计算蛋白

大家好，本周为大家介绍一篇本课题组发表在ACS Chem. Biol.上的文章，Insights into Phosphorylation-Induced Protein Allostery and Conformational Dynamics of Glycogen Phosphorylase via Integrative Structural Mass Spectrometry and In Silico Modeling1。变构调节在自然界中广泛存在，可以用于调控细胞过程。糖原磷酸化酶（GP）是第一个被鉴定出的与变构调节相关的磷酸化蛋白。GP是一个分子量约196kD的同源二聚体蛋白，是糖代谢中重要的组分，也是2型糖尿病及癌症的靶点。AMP结合以及Ser14的磷酸化介导了GP的变构调节，使其构象从非活化的T-state GPb（未磷酸化状态）转变为活化的R-state GPa（磷酸化状态）。即使目前X-射线晶体学法解析出了GP的原子级蛋白结构，但受限于较大分子量，其结构动态性的检测较为困难，因此与GP变构调节相关的结构动态变化过程仍较为模糊。核磁共振（NMR）谱及分子动力学（MD）模拟等是探究蛋白质结构动态性的常用方法，但NMR分析存在分子量上限，且样品消耗量大，MD模拟的时间尺度和力场准确度有限。质谱（MS）法具有快速、灵敏的特点，是蛋白质结构、动态性以及构象变化分析中强有力的一款技术。氢氘交换质谱（HDX-MS）通过监测蛋白骨架酰胺氢原子与溶液中氘的交换来反映蛋白质构象动态性，因此适用于探究由配体、蛋白结合或共价修饰引起的蛋白质构象变化。同时，多个软件实现了由HDX-MS数据计算保护因子（PFs）和吉布斯自由能，从而提取残基水平的蛋白动态性信息。此外，在先前的工作中2, 3，我们整合了native MS和top-down方法（native top-down，nTD-MS技术），成功实现了多个蛋白复合物的一级序列到高阶结构等多方面信息的检测（包括测序、翻译后修饰、配体结合、结构稳定性、朝向等）。整合多种结构质谱法（整合结构质谱法）可以有效填补传统生物物理法中结构到动态性联系中的空缺，更好地表征变构调控现象。本文整合了HDX-MS、nTD-MS、PF分析、MD模拟以及变构信号分析检测了磷酸化介导的GP变构调控的结构和动态性基础，为GP的变构调控过程提供了见解。根据X-射线晶体学结构报道（图1a），T-state GPb转变为R-state GPa时，二聚体界面中N-末端尾部、α2、cap’（图1b）以及tower-tower helices区（图1c）发生了明显的结构重排，导致催化位点开放，从而底物磷酸吡哆醛（PLP）可以结合。尽管有晶体学报道，但与变构调控关联的构象动态性仍有待探寻。图1.（a）磷酸化介导T-state GPb（PDB：8GPB）向R-state GPa（PDB：1GPA）的构象转变；亚基相互作用界面：（b）C端区域和（c）tower-tower helices，GPb为蓝色，GPa为绿色。首先我们通过nTD-MS进行了检测。如图2a、b，谱图中观察到了GPb的单体和二聚体信号，其中二聚体为主要形式；GPa除了单体和二聚体外，谱图中还存在少量四聚体，但仍以二聚体为主要形式。当增加sampling cone（SC）电压时，GPb、GPa保留了其二聚体形式（图2c、d）。随后我们选择离子（29+）并在trap池中进行了碎裂（图2e、f、g、h），谱图低质荷比区GPa的碎片相对峰强度较GPb高，说明GP的二聚体互作界面较为稳定，且GPb亚基结构较GPa稳定。nTD-MS不仅能够探究GPb、GPa的结构差异，也能够为接下来的HDX-MS实验做好前期样品质量检查工作。图2.不同活化条件下GPb、GPa的nTD-MS谱图。（a、b）SC=40V；（c、d）SC=150V；（e、f）SC=150V、trap=100eV；（g，h）SC=150V、trap=200eV。左侧为GPb，右侧为GPa。随后我们进行了HDX-MS实验。图3a中展示了五个时间点的HDX heat map。图3b为通过PyHDX软件计算产生的PF值。其中N-端（1-22）以及tower helix前的loop区域（256-261）的氘代值较高、PF值较低，说明这些区域较为柔性或是结构较为无序。此外我们发现，tower-tower helices（262-276）区域的氘代值较低、PF值较高，表明helices的旋转可能是由前端可塑性铰链区触发的，而非helices本身的变形和重塑引起的，这些发现在晶体结构数据中均有吻合之处。除这两个区域外，GPa和GPb基本保持了稳定的整体结构。而从1μs原子级MD模拟计算得到的均方根波动（RMSF）和溶剂可及表面（SASA）中我们也发现（图3c），这两个区域数据与HDX-MS信息有所吻合，但MD模拟中部分区域未和HDX-MS相吻合的区域可能跟序列覆盖不足相关。图3. （a、d）GPb和GPa在不同标记时间下的氘代热图并映射到结构中（PDB: 1GPA）。（b、e）基于HDX-MS数据计算得到的PF值并映射到晶体结构中。（c、f）MD模拟中RMSF和SASA值并映射到结构中。从氘代差异图（图4a）中可以看出，4个区域呈氘代降低趋势（红色方框），多个区域呈氘代上升趋势（蓝色方框）（GPa-GPb）。而PF差的变化趋势与氘代变化趋势基本一致（图4b）。由数据可知，N-端和tower-tower helices的变化说明磷酸化介导的变构稳定了这两个区域，α1-cap-α2区域的动态性轻微下降。除此之外多个区域（尤其是tower-tower helices序列后的区域）均表现为PF值下降，说明相比于GPb，GPa催化位点附近的区域动态性增强了。接下来我们根据HDX kinetic plot特征将其进行了分类，并详细讨论了所属区域的变化。图4.（a）GPa-GPb HDX-MS的氘代差异图。（b）GPb到GPa PF的变化。 首先是N-端和C-端的变化（图5）。N-端残基1-22表现氘代下降，这说明N-端具有一定可塑性。受N-端区域磷酸化和结构变化影响，C-端区域也产生了一定的变化。此外，残基30-50（cap区）和残基111-117（α4back-loop）区表现氘代下降，而103-109（α4front）表现氘代上升。根据晶体结构推测，cap区和α4back-loop的氘代变化受N-末端变化影响，原有的残基相互作用被打破，形成新的残基间相互作用，同时这两个区域也经历了结构重排，因此表现出较明显的氘代变化。残基88-99（β2-α3）和残基125-141（β3-L-α6）氘代上升。总的来说，磷酸化使得cap′/α2界面互作增强了，同时磷酸化基团和精氨酸残基的静电相互作用是cap区产生变化的主要原因，而α1和α2起到锚定作用，其相对位置基本保持不变。图5.GPb（a）和GPa（b）的N-端和C-端区域的局部结构和HDX动力学曲线（c）。 此外，tower-tower helices（α7，残基262-278）区的变化同样值得关注（图6）。250s loop是表面暴露区域，未与其他区域发生接触，其氘代下降可能是因为自身结构的收缩。而肽段262-267和268-274氘代下降提示该区域可能发生了低周转率或强互作的结合反应。280s loop区氘代值上升。这些变化均说明，tower-tower helix的角度的改变不仅影响了二聚体界面结构，而且还影响了其靠近催化位点的周围区域。因此我们结合晶体结构推测，磷酸化和N-端相对位置的改变，使250s loop自身结构收缩，从而打破了Tyr262' -Pro281和Tyr262-Tyr280′之间的相互作用，导致两个亚基的tower helices发生相对滑动，倾斜角度增加。图6.GPb（a）和GPa（b）tower helix区域的局部结构和HDX动力学曲线（c）。 最后是催化位点、PLP结合位点和糖原存储位点的变化情况（图7）。催化位点周围多数区域均表现氘代上升趋势。我们推测，随着Pro281、Ile165和Asn133间的相互作用被打破，Arg569与Ile165、Pro281、Asn133间的互作也随之打破，因此催化位点和PLP结合位点周围的残基溶剂可及性上升，局部区域结构变得更为灵活，催化位点开放并转变为活化构象。