质谱当前的临床应用情况如何? /strong /p p 　　许洋博士：只有拿到医疗器械注册证才算进入临床，蛋白质谱目前只有三种临床应用：对肿瘤的筛查 对早期肾脏疾病的分析 在细菌上的鉴定应用。蛋白质谱在国内仍处于非常早期的阶段，且具有垄断性，极少人能做且在做。 /p p strong 　　火石：作为国家“千人计划”医疗器械特聘专家，您认为蛋白指纹图谱仪在医疗器械中的角色是什么? /strong /p p 　　许洋博士：蛋白指纹图谱仪分析的大数据可以生动地比喻为人体疾病的健康地图。 /p p 　　蛋白指纹究竟是什么?把质谱仪的显示屏中的每一个蛋白质都用一个分子量来表达，这些分子量组合起来就叫蛋白指纹。就像每个人的指纹都是不同的，每种疾病的特定蛋白质表达物也不同，称之为指纹图谱。蛋白指纹图谱技术是由蛋白质芯片及分析仪器——表面加强激光解析电离飞行时间质谱仪两部分组成，可以将病人血清中蛋白质成分的变化记录下来，绘制成蛋白指纹质谱图，并显示样品中各种蛋白的分子量、含量等信息。将这张图谱与正常人、某种疾病病人的谱图或基因库中的谱图进行对照，就能最终发现和捕获新的特异性相关蛋白及其特征。这种方法具有微量、精确、简易、快速的特点，适应于基础和临床等各个领域。 /p p 　　之所以将蛋白指纹图谱仪分析的大数据比喻为人体疾病的健康地图(MAP)，是因为既然β2—微球蛋白是11731、人绒毛膜促性腺激素是37580、转甲状腺素蛋白是13761(数字对于计算机的应用更好管理)，而每个蛋白质在质谱仪分析中都是数字，它本身就是大数据。任何物质在质谱底下都是数字，综合起来就是大数据。我把大数据串联起来，就能将分子在身体的MAP做出来。譬如一位吸烟的男士来体检，能发现他吸了烟数年之后肺部出现影像学病理性位点，结合质谱仪分析发现相关的疾病标志物，我们能够模拟出肺部疾病的健康地图，即通过质谱仪检测的健康大数据，可以模拟出该患者肺部出现了数个小红点，点击每个红点后都会解释原因，如显示铅、铬等数据是否超标，以及告诉你相应的对策。这样的技术开启了全智能健康4.0时代。 /p p 　　Tips：β2—微球蛋白(β2—MG)被认为是诊断早期肾功能损伤的敏感指标，尤其对于糖尿病肾病、高血压肾病、红斑狼疮肾炎的早期诊断具有重要参考价值，因此β2—微球蛋白的测定在临床上是有多种价值的。 /p p 　　 strong 火石：您和您的团队在蛋白质组学研究的技术或者方法上有什么突破吗? /strong /p p 　　许洋博士：蛋白质作为标志物对肿瘤的诊断，确实没有太大的进展。 /p p 　　一直以来蛋白质组学研究面临的重大瓶颈是蛋白质分离问题：人体内有十万种蛋白质与衍生物，多数可能与疾病有关联，但这十万种蛋白质与衍生物只有分开后，质谱才能分析清楚。此前蛋白质组学技术中最流行、最通用的蛋白质分离方法是双向电泳，基本上能分离近二千种血浆蛋白质，远远不及十万种，所以成为了瓶颈。 /p p 　　2006年我提出了一个设想：和蛋白有关的抗体至少有一万多种，那为什么不用抗体来分离蛋白质?这件事一直有人在做，但之前都没有人想到用抗体组把一千个蛋白质一次性快速、实时地分离出来。之后就诞生了免疫质谱分析方法(专利号ZL 200610140652.0)，可以在一个抗体组基质上同时捕获多个生物标志，并对捕获的变异的或修饰的生物标志进行质谱精确分析，还可以同时检测多个生物标志群。用免疫组质谱技术能测定抗原变异片段的分子量。另外，还可以将多种疾病特异性抗原的抗体同时标在一个基质点上。 /p p 　　Tips:免疫质谱分析方法：质谱与抗体分离技术联合应用即为免疫组质谱(Immunomic mass spectrometry，IMS)。免疫组质谱检测为一组多种(类)抗体与质谱联合来精确地鉴别变异或修饰生物标志群的方法。在一个抗体组基质上同时捕获多个生物标志，并对捕获的变异的或修饰的生物标志进行质谱精确分析。可以同时检测多个生物标志群(biomarkers)。 /p p 　　双向电泳(Two-dimensional electrophoresis)：是一种等电聚焦电泳与SDS-PAGE相结合，分辨率更高的蛋白质电泳检测技术。目前是快速成长的蛋白质组学技术中最流行最通用的蛋白质分离方法。目前2D-PAGE能够在同一块凝胶上同步检测和定量数千个蛋白质。 /p p 　　从整个2015年的政策看，医疗器械行业是受到国家大力扶持的，行业地位与重要性大幅提升，法规向国际化看齐，行业监管不断趋严，医疗器械正成为与药物齐头并进的新兴产业。 /p p 　　 strong 火石：是什么驱动着行业的高增长? /strong /p p 　　许洋博士：一是需求，老龄化加剧，家庭支付能力增强，导致医疗需求高增长 二是政府加大医疗卫生投入，《医疗器械科技产业“十二五”专项规划》表示，“十二五”期间将扶植形成8～10家产值超过50亿元的大型医疗器械产业集团 三是为配合新医改完善基层医疗建设的目标 四是国内生物技术研发应用进入突破期。 /p p 　　 strong 火石：您认为接下来医疗器械未来发展的特点和前景会是怎么样的? /strong /p p 　　许洋博士：未来5年，医疗器械和制药占比将会达到1:1。近十年，我国医疗器械市场规模快速增长，国内医疗器械工业总产值从2003年的189亿人民币上升到2013年的1889亿，2013年同比增长21%，增长速度远快于药品。预计在未来5年左右，我国医疗器械行业仍然将保持高速增长。医疗器械行业涉及到医药、机械、电子、塑料等多个行业，中高端医疗器械更是多学科交叉、知识密集、资金密集的高技术产业，研发成本高，决定了只有大型厂商才能在大中型医疗器械方面有所作为。此外，器械“国产化”也会成为必然趋势。 /p p 　　 strong 火石：赛尔迪当前开展的业务、研发的产品有哪些?公司部署战略是怎么样的? /strong /p p 　　许洋博士：我们现在正在做一张人类的大健康MAP。通过精准医疗计划，基于环境健康大数据，通过蛋白指纹图谱仪完成健康管理。现在的疾病市场最关注的问题分别是：检测0～6岁儿童智力、优生优育(为什么生不出聪明宝宝)、高达5千万的肿瘤人群以及3.5亿的高血压、糖尿病人群。 /p p 　　其中糖尿病肾病是糖尿病最常见且严重的并发症之一，是糖尿病所致的肾小球微血管病变而引起的蛋白排泄和滤过异常那个渐进性肾功能损害。而微量白蛋白尿即早期糖尿病肾病是可逆的，这不同于大量白蛋白尿即临床糖尿病肾病，因此积极防治早期糖尿病肾病就显得尤为重要。去年底，赛尔迪公司与中国医学科学院北京协和医院签署协议，承担国家对糖尿病肾病体内铅、镉毒素的临床大样本检测。