糖原储存位点位于GP表面，距离催化位点30Å，除了α23（残基699−708）外，HDX-MS在糖原存储区没有观察到明显的变化。图7.GPb（a）和GPa（b）的催化位点和PLP（橙色）结合位点的局部结构和HDX动力学曲线（c）。结合以上所有数据，我们对磷酸化调节的动态机制进行了推测（流程图1）。磷酸化后，N-端尾部残基与acidic patch的互作被打破，也导致N-端尾部的有序化以及C-端尾部的无序化以及伴随的其他结构变化。通过在pSer14和Arg69和Arg43′之间形成新的盐桥，N-端残基被重定位，随之带来的是Asp838和His36′间的盐桥断裂。随着三级和四级结构的转变，250s loop收缩并发挥类似“门环”的作用，当其收缩时，Tyr262′-Pro281与Tyr262-Tyr280′之间的相互作用、276-279区与162-164区之间的氢键也被打破，导致tower helix发生相对滑动，tower-tower helices之间的作用被打破，同时将结构变化传递到催化位点。最后，280s loop和催化位点以及PLP结合位点附近的残基松动，通往催化位点和底物磷酸盐识别位点的通道打开，酶得以活化。流程图1.GP变构调节过程中，被打破（蓝色）或新形成的（红色）关键残基相互作用。 本文整合nTD-MS、HDX-MS、PF分析和MD模拟检测了GP磷酸化变构调节过程的结构和动态基础，通过该整合结构手段揭示了GP构象柔性、局部动态性以及长程变构调控构象变化中值得关注的信息。各个方法具有各自的优势，但也在一定层面存在局限，我们期待将HDX-MS信息与计算模拟信息进行更深度的整合以实现二者对蛋白质结构更精确的分析。撰稿：罗宇翔编辑：李惠琳原文：Insights into Phosphorylation-Induced Protein Allostery and Conformational Dynamics of Glycogen Phosphorylase via Integrative Structural Mass Spectrometry and In Silico Modeling李惠琳课题组网址：https://www.x-mol.com/groups/li_huilin参考文献1. Huang, J. Chu, X. Luo, Y. Wang, Y. Zhang, Y. Zhang, Y. Li, H., Insights into Phosphorylation-Induced Protein Allostery and Conformational Dynamics ofGlycogen Phosphorylase via Integrative Structural Mass Spectrometry and In Silico Modeling. ACS Chem. Biol. 2022.2. Li, H. Nguyen, H. H. Ogorzalek Loo, R. R. Campuzano, I. D. G. Loo, J. A., An integrated native mass spectrometry and top-down proteomics method that connects sequence to structure and function of macromolecular complexes. Nat. Chem. 2018, 10 (2), 139-148.3. Li, H. Wongkongkathep, P. Van Orden, S. L. Ogorzalek Loo, R. R. Loo, J. A., Revealing ligand binding sites and quantifying subunit variants of noncovalent protein complexes in a single native top-down FTICR MS experiment. J. Am. Soc. Mass Spectrom. 2014, 25 (12), 2060-8.

蛋白质组学的兴起带动了质谱技术的快速发展，而质谱技术的进步则拓宽了蛋白质组学研究问题的广度。随着蛋白质组学的兴起，特别是质谱技术的快速发展，蛋白质组学研究中产生的数据规模越来越大。依靠简单的手工处理已经远远不能满足问题的需求，通过先进的计算机算法与软件工具来自动处理大批量的蛋白质组数据已经成为蛋白质组学研究的重要分支，这就是“计算蛋白质组学”(Computational Proteomics)。 　　仪器信息网讯 为了总结交流近年来我国计算蛋白质组学领域的基础研究与前沿动向，推动计算技术在蛋白质组研究中发挥更加切实的作用，2010年11月10-11日，由中国科学院计算技术研究所主办的“首届中国计算蛋白质组学研讨会”在北京中国科学院计算技术研究所召开。来自全国高等院校、科研机构、企事业单位的150余位从事计算蛋白质组学及其相关研究的专家学者参加了此次会议。 会议现场 　　会议主办方代表贺思敏研究员在会上表示：一般来说，计算蛋白质组学以计算技术为主要手段，是基于质谱技术的规模化蛋白质表达分析，也包括结构与功能的高通量分析。近年来，随着“精密蛋白质组学”概念和LTQ Orbitrap等技术的诞生，计算蛋白质组学的的研究发展迅速。 　　从2005年开始美国相继举办了3次蛋白质组学研讨会，欧洲也陆续开展了3次蛋白质组学研讨会，其他国家会议也相继设立蛋白质组学的专题会议。同时，国际上专业的学术期刊也相继刊载了蛋白质组学的综述文章，这标志着计算蛋白质组学已经取得了学术界的普遍重视，首届中国计算蛋白质组学研讨会也正是应运而生。 　　在我国，一些从事生化领域研究的专家几乎从不“上岸”，而部分毕业于信息领域的专家又从不“下水”，当然也存在着一批学者教授属于“两栖”作战，这样的研究现状不利于计算蛋白质研究的快速发展，因此，本次研讨会也是为了促进计算技术与生化领域的专家交流沟通。 中国科学院计算技术研究所贺思敏研究员 　　同时，大会还邀请了20多位计算蛋白质领域的著名专家学者做了精彩的学术报告，报告内容涉及质谱数据分析、蛋白质鉴定、翻译后修饰、蛋白质定量、蛋白质相互作用、蛋白质定位、蛋白质结构、蛋白基因组学等。 上海复旦大学杨芃原教授 报告题目：糖蛋白结构的质谱数据库 　　目前，通过各种技术构建专业性强、针对性明显的糖链结构数据库已经引起了关注。杨芃原教授的研究基于生物质谱的数据分析，建立了蛋白质糖基化位点以及糖链结构数据库。并开发了一套糖蛋白鉴定和糖链结构确立的理论算法，并将理论算法在我们创建的软件GRIP(Glycopeptide Reveal & Interpretation Platform)中全部实现。分析表明，该方法可有效进行通量化的糖蛋白结构质谱分析，展现了比较好的应用前景。 加拿大西安大略大学张凯中教授 报告题目：利用串联质谱技术解析多糖结构 　　张凯中教授主要介绍了生命科学中蛋白糖结构及其和串联质谱与计算机科学的关系。张凯中教授表示，蛋白质中糖结构的变化是一种重要的蛋白质转录后修饰；蛋白质被酶处理后，经色谱分离，可用串联质谱解析其多糖结构。基于糖肽序列从头测序算法，张教授通过分析花生类蛋白质中的多糖结构得到了一种多项式时间算法简单模型，实践表明，该方法更具启发性。 美国加州大学旧金山分校关慎恒教授 报告题目：利用稳定同位素代谢标记研究哺乳动物动态蛋白质组的数据处理平台 　　据关慎恒教授介绍，放射性同位素标记与稳定同位素标记是目前用于研究蛋白周转的主要工具。关慎恒教授利用稳定同位素代谢标记，通过测量小数组织中的1000多个蛋白的代谢常数，建立了复杂生物体系蛋白代谢周转组动力学的试验和信息处理平台。通过此平台，可以处理无标定量、SILAC。氢氘交换的实验数据。 华大基因张勇先生 报告题目：从新一代测序技术的组学到基于质谱仪的蛋白质组学--华大基因的生物信息学 　　张勇先生介绍到，对于海量数据的信息分析和挖掘成为华大基因立足世界基因组领域的根本。除了测序仪，质谱仪无疑成为蛋白质组领域的高通量仪器。目前，华大基因通过利用海量数据的信息学分析从而识别关键要素，发挥了高通量、低成本的仪器特性。