全新升级的蛋白指纹图谱仪，是目前唯一获国家药监局批准、能检测含微量白蛋白、β2—微球蛋白以及泛素3项指标的医疗器械。这对糖尿病肾病的早发现、早治疗具有重大意义。 /p p 　　赛尔迪接下来将按照个体化精准检测所附带的信息，由这些信息与大数据库交流，提出符合个体化治疗的方案，向个体化精准医学管理方式转变。 /p p 　　随着大数据时代的来临，“互联网+”概念的提出让医疗健康事业呈现出了新的发展势态和特征。医学知识体系正被大数据、精准医疗所重构，信息化进程提高了知识传递速度与医疗协同效率。 /p p strong 　　火石：蛋白质组学技术如何助推精准医疗? /strong /p p 　　许洋博士：常识知道铅、镉会引起糖尿病性肾病。但铅、镉指标不是医院常规检测的项目。如果采取个体化精准治疗，每年常规检查一次体内铅与镉的指标，发现异常就能进行针对性的从尿液排泄的治疗。已经得了肾病正在透析的病人，检测铅与镉指标后进行针对性排泄也会增强治疗效果。利用蛋白指纹图谱仪能够发现早期的肿瘤和心血管标志物，这就会对疾病的治疗带来极大的希望。随着质谱技术在精准医疗的应用，越来越多的个体化标志物将会被发现，人体的蛋白指纹图谱测定将会成为医院的常规工作。 /p p 　　精准医疗，即考虑每一个体健康的差异，制定个性化的预防和治疗方案。正确的选中一个工具，解决关键问题，这就是精准医疗。基于基因组测序技术、生物医学工具以及大数据工具逐步成熟和完善，精准医疗能够为个体基因特征、环境以及生活习惯进行疾病干预及治疗，但如何尽快与大数据结合才是发展重点。日前我与北京协和医院合作，创立了中国特色的首个百万人疾病与环境毒素数据库与IMS(爱睦世)特检中心：HZIMS2008，首次在复杂疾病系统中构建了基于环境毒素大数据的移动网络数据库的质量控制体系，使我国重大疾病，如高血压、糖尿病、肿瘤的大数据病因学研究处于世界领先。 /p p /p

阐明小分子（包括内源性代谢物和外源性化合物）如何发挥调控作用的关键问题之一是小分子的靶标发现和验证，即蛋白质-小分子相互作用研究。蛋白质与小分子的相互作用模式既有较稳定的共价结合，也有瞬时的弱相互作用。如何灵敏、高效地捕获并解析多种类型的蛋白质-小分子相互作用是分析难点。目前，蛋白质-小分子相互作用的分析策略大致可分为两类：一是靶向相互作用研究，以蛋白质（或小分子）为中心，发现并验证与之相互作用的小分子（或蛋白质）；二是非靶向相互作用研究，全面识别多种蛋白质-小分子的相互作用轮廓。应用的具有分析技术包括：表面等离子体共振技术（surface plasmon resonance，SPR）、氢氘交换质谱分析技术（hydrogen deuterium exchange mass spectrometry，HDX MS）、限制性蛋白水解-质谱分析技术（limited proteolysis-mass spectrometry，LiP-MS）、蛋白质热迁移分析技术（cellular thermal shift assay，CESTA）和药物亲和反应靶标稳定性分析技术（Drug affinity responsive target stability，DARTS）等。本期介绍限制性蛋白水解-质谱分析技术（LiP-MS）的原理、技术流程和其在蛋白质-小分子相互作用研究中的应用。1. 