华大基因也逐步从 DNA、RNA水平，向蛋白质水平研究发展。。 加拿大滑铁卢大学马斌教授 报告题目：利用质谱和同源数据库进行全蛋白测序 　　马斌教授首先谈到了，蛋白质数据库搜索和传统同源查找时遇到的问题，并分别给出了“分两步走”和“兼听则明”的两个解决办法。另外，串联质谱(MS/MS)的在该领域的应用仍然是一个非常具有挑战性的问题。马斌教授提出了一种新算法和自动化软件(CHAMPS)，实验表明，该方法具有大于99%的序列覆盖率和100%的蛋白质序列准确性。 中科院计算所孙瑞祥副研究员 报告题目：电子转运裂解质谱特征及其在蛋白质鉴定中的应用 　　孙瑞祥研究员指出，近10年内，肽段或完整蛋白质在质谱仪中的裂解技术-电子捕获裂解(ECD)与电子转运裂解(ETD)逐渐发展起来。其中，目前市场上ETD主流仪器的供应商主要有赛默飞世尔、布鲁克、安捷伦、ABI、日立等公司。ECD和ETD在蛋白质组学中的应用，特别是在蛋白质的翻译后修饰鉴定和“自顶而下”的完整蛋白质裂解研究中已经展示出了诱人的前景。 中科院大连化学物理研究所叶明亮研究员 报告题目：基于质谱的蛋白质组学数据处理新方法和平台发展 　　叶明亮研究员介绍到，在蛋白质组学数据处理方法和平台方面分别发展了针对非修饰肽段和磷酸化肽段鉴定的数据筛选方法。此外，还发展了一种结合二级质谱(MS2)和三级质谱(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的高灵敏度和可信度，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。 参会者合影留念 　　另外，为了使参会人员能够获得有关蛋白质组质谱数据分析的基本技能，同时了解到本学科发展的最新动态，本次会议还安排了质谱技术与蛋白质组学基础培训，共有72人注册参加了此次培训课程，培训现场提问的听众络绎不绝，气氛十分活跃。 培训人员与专家交流探讨

The First China Workshop on Computational Proteomics (CNCP2010) 　　2010年11月10日至11日, 北京 　　一.会议简介 　　随着蛋白质组学的兴起，特别是质谱技术的快速发展，蛋白质组学研究中产生的数据规模越来越大。依靠简单的手工处理已经远远不能满足问题的需求,通过先进的计算机算法与软件工具来自动处理大批量的蛋白质组数据已经成为蛋白质组学研究的重要分支，这就是“计算蛋白质组学”(Computational Proteomics)。 　　“计算蛋白质组学”是以计算技术为主要手段，通过开发高效的算法和实用的软件工具来处理大规模的蛋白质实验或模拟数据，解决蛋白质组学研究中的蛋白质鉴定、翻译后修饰分析、蛋白质定量、蛋白质相互作用、蛋白质定位、蛋白质结构或蛋白质动力学等领域中的问题。我国的计算蛋白质组学与国际基本处于同步的发展态势，特别是最近十年内在中国蛋白质组学项目的驱动下，计算蛋白质组学的研究发展迅速。 　　为了推动计算技术在中国的蛋白质组学研究中发挥出更加切实的作用，由中国科学院计算技术研究所主办的“首届中国计算蛋白质组学研讨会”将于2010年11月10日至11日在北京召开，为了更好地促进国内的学术交流，本会议不收取注册费，并对按时返回会议回执(10月8日前)的代表免费提供会议期间的餐饮。欢迎从事与计算技术和蛋白组学研究相关的科研人员和研究生参加。 　　二.研讨内容 　　会议主题：计算蛋白质组学 　　研讨内容： 　　质谱数据分析 　　蛋白质鉴定 　　翻译后修饰 　　蛋白质定量 　　蛋白质相互作用 　　蛋白质定位 　　蛋白质结构 　　蛋白基因组学等 　　三. 邀请专家 　　11月10日和11日两天全天为邀请专家作大会报告，本次会议不征文，只设邀请报告。确认参会的部分专家名单如下，报告题目将在第二轮通知中发布。 　　关慎恒 美国加州大学旧金山分校 　　曾嵘 中国科学院上海生命科学研究院 　　钱小红 北京蛋白质组研究中心 　　朱云平 北京蛋白质组研究中心 　　徐平 北京蛋白质组研究中心 　　应万涛 北京蛋白质组研究中心 　　刘斯奇 中科院北京基因组研究所 　　董梦秋 北京生命科学研究所 　　陈涉 北京生命科学研究所 　　张学工 清华大学 　　江瑞 清华大学 　　高友鹤 中国协和医科大学 　　邵晨 中国协和医科大学 　　杨芃原 复旦大学 　　陆豪杰 复旦大学 　　谢鹭 上海生物信息中心 　　邹汉法 中科院大连化学物理研究所 　　叶明亮 中科院大连化学物理研究所 　　何庆瑜 暨南大学 　　王 通 暨南大学 　　马斌 加拿大滑铁卢大学 　　余维川 香港科技大学 　　孙瑞祥 中科院计算所 　　付岩 中科院计算所 　　卜东波 中科院计算所 　　张法 中科院计算所 　　赵屹 中科院计算所 　　四.会前培训 　　为了使参会人员能够获得有关蛋白质组质谱数据分析的基本技能，同时了解到本学科发展的最新动态，我们有幸邀请到美国加州大学旧金山分校的关慎恒老师，他将为参会人员作如下内容的培训讲座。关于关老师的详细介绍，可参见： 　　http://ms-facility.ucsf.edu/staff/guan.html 　　11月8日上午：质谱技术与蛋白质组学基础 　　11月8日下午：蛋白质组信息学 　　11月9日上午：翻译后修饰与定量技术 　　11月9日下午 蛋白质定量与从头测序(De Novo)分析软件 　　关老师的技术培训讲座后还有来自中科院计算所在分析质谱数据方面富有经验的人员作数据库搜索、从头测序(De Novo)与蛋白质定量分析的算法与软件培训。从基础入手，手把手教如何分析质谱数据。推荐参加培训的人员带上个人笔记本电脑，可以实地实时操作软件，现场体会分析质谱数据的乐趣。 　　本培训自愿报名，培训费用学生为500元(报到时需提供学生证)，其他人员为800元，培训费包含培训讲义资料、优盘、分析数据和软件、两天的工作餐等，培训费现场缴纳。 　　五.会议回执 　　请于10月8日前将本回执发送到CNCP2010@ict.ac.cn, 邮件标题为: 　　CNCP2010回执(姓名)。鉴于已经预订的会场座位有限，10月8日之后返回回执者，请见谅我们无法确保您的座位安排。 姓名 性别 职称 电话 手机 E-mail 单位 2住宿选择: A.燕山酒店 B.天创宾馆 C.自行安排 单人间还是合住: 是否参加11月8日和9日的两天培训 是否需协助预订返程票 （如需要请提供信息） 预计到会时间 11月 日 预计离会时间 11 月 日 　　1. 如为学生，请注明硕士生/博士生 　　2. 燕山酒店: 四星,标准间约 450元/天，单人间约400元/天(均含早餐和上 　　网),距离会场约15分钟车程(有专车每天接送) 　　天创宾馆:标准间约198元/天(含早餐和上网,优先学生预订), 到会场步行约5分钟。 　　六.联系我们 　　会议网站： http://cncp2010.ict.ac.cn 　　联系邮件： CNCP2010@ict.ac.cn (尽量邮件联系) 　　联系电话： 010-62601352 任菲 刘玉东 　　会务组织： 中国科学院计算技术研究所pFind研发组

随着蛋白质组学的兴起，特别是质谱技术的快速发展，蛋白质组学研究中产生的数据规模越来越大。依靠简单的手工处理已经远远不能满足问题的需求,通过先进的计算机算法与软件工具来自动处理大批量的蛋白质组数据已经成为蛋白质组学研究的重要分支，这就是“计算蛋白质组学”(Computational Proteomics)。 　　“计算蛋白质组学”是以计算技术为主要手段，通过开发高效的算法和实用的软件工具来处理大规模的蛋白质实验或模拟数据，解决蛋白质组学研究中的蛋白质鉴定、翻译后修饰分析、蛋白质定量、蛋白质相互作用、蛋白质定位、蛋白质结构或蛋白质动力学等领域中的问题。我国的计算蛋白质组学与国际基本处于同步的发展态势，特别是最近十年内在中国蛋白质组学项目的驱动下，计算蛋白质组学的研究发展迅速。 　　为了推动计算技术在中国的蛋白质组研究中发挥出更加切实的作用，由中国科学院计算技术研究所主办的“首届中国计算蛋白质组学研讨会”将于2010年11月10日至11日在北京召开。 　　会议主题：计算蛋白质组学 　　研讨内容：质谱数据分析、蛋白质鉴定、翻译后修饰、蛋白质定量、蛋白质相互作用、蛋白质定位、蛋白质结构、蛋白基因组学等。 会议报告日程 2010年11月10日星期三上午: 大会邀请报告(一) Wednesday, November 10, 2010: Invited talks 地点: 中科院计算所一楼多功能报告厅 主持人: 王通 应万涛 时间 Time 报告题目 Title 报告人 Speaker 报告人单位 Institution 报告摘要页码 Abstract Page 8:30-9:00 签到注册 参加培训的不需注册 (不收注册费) 9:00-9:10 首届中国计算蛋白质组学研讨会简介 Brief introduction to CNCP2010 贺思敏 中科院计算所 9:10-9:20 欢迎词 Opening Ceremony 所领导 中科院计算所 9:20-9:40 合影 Photo 全体 (计算所一楼大厅) 9:40-10:10 糖蛋白结构的质谱数据库 杨芃原 复旦大学 19 10:10-10:40 核心岩藻糖化蛋白质特异性发掘的系统解决方案 Establishment of a systematic method coupling consecutive MSn and software tools for charactering core-fucosylated glycoproteins 应万涛 北京蛋白质组研究中心 20 10:40-11:10 利用串联质谱技术解析多糖结构 Glycan Structure Sequencing with Tandem Mass Spectrometry 张凯中 加拿大西安大略大学 21 11:10-11:20 休息 Break 11:20-11:50 解码细胞迁移过程中的信号通路网络 Deciphering the Signaling Network in the Leading Edge of the Migrating Cells 汪迎春 中科院遗传与发育生物学研究所 22 11:50-12:20 信号通路分析辅助的功能蛋白质组学研究策略 Pathway analysis-assisted study strategy in functional proteomics 王通 暨南大学 23 12:20-13:30 午餐 Lunch 全体 2010年11月10日星期三下午: 大会邀请报告(二) Wednesday, November 10, 2010: Invited talks 地点: 中科院计算所一楼多功能报告厅 主持人: 谢鹭 陆豪杰 时间 Time 报告题目 Title 报告人 Speaker 报告人单位 Institution 报告摘要页码 Abstract Page 1:30-2:00 利用稳定同位素代谢标记研究哺乳动物动态蛋白质组的数据处理平台 A dataprocessing platform for mammalian proteome dynamics studies using stable isotope metabolic labeling 关慎恒 美国加州大学旧金山分校 24 2:00-2:30 大规模SILAC标记定量蛋白质组学研究中的数据分析 Data analysis in large scale quantitative proteomics study with SILAC approach 徐平 北京蛋白质组研究中心 25 2:30-3:00 体内终端氨基酸标记在定量蛋白质组学中的应用In vivo termini amino acid labeling for quantitative proteomics 陆豪杰 复旦大学 26 3:00-3:30 利用基于肽段计数的无标记定量技术揭示线粒体蛋白质组的功能特性 Quantitative Analysis of Mitochondrial Proteomes using Normalized Spectral Abundance Factor 邓宁 浙江大学 27 3:30-3:50 休息 Break 3:50-4:20 尿液蛋白质疾病标志物数据库 The urinary protein biomarker database 邵晨 中国协和医科大学 28 4:20-4:50 基于质谱数据发现小鼠基因组新蛋白质编码区域 The discovery of novel protein-coding features in mouse genome based on mass spectrometry data 谢鹭 上海生物信息中心 29 4:50-5:20 从新一代测序技术的组学到基于质谱仪的蛋白质组学 -- 华大基因的生物信息学 From NGS Genomics to MS-based Proteomics -- BGI's bioinformatics activities 张勇 深圳华大基因研究院 30 5:20-5:50 腾冲嗜热菌的多温度条件下的蛋白质组基因组学研究 赵屹 中科院计算所 31 5:50-7:30 宴会 Banquet 邀请专家 2010年11月11日星期四上午: 大会邀请报告(三) Thursday, November 11, 2010: Invited talks 地点: 中科院计算所一楼多功能报告厅 主持人: 邹汉法 孙瑞祥 时间 Time 报告题目 Title 报告人 Speaker 报告人单位 Institution 报告摘要页码 Abstract Page 8:30-9:00 签到注册 未注册的人员 (不收注册费) 9:00-9:30 基于HCD谱图的肽段从头测序 De novo Sequencing of Peptides Using HCD Spectra 董梦秋 北京生命科学研究所 32 9:30-10:00 从未知基因组到可测定的蛋白质组：通过从头测序来研究依赖于pH值的N10细菌蛋白质组 From an unknown genome to a measurable proteome: Studying on the pH-dependent proteomes in N10 bacteria by denovo sequencing 王全会 中科院北京基因组研究所 33 10:00-10:30 利用质谱和同源数据库进行全蛋白测序 Complete Protein Sequencing with MS/MS and a Homologous Database 马斌 加拿大滑铁卢大学 34 10:30-11:00 电子转运裂解质谱:特征发现与鉴定应用 Electron Transfer Dissociation: Characterization and Applications in Protein Identification 孙瑞祥 中科院计算所 35 11:00-11:20 休息 Break 11:20-11:50 基于质谱的蛋白质组学数据处理新方法和平台发展 Development of Methods and Platform for Data Processes in Mass Spectrometry Based Proteome Research 邹汉法 大连化学物理研究所 36 11:50-12:20 基于优化的肽质量指纹谱方法鉴定蛋白质混合物 Optimization-Based Peptide Mass Fingerprinting for Protein Mixture Identification 余维川 香港科技大学 37 12:20-13:30 午餐 Lunch 全体 2010年11月11日星期四下午: 大会邀请报告(四) Thursday, November 11, 2010: Invited talks 地点: 中科院计算所一楼多功能报告厅 主持人: 张红雨 付岩 时间 Time 报告题目 Title报告人 Speaker 报告人单位 Institution 报告摘要页码 Abstract Page 1:30-2:00 基于相关谱图对的非限制性修饰检测 Unrestrictive modification detection based on related spectral pairs 付岩 