原理LiP-MS技术最初由瑞士苏黎世联邦理工学院的Paola Picotti课题组建立 [1] ：利用小分子结合蛋白后相较于原蛋白产生蛋白质空间构象和位阻的变化，经蛋白酶切后形成差异肽段，液质联用分析识别和鉴定差异肽段，基于差异肽段推测蛋白质与小分子的相互作用位点。2. 技术流程在非变性条件下提取蛋白，以保留蛋白活性和空间结构。先使用低浓度（1:100, w/w）蛋白酶K在较低温度（25℃）下短时间内（5 min）对蛋白-小分子复合物进行有限的蛋白酶切。蛋白与小分子结合后，相互作用位点存在空间位阻，从而避免被蛋白酶K切割，由此产生差异肽段。随后进行蛋白变性和胰酶酶切，蛋白质组分析识别和鉴定差异肽段，基于差异肽段所处位置预测蛋白质与小分子的相互作用位点（图1）。图1 限制性蛋白水解-质谱分析（LiP-MS）技术流程 [2]3. 试验试剂和分析仪器3.1 蛋白抽提：可依据实际目的和细胞类型选择不同的细胞/组织裂解液，如RIPA、N-PER、M-PER等，进行细胞/组织蛋白抽提，获得的细胞/组织全蛋白提取物可直接与目标小分子共孵育。3.2 蛋白酶切：关键的蛋白酶切试剂，例如蛋白酶K、胰酶等均有市售。3.3 分析仪器：目前多种类型的液相色谱-高分辨质谱联用仪均可用于蛋白质组学分析，已应用于LiP-MS的高分辨质谱仪包括，布鲁克、赛默飞、沃特世和SCIEX等品牌的飞行时间质谱、轨道阱质谱和傅里叶变换离子回旋共振质谱等。4. 应用实例研究人员基于LiP-MS技术在大肠杆菌中探索多种内源性代谢物和蛋白的相互作用模式 [1]，先采用凝胶过滤法除去大肠杆菌全蛋白提取物中的内源性代谢物，获得大肠杆菌全蛋白；随后将大肠杆菌蛋白与20个中心碳代谢相关的关键内源性代谢物（三磷酸腺苷、二磷酸腺苷、烟酰胺腺嘌呤二核苷酸、磷酸烯醇式丙酮酸、6-磷酸葡萄糖、果糖-1,6-二磷酸、丙酮酸、谷氨酰胺、甲硫氨酸等，见图2A）分别共孵育。基于LiP-MS流程发现，上述20个内源性代谢物可与大肠杆菌中1678个蛋白发生潜在相互作用，其中1447个相互作用是首次发现的（图2B）。作者将所发现的相互作用与在线数据库BRENDA对比（主要涉及酶的功能和代谢通路等信息），证明LiP-MS技术能够准确地识别已报道的蛋白-内源性代谢物相互作用，假阳性率低于6 %。图2 20个与中心碳代谢相关的关键内源性代谢物（图A）及其在大肠杆菌中发生相互作用的蛋白数量（图B）[1]参考文献：[1] Piazza, I., Kochanowski, K., Cappelletti, V., Fuhrer, T.,Noor, E., Sauer, U., Picotti, P. A map of protein-metabolite interactions reveals principles of chemical communication. Cell, 2018, 172(1-2), 358-372.[2] Pepelnjak M, Souza N D, Picotti P. Detecting Protein–Small Molecule Interactions Using Limited Proteolysis–Mass Spectrometry (LiP-MS). Trends in Biochemical Sciences, 2020, 45(10), 919-920.

质谱流式细胞术可在数百万个单细胞中同时采样并量化分析50多种蛋白质或蛋白质修饰水平。应用质谱流式可从全新的角度判别细胞种类、细胞表型，评估其功能状态和异质性以研究疾病发生和发展的机制。然而，作为一种新兴单细胞蛋白组方法，质谱流式因其技术特性也存有一些功能上的不足之处。目前该技术最大的瓶颈在于其灵敏度的极限，在单细胞中的每种抗原表位需要累积上百个金属标签标记的抗体才可在质谱流式分析中检测到特异性信号。灵敏度不足的问题，使得一些在人类疾病中至关重要的低丰度蛋白，如大量的转录因子、一部分细胞表面受体蛋白以及某些与特定功能相关的磷酸化位点难以被准确分析。在对小体积细胞，例如免疫细胞和微生物细胞的研究中，质谱流式在技术上则更具挑战性。而之前在多个不同实验室进行的放大质谱流式信号的尝试由于信噪比低、放大效果不强、可控性差等问题并没有获得显著效果。如何在不影响信噪比的情况下对质谱流式进行信号放大是一直以来亟待解决的问题。2024年7月29日，哈佛大学Wyss研究所尹鹏教授团队（伦小康博士、盛宽玮博士为共同第一作者）等在 Nature Biotechnology 期刊发表了题为：Signal amplification by cyclic extension enables high-sensitivity single-cell mass cytometry 的研究论文。该研究开发了一种名为循环延伸扩增（Amplification by Cyclic Extension，ACE）的信号放大技术，通过设计DNA动态探针实现对质谱流式技术（mass cytometry）中抗原表位金属同位素标记信号的高效放大，解决了质谱流式分析中的灵敏度瓶颈问题。ACE技术可同时放大30种以上蛋白表位信号。应用在悬浮质谱流式和成像质谱流式（imaging mass cytometry或IMC）中，ACE皆可大幅提升低丰度蛋白信号检测的灵敏度及准确性。在这项最新研究中，研究团队运用独特的DNA动态探针设计方法，创立了单链DNA循环延伸信号放大（Amplification by Cyclic Primer Extension，ACE）技术，实现了同时对多通道抗原表位信号的高信噪比高效放大，并应用于质谱流式技术上以大幅提高其灵敏度。ACE利用超短DNA序列作为起始探针（initiator）标记抗体并对胞内靶蛋白进行染色（图1）。在低温条件下，反应体系内的延伸探针（extender，含有两个相邻的起始探针互补序列）可互补结合在起始探针上，体系中的DNA聚合酶应用延伸探针为模版延长起始探针。提高体系温度后，延伸探针从延长过起始探针上解离，此时一个反应循环结束。当体系温度再次降低时，下一个延伸循环开始，起始探针进一步被延长。通过对起始探针序列的温控循环延伸，ACE可快速复制金属检测探针（detector）结合位点，引入检测探针后，单个抗体所携带的金属同位素标记物数量大幅提升。为提升DNA结构的热稳定性，该团队又结合3-cyanovinylcarbazole phosphoramidite (CNVK) 紫外交联方法将携带金属标记的检测探针共价结合在延伸后的起始探针上，使得检测探针在质谱流式仪内高温环境中不易解离（图1）。线型ACE（linear ACE）信号放大技术可平均提升信号13倍（图2）。但当分析极低丰度蛋白的单细胞信号或微生物单细胞蛋白信号需要更强信号时，可在线型ACE基础上应用分支ACE（branching ACE）以达到对抗原信号的500倍以上的放大。为配合质谱流式多维度蛋白表位分析特点，该团队通过设计正交DNA探针序列实现了对33种蛋白表位互不干扰的同时信号放大。图1. ACE技术流程示意图图2. 应用ACE逐级提高质谱流式抗原表位信号ACE技术建立后，研究团队首先将其应用与分析上皮-间质转化（EMT）和间质-上皮转化（MET）过程中的分子调控机制。