中科院计算所 38 2:00-2:30 评价诱饵库设计，搜索策略，匹配误差和质量控制对鸟枪法蛋白质组学中肽段鉴定精确性的影响 Evaluation of the effect of decoy design, search strategy, mass tolerance and quality control method on the accuracy of peptide identifications in shotgun proteomics 朱云平 北京蛋白质组研究中心 39 2:30-3:00 BuildSummary : 一个基于目标-诱饵策略的蛋白质鉴定整合软件 BuildSummary: A software tool for assembling protein 盛泉虎 上海生命科学研究院 40 3:00-3:30 冷冻电镜中的计算方法：图像数据处理和三维重构 Computational methods in cryo-electron microscopy: image data processing and 3D structure reconstruction 张法 中科院计算所 41 3:30-3:50 休息 Break 3:50-4:20 DomainRBF: 一种对疾病相关蛋白质结构域进行优先排序的贝叶斯回归方法 DomainRBF: a Bayesian regression approach to the prioritization of associations between protein domains and human complex diseases 江瑞 清华大学 42 4:20-4:50 蛋白质结构“字母表”设计 Designing Succinct Structural Alphabets 卜东波 中科院计算所 43 4:50-5:20 蛋白质作为分子化石 Proteins as molecular fossils 张红雨 华中农业大学 44 5:20-5:30 会议总结 杨芃原 复旦大学 5:30-7:00 晚餐 Supper 附件：首届中国计算蛋白质组学研讨会参会手册CNCP2010 Program.pdf

记第四届中国计算蛋白质组学研讨会（CNCP-2016）新技术　　仪器信息网讯 2016年8月10日-11日，第四届中国计算蛋白质组学研讨会(CNCP-2016)在中国科学院大连化学物理研究所盛大召开。(相关新闻：第四届中国计算蛋白质组学研讨会(CNCP-2016)在大连开幕)。本届研讨会邀请了26个大会报告，报告嘉宾是来自国内外的计算蛋白组学领域专家和奋战在第一线的青年科研工作者，嘉宾中的绝大多数是首次登上CNCP讲坛。报名参加本届会议的人员首次超过了200人。CNCP2016C参会代表合影张丽华研究员为研讨会致开幕辞　　本届会议的开幕式只有简短的5分钟，没有领导讲话，没有任何仪式，充分体现了会议的简洁办会特色。开幕式由中国科学院大连化学物理研究所的张丽华研究员致欢迎词，她提到：“中国计算蛋白质组学研讨会在业界享有很高盛誉。每次会议的演讲嘉宾都是由会议发起者和主办方——中国科学院计算技术研究所贺思敏研究员、北京蛋白质组研究中心徐平研究员、北京生命科学研究所董梦秋研究员等资深学者以及往届会议报告人鼎力推荐的。本次研讨会的26个报告将由来自国内外相关领域的顶级专家和奋战在科研第一线的青年才俊精彩呈现。相信在这两天的会议中，大家不仅能够收获知识，也能收获友谊。”研讨现场　　CNCP-2016会议邀请的26个报告多数都是最近一两年的研究成果，部分还没有发表，新技术频繁现身，特别是在交联质谱技术与蛋白质复合体，蛋白质相互作用、翻译后修饰技术、蛋白质鉴定数据处理、定量蛋白质组技术等领域报告较多，下面对这26个报告的内容逐一进行简介总结。　　UCI(美国加利福尼亚大学尔湾分校)黄岚博士 报告题目《Developing Cross-Linking Mass Spectrometry (XL-MS) Strategies to Define Interaction and Structural Dynamics of Protein Complexes》　　了解蛋白质复合物的相互作用和结构动力学对于揭示病理的分子学细节非常有帮助。交联质谱(XL-MS) 是目前研究大量多亚基蛋白复合物PPIs的重要技术，而精确的肽段鉴别是XL-MS分析一直以来面临的挑战。为了促进这方面的研究，黄岚博士研究组研发了DSSO 及一系列含亚砜(sulfoxide-containing)可分裂质谱交联剂以揭示蛋白质复合物表面相互作用机理。研究者通过这些(MS-cleavable reagents)质谱可分裂试剂在多级串联质谱上建立了实用的XL-MS工作流，快速、准确的鉴别交联肽段去研究体内和体外的PPIs。同时，研究者也研发了新的定量XL-MS途径，用以分析多种生理条件下蛋白质间的相互作用和蛋白质复合体的结构动态变化。据介绍，该课题组最近研发了新的羧基交联剂DHSO主要用来与酸性氨基酸反应，反应中需要DMTMM共同作用。 这样可以得到更广的蛋白相互作用信息。北京生命科学研究所 谭丹博士 报告题目《Trifunctional Cross-Linker for Mapping Protein-Protein Interaction Networks and Comparing Protein Conformational States》　　该研究组最近有一项研究工作围绕一种含生物素标签的赖氨酸富集交剂Leiker，谭丹博士在报告中详细展示了课题组的相关研究，研究表明Leiker能够有效改进蛋白质化学交联质谱技术(CXMS)。研究组将以Leiker为交联剂的CXMS用于E.coli全细胞裂解液的分析，发现了3656种相互作用，是之前已有研究方法的10倍。Leiker CXMS比BS3得到的信息要立体很多，能得到更全面的蛋白质相互作用网络。研究者还将Leiker为基础的CXMS用于RNA结合位点鉴定与定量，该方法能够深入揭示蛋白质构象变化。在将Leiker CXMS用于大肠杆菌和秀丽线虫裂解液中的研究中，分别鉴定出3130和893个互补赖氨酸对，并各自发现了677和121种PPIs。Utrecht University (荷兰乌德勒支大学) 刘凡博士 报告题目《Charting the Cellular Interactome by Proteome-Wide Cross-Linking Mass Spectrometry》　　据刘凡博士介绍，针对交联数据分析的n-square和交联肽段低效裂解这两大难题，该研究组建立了一种新XL-MS工作流-质谱可分裂交联剂法。该法是一种混合MS2-MS3裂解途径与专用的交联搜索数据库结合的方法。研究者将质谱裂解交联剂DSSO应用于测定每个交联肽段的前体质量，解决了n-square问题。交联裂解前体离子可通过质量差异确定数据的MS3采集方向，这些工作都可以在Oribitrap Fusion 和 Lumos Tribrid质谱上完成。这种采集途径提高了MS3实验的成功率，能够解决低效裂解问题和显著改善数据质量。与先前方法相比，报告中介绍的新方法包含以下三个优势。1)能够完成整体蛋白组数据库的交联鉴别 2)包括多种翻译后修饰的交联鉴别 3)在MS2和 MS3水平都有高质量范围。该研究组将此新XL-MS方法用于多种复杂样本，包括大肠杆菌裂解物、HeLa裂解物、排阻色谱分馏的HeLa细胞核提取物与细胞器。采用这种方法能够从每种样本得到成千上万个交联点。中国科学院计算技术研究所 刘超博士 报告题目《Development of the Cross-Linked Peptides Identificationin Large Scales》　　由于检索空间过于庞大，蛋白组范围内交联肽段(双肽)的鉴定一直都是一项挑战。刘超博士和其团队考察了用于大范围交联肽段鉴定的普通搜索工具的应用效果，并开发了一种新的计算软件技术pLink 2.0。此技术比先前技术有三方面的改进：1)提高了双肽中单同位素鉴定的精度 2)由肽段索引升级为离子索引 3)引入机器学习(SVM在线训练)。该团队研究表明，通过使用离子索引pLink2.0检索人类数据库，在一小时以内可以完成5000张谱图的检索。