通过对32个上皮和间质标记物、信号分子和转录因子的单细胞分析，将单个小鼠乳腺癌细胞从上皮状态到间质状态再回到上皮状态的转化过程进行时间重构，精准的展示细胞如何通过调节关键转录因子如Zeb-1和Snail/Slug的数量变化来驱动了EMT和MET分子程序。在第二个应用中，团队聚焦于单个T细胞胞内磷酸化信号网络。由于T细胞体积较小，在单细胞分辨率下每种磷酸化位点的表位数量有限，所以此前针对单个T细胞信号网络反应异质性的研究一直较难开展。团队应用ACE同时放大T细胞受体（TCR）信号网络内的30种关键磷酸化位点（图3），研究样本中T细胞在受到外部信号刺激时的胞内磷酸化网络特异性激活状态是如何分别调控介导应激、炎症、细胞增殖等反应的。应用该技术，团队分析了“组织损伤诱导T细胞麻痹”的分子信号机理，利用从手术患者获取的“术后引流液”（POF）样本刺激T细胞，并捕捉TCR信号网络的动态特征，揭示出导致部分CD4+ T细胞停止分裂并引起免疫抑制的胞内信号网络变化。图3. 应用ACE技术分析T细胞胞内信号网络动态变化最后，团队使用ACE结合成像质谱流式（Imaging mass cytometry，IMC）对人体肾脏组织切片中的蛋白表位进行高维度空间分析。通过检查从一名多囊肾病患者获得的肾皮质切片并对经信号放大后的20种肾脏标记物的空间表位分析，团队发现了存在于肾皮质部位细胞和组织结构的新病理特征：与组织修复相关的干细胞标记物Nestin在肾小球中的不均匀表达可能意味着组织的不同部位可能同时经历不同的病理阶段。ACE质谱流式信号放大技术是单细胞蛋白分析中一项革命性的突破。这套独特的生物技术在生物医学的各个层面都有着广泛的应用前景，尤其可将单细胞高维蛋白表位定量分析扩展到之前由于技术限制而从未涉及到的低丰度蛋白组。另外，结合成像质谱流式IMC，可在未来实现基于ACE信号放大的超分辨率空间蛋白组学成像分析。

p 　　近日，英国皇家学会院士、美国科学院外籍院士、英国皇家化学会候任主席、牛津大学Doctor Lee冠名教授Carol Robinson教授在上海交通大学做客第95期大师讲坛，为交大师生带来题为“Mass spectrometry-from folding proteins to rotating motors”的精彩报告。 /p p style=" text-align: center " img width=" 350" height=" 473" title=" 001.jpg" style=" width: 350px height: 473px " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201711/insimg/9c5b334e-bdec-4b44-ae4d-2e6ca2dbdf7e.jpg" border=" 0" vspace=" 0" hspace=" 0" / /p p 　　质谱分析是目前蛋白质研究的最重要工具之一。Carol Robinson教授介绍了质谱的原理和自己探寻质谱研究的历程，阐述了她领导的团队在 strong 质谱技术优化和应用质谱分析百万道尔顿级膜蛋白研究方面的进展 /strong 。关于质谱在生物领域的应用，她介绍了2002年诺贝尔化学奖获得者J. B. Fenn和K. Tanaka做出的贡献。在蛋白质的结构研究方面，她强调了对受体膜蛋白性质的研究在药物设计和研发领域的重要地位。 /p p 　　 strong Carol Robinson教授介绍，她的研究团队将膜蛋白溶入洗涤剂溶液，并通过毫微电喷雾电离汽化质谱技术对膜蛋白与脂类小分子之间的相互作用及计量性质和其自身在小分子稳定作用下的折叠过程进行了探索和研究。 /strong 在结合诸如离子淌度法、核磁共振法等其它技术后，进一步提取出更多关于折叠膜蛋白的拓扑结构信息和性质。Carol Robinson教授团队从1993年开始应用质谱分析证实了蛋白质折叠与伴侣分子稳定效果的关系，并于2008年使用质谱分析研究疏水膜蛋白并取得突破。