干湿结合方法在人库检索1万张二级谱图仅用时不到2分钟。将pLink 2.0与美国西雅图研究人员研发的Kojak相比较，pLink2.0的分析速度约为Kojak的6倍，在精度方面也有一定优势。pLink2.0支持可碎裂交联，可减少可搜索空间和减少谱图数目。华中师范大学 万翠红博士 报告题目《Mapping Conserved Metazoan Protein Complexes with Biochemical Fractionationand LC/MS/MS》　　对多蛋白复合物的了解对于生理进程探索非常重要。然而，对多蛋白复合物种类的分布特别是大规模网状图的发现比较困难。万翠红博士研究组通过高分辨生化分离与定量质谱直接分析了可溶性多蛋白复合物的组成，分析C.elegans、D.melanogaster、M.musculus、S.purpuratus和人类的可溶性细胞提取物。研究组采用以人类为中心的综合计算分析，鉴别出2153种蛋白，并新鉴定出7699种成对相互作用和981种共复合作用。这些相互作用能够反映后生动物生理过程相关的核心生理基础。重建的生理作用网有助于深入了解特殊的分子生物机理以及动物细胞的进化。国家蛋白质科学中心 郑勇博士 报告题目《Scaffold Protein-Mediated Dynamic Assembly of Protein Complexes in Normal and Cancer Cells》　　很多细胞表面受体通过催化多组分蛋白复合物的形成开始信号传导过程。这个过程通过与受体结合的scaffold蛋白来传导。然而，目前这种scaffold的生物学基本原理仍不明晰。针对这个问题，郑勇博士研究组通过以IP-MRM为基础的方法，根据Shc1复合信号跟踪其空间和实时变化。研究人员进一步将这种方法与生化和基因技术结合，研究组发现Shc1以特殊的方式对EGF有即时的反应，包括明显的磷酸化和蛋白质相互作用。研究人员成功发现Shc1与一种抑制蛋白产生相互作用，是一种快速绑定蛋白基团能够激活促有丝分裂/存活通路，蛋白复合物围绕Shc1的装配变化在细胞间非常显著。对EGFR/Shc1复合物蛋白组分析能为以pTyr为基础的致肿瘤信号导致的乳腺癌提供诊断依据。暨南大学 张弓博士 报告题目《High-Throughput De Novo Proteome Identification Aided by Translatome Sequencing》　　De novo肽段序列鉴定能够避免依赖数据库的检索法的缺点，但由于由于没有背景库，无法评估FDR，且极易受到干扰信号误导，因此长期以来无法应用于复杂样品的大规模鉴定。张弓教授介绍了研究团队研发的利用翻译组测序数据作为蛋白质de novo鉴定质量控制新方法，使肽段de novo鉴定能首次应用在蛋白质组复杂样品的实用化鉴定。研究人员在HCD质谱上应用此方法检测三种肝癌细胞(Hep3B, MHCC97H, MHCCLM3)，单次实验鉴定出12000-13000种蛋白质，其灵敏度几乎达到了翻译组测序的水平 而用6种搜库软件鉴定到的真阳性蛋白并集也才7000-8000种。只能用新策略鉴定的4000余蛋白中随机挑选几十个进行MRM验证，几乎都能验证成功。这证明翻译组指导的de novo鉴定效能很高，能鉴定到大量搜索库法无法鉴定到的肽段和蛋白。De novo鉴定的大规模化可引致一系列新的蛋白质组应用。上海生命科学院　李辰博士 报告题目《De Novo Identification and Quantification of Single Amino-Acid Variants in Human Hepatocellular Carcinoma Tissues》　　肿瘤蛋白质组-基因组学研究非常关注变异的发现。单核苷酸的多变性(SNPs) 数据库能够给单个氨基酸变体(SAVs)的检测提供依据。李辰博士在报告中介绍了一种在蛋白组水平发现SAVs的新方法。该法基于de novo算法，肽段的可能候选者可被鉴别并与理论蛋白数据库比较。在人类肝癌(HCC)组织中，研究者成功的应用此方法鉴别和定量已知和新的突变蛋白。在肝组织当中，在细胞核内的突变比较低，突变在内质网和线粒体的富集比例较高。这种新方法为病人提供了高通量的定制检测途径，可能为潜在临床生物标志物发现和机理研究提供帮助。中山大学 肖传乐博士 报告题目《Improving Peptide Identification for Tandem Mass Spectrometry by Incorporating Translatomics Informatio》　　目前很多数据库检索方法是利用谱学数据而忽略能用于肽段鉴定的生物系统的其他信息。最近，转录物组RNA-seq的界面信息能提高肽段鉴别的灵敏度已经证实。与转录物组信息相比，翻译物组体现出与蛋白质的关系更为紧密，所以其可能对肽段鉴别更有效。在此报告中，肖传乐博士介绍了该研究组设计的高灵敏度肽段鉴定手段IPomics，其以翻译组学信息为主要蛋白鉴定参考。方法得到的推荐蛋白质优先性整合进了新的评分功能。与Mascot和pFind相比，IPomics方法蛋白质鉴定准确度更高，并能够增加整体肽段的鉴定率、谱学信息利用率，并已经利用LC-MS/MS数据集在人类和小鼠蛋白鉴定取得了显著效果。华大基因(BGI-Shenzhen) 闻博 报告题目《Protein Identification and Quantification based on Multiple Search Engines》　　闻博在报告中介绍了团队有关以多搜索引擎为基础的蛋白鉴定和定量软件的研究进展。目前，串联质谱技术产生的质谱数据解析率往往不高，不同蛋白质鉴定软件由于谱图预处理、打分算法不同等原因导致对同一个数据的解析结果往往存在一定的互补性。虽然有一些开源的软件可以通过精巧的运算将多个鉴定引擎的鉴定结果整合起来取得与单引擎相比更好的鉴定效果，但由于操作往往较为复杂、下游软件比较缺乏等原因，故没有在蛋白鉴定与定量中推广开来。为了促进多引擎整合方法在蛋白鉴定和定量中的应用，该研究组研发了一种多引擎综合鉴定的开源软件IPeak和同重同位素(如iTRAQ、TMT)标记定量软件IQuant，并将IQuant升级到IQuant2。IQuant2采用精妙的算法和mzIdentML标准，整合多引擎搜索结果进行蛋白质定量。在分析水稻蛋白样品(用Q-Exactive分析)和人细胞系蛋白(用TripleTOF 5600分析)样本时，与单个引擎定量结果相比，IQuant2定量的蛋白能提高28.8%，检测的差异蛋白数量能提高多大40%。多引擎搜索不但能够提高蛋白鉴定效果，也能提高蛋白定量效果。中国科学院水生生物研究所 葛峰博士 报告题目《GAPP: a Proteogenomic Software for Genome Annotation and Global Profiling of Posttranslational Modifications in Prokaryotes》　　葛峰博士在前期蓝细菌的蛋白基因组学研究工作的基础上，开发了一种用于原核生物的基因组注释和翻译后修饰全局发现的蛋白基因组分析软件GAPP。该软件最大的特点就是简单高效，具备初步生物信息学知识的研究者就能应用该软件进行原核生物的蛋白基因组数据的深度分析，利用该软件可以高效完成原核生物的全蛋白质组解析和翻译后修饰的全局发现的工作，该软件的开发和应用将有助于原核生物的基因组的精准鉴定，并有望成为原核生物基因组注释的一项标准流程。今后研究组还将根据用户的要求和体验继续对该软件进一步升级。复旦大学 周峰博士 报告题目《Genome-Wide Quantitative Proteomic and Transcriptomic Analysis Reveals Post-Transcriptional Regulation of Mitochondrial Biogenesis in Human Hematopoiesis》　　蛋白质组学样品分析需要高分辨分离平台，周峰博士研究组搭建了一种长色谱柱三维蛋白组学定量分析平台(GWPQ), 整套系统完全在线和实现操作自动化。