最近，她的团队对螺旋低聚膜蛋白在界面脂分子作用下的稳定效果进行量化，取得的成果发表在Nature及Science系列期刊上。她展示了原始的质谱分析例图，讲解了如何使用图谱判断样品蛋白是否折叠，并讲解了在旋转马达ATP合成膜蛋白内部的亚单位相互作用及折叠机制。 /p p 　　Carol Robinson教授总结，质谱分析对膜蛋白方面的研究意义重大，具有独特性和创新性。她指出，自己在最初决定进行这方面研究时遇到了很大困难和阻力，并因此鼓励年轻人不必拘泥形式，要敢于设计实验。 /p p 　　在提问环节中，Carol Robinson教授回答了研究中遇到的困难、质谱与冷冻电镜等分析方法在生物结构研究方面的应用和蛋白质在真空中折叠的机理与现实环境中的区别等问题。Carol Robinson教授还和同学们探讨了如何平衡家庭和学术事业等话题。 /p p 　　大师讲坛学生组委会向 Carol Robinson教授赠送了精心制作的泥塑人像作为纪念品，以表达交大学子对她到访由的衷感谢和诚挚祝福。 /p p 　　【嘉宾介绍】 /p p 　　Carol Robinson，英国皇家学会院士、美国科学院外籍院士、英国皇家化学会候任主席。现担任牛津大学化学系Doctor Lee冠名教授，牛津大学埃克塞特学院教授会员。她1982于剑桥大学获得博士学位，先后在基尔大学、牛津大学、剑桥大学工作。她2001年晋升为剑桥大学历史上第一位女教授，2011年被英国皇家学会授予跨领域奖，2013年在新年授勋中被授予大英帝国爵级司令勋章，2015年获得世界杰出女科学家成就奖。 /p p 　　【背景介绍】 /p p 　　质谱是一种通过ESI和MALDI等方法电离分子并根据其质荷比进行记录的分析方法，在化学及结构生物领域有着广泛的应用。使用质谱法分析膜蛋白质要求电离蛋白质分子，同时不破坏其分子结构。 /p p 　　Carol Robinson教授长期从事质谱相关领域的研究。她在对生物高分子配合物进行汽化以用于质谱法分析领域进行了大量突破性研究，并在使用质谱研究例如膜蛋白等大配合物结构方面做出了杰出贡献。Carol Robinson教授以第一作者或通讯作者在Nature和Science等杂志上发表了一系列文章，是质谱在化学、生物等领域研究方面的权威学者。 /p p & nbsp /p

2005年8月12日英国Chalfont St Giles消息 ——通用电气医疗集团推出了DeCyderTM 扩展数据分析（Extended Data Analysis，EDA）1.0版，―个针对蛋白质组研究市场的先进的软件解决方案。它能对不同数据组进行联合分析，并通过检索公共和本地数据库对结果进行生物学解读。由于增强了新版DeCyder v6.5 DIGE 图像分析软件的分析能力，EDA对2-D DIGE实验分析非常有用。 “EDA v1.0是一个功能强大的，尖端的2-D DIGE 软件解决方案，它以一种便于使用的形式提供先进的统计学分析，”GE Healthcare全球市场经理Kumar Bala 说道，“这种有用的分析工具将促进对调控途径的更深入了解，并帮助蛋白质组学研究人员更快更精确地识别区别于正常组织样品和疾病组织样品、以及不同疾病状态和肿瘤类型间的差异蛋白质。” DeCyder EDA采用多变量分析和高级的聚类分析方法，揭示由2-D DIGE实验所得到的实验数据的蛋白表达模式。该软件采用一个“数据组”（data set）作为2-D凝胶分析的基础，将匹配的蛋白点定义为蛋白图谱的一个点群（group），根据实验目的，每个数据组都能以不同方式被展示出来。 DeCyder EDA是进行生物学差异分析（Biological Variance Analysis，BVA）的一种理想工具，它能回答的问题有： - 在一个特定的数据组中存在有多少个蛋白点群和样品类别？ - 是否有蛋白点表现出类似的表达模式，暗示着共调控作用？ - 是否有蛋白质或蛋白表达模式可能是某种生物学或疾病状态的特征？ - 是否有特定的蛋白质对开发非侵害性诊断或预后性症状检测有用？ - 通用电气医疗集团特别设计的DeCyder软件包是Ettan 2-D DIGE 技术平台的关键组件，可精确检测和匹配Ettan DIGE凝胶的多重荧光图像。

强强联手应对生物制药分析的苛刻要求 盐湖城, 犹他州 - 2010年5月24日 沃特世公司（WAT:NYSE）今天宣布已经与PREMIER Biosoft国际公司（帕洛阿尔托，加州）达成协议：双方携手推广该公司的SimGlycan® 软件以及沃特世质谱分析方案，用于多聚糖和糖肽分析。根据协议，沃特世将继续销售和支持其多聚糖质谱分析方案，而PREMIER Biosoft公司则将其软件卖给将使用沃特世SYNAPTTM和XEVOTM质谱平台进行多聚糖和糖肽分析的客户。 通过利用PREMIER Biosoft的SimGlycan数据分析软件来扩展沃特世分离科学产品、质谱仪和超高效液相（UPLC® ）色谱柱方案，可以帮助生物制药企业获取生物药物关键信息，这些信息对于了解该药物的稳定性和安全性至关重要。 糖基化的重要性引起了FDA法规的关注和监管 多聚糖是随蛋白质翻译后连接在生物药物如蛋白质、多肽或单克隆抗体上的支链多聚糖分子。细胞中多聚糖加成和成熟反应的最终结果是不均匀的生物药物修饰，而不同的糖基化形式可对生物药物的有效性和安全性产生不同的影响。因此确定生物药物的糖基化位点和多聚糖的糖型及数量对于评价药物的有效性和安全性是必须的，由于存在各种不同的复杂多糖结构，对分析技术提出了很高的要求。另一方面，糖基化的一致性与否通常被作为一个灵敏度很高的标志，以此来判断制药公司是否对生物药物生产过程进行了有效的控制。为此，美国食品药品监督管理局FDA和其它法规机构也提出了相应的指导原则，要求对蛋白质药物糖基化进行更为严格的控制，这将使生物制药行业针对分析技术进行更大的投入，以便更好地分析和了解复杂的生物治疗药物。 关于沃特世的UPLC多聚糖分析方案 沃特世UPLC多聚糖分析方案由ACQUITY UPLC BEH多聚糖分析专用色谱柱配合带荧光检测器的ACQUITY UPLC® 系统组成，用于分析2-氨基苯甲酰胺（2-AB）或其它荧光试剂标记的生物药物经酶处理后得到的多聚糖混合物。UPLC多聚糖分析方案提供比HPLC方案更好的分析结果，具有重现性好、分离度高、灵敏度高且分析速度快的特点，能够帮助实验室分析检测多聚糖的同分异构体（质量数相同、但保留时间不同），进行不同种类多聚糖如高甘露糖、中性以及唾液酸化的多聚糖分析，并同时对相对丰度很低的多聚糖进行分析（相对于其它多聚糖来讲）。 沃特世UPLC多聚糖分析方案配合沃特世质谱仪器使用可以对多聚糖结构进行确证。作为MS/MS数据分析的工具，SimGlycan软件可预测蛋白质分子上的多聚糖结构、对其进行评分并生成一个与得到的质谱图信息最接近的可能的多聚糖列表。SimGlycan数据库是一个巨大的包含8,553种多聚糖信息的关系型数据库，并持续不断地更新其它新发表的多聚糖信息，可支持糖肽和多聚糖分析。 关于PREMIER Biosoft国际公司（www.premierbiosoft.com ） 成立于1994年，由计算机科学家和生物学家领导，专注于制造用于生命科学研究的最尖端的直观软件。该公司的目标是研究生命科学中最新的创新型技术并将其转化为软件产品以辅助研究。 关于沃特世公司（www.waters.com ） 50年来，沃特世公司（NYSE:WAT）通过提供实用且可持续的创新，实现了全球医疗保健、环境管控、食品安全、水质监测等领域的显著进步，为基于实验室的许多机构创造了商业价值。 沃特世的技术突破和实验室解决方案开创了分离科学、实验室信息管理、质谱技术和热分析的相互组合，为客户提供了一个持久成功的平台。 沃特世公司2009年的收入达15亿美元，员工人数达5,200人；公司正在帮助全球客户推进科研进程，并为其提供绝佳的操作体验。

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。