研究者将在此平台建立的蛋白质组学方法与Ribosome profiling相比较，水平相当，在分析模型样品时有80%的重叠。研究者还用此方法开展了人体造血相关细胞的研究，二代测序与应用该平台的蛋白质组方法重叠率达到92%。研究团队利用此方法比较了人体最重要的造血干细胞和红细胞发育中14502个基因蛋白表达变化和17127个基因mRNA表达变化。mTORC1信号极大的促进了红细胞进化中线粒体蛋白的翻译，线粒体和mTORC1的遗传和药理学干扰削弱了体内和体外的红细胞生成。该研究支持了线粒体理论机理，可能与线粒体疾病和老化相关的血液缺陷有关。研究者用模式生物小鼠实验验证了线粒体在血红细胞发育中起到关键作用，找到了全新控制血红细胞发育的通路。Johns Hopkins University(美国约翰霍普金斯大学) 张会博士 报告题目《Comprehensive Analyses of Glycoproteins》　　已有不少实验证明，糖蛋白的变化与很多疾病相关。张会博士介绍了糖蛋白的生物合成、结构和功能以及分析糖蛋白的最新方法。糖蛋白的分析是蛋白质分析中最复杂的一种。研究者常把糖和蛋白分开分析，如已有的SPEG(固相提取糖基位点肽)法。该研究组建立了N-糖蛋白数据库，该库可用于检索已鉴定蛋白、通过精确质量数检索候选肽段、鉴定糖蛋白源等。该研究组最近还建立了分析N-linked糖链，糖基化位点，糖基化位点特异糖链，及O-linked糖链分析方法和软件，并探索了用糖基化酶推测多糖的方法。中国科学院大连化学物理研究所 于龙博士 报告题目《Isolation and Structural Analysisof N-Linked Glycansby Using Two-dimensional Chromatography, Mass Spectrometry and Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy》　　糖蛋白糖链的纯化合物对糖链的结构分析、精准检测以及功能研究都具有十分重要的意义。然而，目前糖链纯化合物仍处于严重匮乏的状态。来自大连化物所的于龙博士介绍了该团队根据自身优势，采用纯化制备方法来获取N-糖链纯化合物并对其结构进行解析的相关研究进展。研究者首先介绍了糖链的结构特点并对其分离分析中存在的难点问题进行了阐述。针对这些难点问题，研究者结合课题组的材料优势，构建了以二维亲水作用色谱分离体系为核心的糖链纯化制备流程，该流程包括糖蛋白糖链的释放、富集、二维分离、质谱表征以及核磁结构分析等技术单元。在二维色谱分离体系中，第一维度主要根据糖链的羟基数量而实现不同聚合度糖链的分离，第二维度主要用于同分异构体的分离。由于串联质谱技术并不能得到糖链准确的结构信息，因此，研究者目前正在探索核磁共振技术进行准确结构的分析。以现有的糖链纯化合物为基础，研究者接下来将分别在功能、结构和定量三方面开展相关研究以拓展糖链样品库的应用。青岛大学 李磊博士 报告题目《Ultra-Deep Tyrosine Phosphoproteomics Enabled by a Phosphotyrosine Superbinder》　　酪氨酸磷酸化网络应用在蛋白组学中不容忽视，如何找到pY尤为重要,但之前方法需要大量抗体才能富集pY。为解决业内这一问题，李磊博士研究组做了不少相关研究，团队研发的Superbinder(超亲体)易于制备，能够有效减轻实验室经济负担。研究者合成了pTyr1和pTyr2两个肽段，比较了SH2 superbinder法与其他几种方法的效果，又增加了Ti4+IMAX的去噪功能，证明其能有效富集pY。与抗体相比，src和grb2超亲体都能有效发现更多pTyr位点。研究者还应用superbinder富集方法进行了Tyr 磷酸化蛋白组学研究。如探索人细胞磷酸化蛋白不同功能分类和Tyrosine kinase (TK)的生物活性等。该项研究是与中科院大连化学物理研究所邹汉法团队、加拿大西安大略大学李顺成团队多方合作完成的。University of Minnesota (美国明尼苏达大学) 陈悦博士 报告题目《Discovery and Characterization of Short-chain Lysine Acylations with Mass Spectrometry and Quantitative Proteomics》　　赖氨酸是细胞内蛋白质翻译后修饰的重要靶点。最近，除了赖氨酸乙酰化以外还有一些短链酰基化修饰逐渐被发现。在陈悦博士的早期研究工作中，他从细致的质谱分析中发现了组蛋白赖氨酸丙酰化和丁酰化，两种新的短链酰基化修饰。进一步的研究表明，这两类短链酰基化修饰都是广泛存在的，并可以被特定的酶所调控。最近最新的研究表明赖氨酸丁酰化在Bromo domain识别和精子发育过程中起到重要的调控作用。为了进一步探索质谱信息中隐藏的其他新的修饰，研究者设计了PTMap软件,用来分析非限定性搜索，得到了一些可靠的新蛋白质修饰鉴定，包括琥珀酰化，巴豆酰化，羟基丁酰化等。在定量研究方面，该团队比较关心蛋白质修饰丰度，因为普遍使用的相对定量的分析方法对解释蛋白质修饰的生物学意义有一定的局限性，但是质谱分析得到的离子峰强度并不能直接比较来计算蛋白质修饰的丰度。研究者针对此问题开发了稳定同位素标记为主的新的蛋白质修饰丰度定量方法，可以直接比较离子峰强度，通缩计算得到每个位点上赖氨酸位点丰度，准确性和重现性都很好。中国科学院昆明动物研究所 赖仞博士 报告题目《Mite Allergen Diversity Identification by Proteomics Coupling with Pharmacological Testing》　　螨虫、马蜂、牛虻和蟑螂等带有很多种过敏原，一些过敏甚至会导致死亡。过敏的标准治疗方式就是利用过敏原进行脱敏治疗，现在很多机构希望把过敏原纯化出来进行过敏治疗，因此对过敏原发现和提取纯化都有更多要求。屋尘螨(HDM) 是最常见的室内过敏原。赖仞博士希望结合蛋白质组学、药理和病理学手段来进行过敏原的多样性研究。过敏原蛋白组学研究一般是将分离提取出的过敏原与病人血清进行IgE反应。赖仞研究组将蛋白组学技术和二维免疫印迹法结合，从粉尘螨提取物中鉴定出分属于12个组群的17种过敏原，由Edman降解、质谱分析和cDNA克隆等技术鉴定出其一级结构。通过酶联免疫吸附试验抑制测试、免疫印迹、粒细胞活化试验、皮肤点刺试验测定，该研究组发现了8种新的尘螨过敏原。中国医学科学院基础医学研究所 邵晨博士 报告题目《Opportunities and Challenges for Urinary Biomarker Discovery Using Proteomic Approaches》　　邵晨博士对业内目前围绕尿蛋白质组生物标志物的发现研究进展进行了综述。据介绍，现在很多科研和医疗开始倾向于做尿液，因其具有易得性和稳定性，且含有丰富蛋白信息。邵晨博士研究组曾通过二维液相与串联质谱鉴定做了一些尿中蛋白质组的研究，尿液蛋白质组可以包括其他体液70%的蛋白质。研究组也通过3DLC-MS/MS鉴定出尿液中的6400多种蛋白，并发现与尿蛋白重合率最高的是脑组织中的高表达蛋白。尿蛋白能够反映很多远端的变化，如帕金森症和脑肿瘤等脑部疾病。在肾脏病中，肾小球损伤病人的肾小球会失去过滤功能而造成尿蛋白显著上升。目前很多研究发现尿蛋白中的生物标记物与一些疾病相关，主要集中在泌尿系统疾病的发现，如膀胱癌和急性肾损伤的标志物已获FDA批准，也有在消化系统疾病、肿瘤等疾病中的相关发现。其中，肺癌的研究比较成熟且已进入临床阶段。

绿色荧光蛋白极化激元激光原理示意图：将活细胞产生的绿色荧光蛋白填充在微光腔中制成一层薄膜，光和电子能量混合产生准粒子。　　一个由英德科学家组成的研究团队在最近出版的《科学进展》杂志上发表论文称，他们首次将水母体内的荧光蛋白基因插入大肠杆菌基因组，利用转基因大肠杆菌产出了增强型绿色荧光蛋白(eGFP)并用来产生激光。研究人员指出，这一突破代表着极化激元激光领域的重大进步，其效率和光密度都比普通激光高得多，有望为研究量子物理学和光学计算开辟新途径。　　据美国趣味科学网日前报道，传统的极化激元激光器用无机半导体做增益介质，必须致冷到极低温度 而有机发光二极管(OLED)显示器中的有机电子材料能在室温下工作，但需要有皮秒(万亿分之一秒)光脉冲来供能。研究团队开发的新激光器也能在室温下工作，但只需纳秒(10亿分之一秒)脉冲。　　极化激元激光来自一种量子凝聚现象：激光增益介质中的原子或分子反复吸收发出光子，产生一种叫做极化激元的准粒子，在一定条件下变成一种联合量子态，从而发出激光。理论上极化激元激光需要的能量更少。　　研究人员把转基因大肠杆菌产生的eGFP填充在许多光微腔里，作为一种“光泵”，能以纳秒速度发出闪光，使整个系统达到产生激光所需的能量。“光泵”能在达到激发阈值后，给设备注入更多能量以产生传统激光。该激光发明人之一、苏格兰圣安德鲁大学物理与天文学院教授马尔特盖瑟说，皮秒脉冲的能量更合适，但制造起来要比纳秒脉冲难1000倍，他们的做法简化了很多制造工序。　　盖瑟还指出，新方法的一个关键优点是，蛋白质分子的发光部分被一种纳米大小的圆柱形外壳保护着，让它们彼此间不会互相干扰，分子结构很适合在高亮度下工作，更容易发出激光。但目前的激发阈值还太高，今后经过改进，最终可让极化激元激光器的激发阈值比传统激光器低得多，这样效率会更高，发光更致密。

The Third China Workshop on Computational Proteomics (CNCP-2014) 　　2014年11月12日至13日, 北京 　　http://cncp.ict.ac.cn 　　一、会议简介 　　为了推动中国的计算蛋白质组学研究，促进国内的学术交流，中国科学院计算技术研究所pFind团队在2010年和2012年成功举办第一届和第二届中国计算蛋白质组学研讨会的基础上，将联合中国人类蛋白质组组织CNHUPO、北京蛋白质组研究中心徐平实验室和北京生命科学研究所董梦秋实验室于2014年11月12日至13日举办"第三届中国计算蛋白质组学研讨会(CNCP-2014)"。CNCP的办会宗旨是学术优先、其他从简。办会方式是只设邀请报告、免会议注册费。CNCP-2014的报告人是由前两届的报告人推荐产生的，我们已经邀请到26位来自海内外的一线专家学者与会报告，其中，14个报告人团队、19位报告人将是首次登上CNCP讲坛，包括几位刚刚回国工作的年轻PI和刚刚毕业不久的优秀PhD(详见会议官方网站：http://cncp.ict.ac.cn)。 　　相比前两届CNCP，CNCP-2014的特色包括： 　　第一，尝试设置特别研究专题，以高密度报告促进交流。本届会议设立了糖蛋白质组学特别专题，邀请来自北京蛋白质组研究中心钱小红团队的应万涛博士、复旦大学杨芃原团队的刘铭琪博士、波士顿大学的林诚博士和印第安纳大学的汤海旭博士介绍最新进展，并特别邀请上海药物所的黄蔚博士介绍糖基化改造与控制的研究进展，在同一个专题内促进更深入的交叉科学研究。 　　第二，同一个研究专题从干湿两个方面组织报告。如邀请威斯康辛大学的葛英博士和印第安纳波利斯大学的刘晓文博士分别介绍Top-down技术在生化和信息学方面的最新进展 邀请刚刚回复旦大学任教的周峰博士和中科院计算所pFind团队的迟浩博士分别介绍深度覆盖技术在生化和信息学方面的最新进展。 　　第三，在关注各领域最新进展的同时适度回顾领域的总体进展。我们特别邀请协和医科大学高友鹤教授和复旦大学陆豪杰教授，分别就生物信息学中的生物/化学方法和定量蛋白质组学技术做回顾总结性报告。 　　二、研讨内容 　　会议主题：计算蛋白质组学 　　研讨内容包括但不局限于如下内容： 　　A. 质谱数据分析新方法 B. 蛋白质鉴定新技术 　　C. 翻译后修饰，如糖基化 D. 蛋白质组定量技术 　　E. 蛋白质结构解析 　　三、邀请专家 　　2014年11月12日和13日两天全天为邀请专家作大会报告，邀请的26位专家名单如下(按姓氏首字母顺序)： 　　迟浩、丁琛、高友鹤、葛瑛、关慎恒、黄超兰、黄蔚、李灵军、林诚、刘铭琪、刘小云、刘晓文、陆豪杰、单亦初、谭敏佳、汤海旭、万晓华、汪迎春、王春光、王恒樑、叶明亮、应万涛、张红雨、钟鸿英、周峰、周虎 　　专家介绍请参见会议官方网站：http://cncp.ict.ac.cn。报告题目将在第二轮通知和网站上发布。 　　四、会前培训 　　为了使参会人员能够掌握蛋白质组学的基础，了解最新的技术进展，以及学习质谱数据分析的基本方法，我们安排11月11日一天为会前技术培训，我们邀请到了来自海外的质谱技术或蛋白质组学专家作技术培训，培训日程初步安排如下： 时间 内容 报告人 8:00-9:20 1.MS Instrumentation: MS and tandem MS analyses 林诚 （Boston） 9:30-10:20 2. An overview on proteomics (bottom-up) 葛瑛 （Wisconsin） 10:30-11:20 3. Glycomics and glycoproteomics 林诚 （Boston） 11:30-12:20 4. Top-down proteomics 葛瑛 （Wisconsin） 12:30-2:00 午餐 2:00-2:50 5. pFind 3.0: fundamentals 迟浩 （计算所） 3:00-3:50 6. pFind 3.0: applications (Quantification) 刘超 （计算所） 4:00-4:50 7. Cross-linking mass spectrometry 董梦秋 （NIBS） 5:00-5:50 8. pLink: software for cross-linked peptide ID 樊盛博 （计算所） 6:00-7:30 晚餐 　　关于培训费的缴纳说明： 　　参加培训的费用为800元，包含培训资料和工作简餐，请在10月15日之前汇入如下账户(现场不接收现金，不设注册桌台)： 　　开户银行：中国工商银行北京分行海淀西区支行 　　开户名称：中国科学院计算技术研究所 　　地址：北京海淀区北四环西路65号 　　账号：02000045 0908 8123 135 　　1. 汇款时请务必在说明栏内注明CNCP+中文姓名+单位名称，如果同一单位多人，请注明所有人的名字和人数。 　　2. 汇款后请将汇款凭证以清晰完整内容的图片格式附件发送到会议邮箱：cncp@ict.ac.cn，邮件标题为：CNCP培训费+中文姓名+单位名称(多人请在邮件中注明)。 　　3. 培训费缴纳后不能办理退款。若缴费后有事不能参加，可书面委托他人参加培训。 　　4. 在第一届或第二届会议上曾做过报告的老师，或者本届会议的邀请报告人，如果需要参加培训，可免除缴纳培训费，请在附件的报名表上说明。 　　五、报名回执与酒店预订 　　CNCP-2014会议将于2014年11月12日至13日在北京中科院计算所召开，11月11日是会前技术培训，欢迎从事与计算技术和蛋白组学研究相关的科研人员和研究生报名参会，大会免收注册费(参加11月11日培训的费用为800元)。由于会场座位有限，按接收到的注册报名顺序优先安排先注册人员的座位，请于2014年10月15日之前填写好信息完整的报名回执表并发送到cncp@ict.ac.cn(回执表可从会议网站上下载)，邮件标题为: CNCP报名+中文姓名+单位名称，收到回执后我们会发送确认邮件，如果一周内没有收到确认邮件，请电话联系我们。报名参加培训的人员请在回执表最后一栏内填写开发票的单位抬头信息(发票内容为&ldquo 培训费&rdquo )。 　　为了提高会议的组织效率，本次CNCP会议不接受任何现场注册，已报名人员请准时出席，如因故不能参会，请务必负责任地提前告知我们(邮件或电话)，不无故缺席。 　　由于11月是北京的旅游旺季，请参会代表提前自行预订酒店，计算所周边的酒店参考信息如下： 宾馆名称 联系电话 房间价格（仅供参考） 地址 备注 物科宾馆 010-82649140 标准间：298元 三人间：410元 四人间：498元 海淀区中关村南三街8号（中科院物理所院内） 步行至会场 5分钟 恒兴商务酒店 010-62629988 标准间：280元 单人间：280元 三人间：420元 海淀区中关村东路89号恒兴大厦 步行至会场 7分钟 骏马国际酒店 010-82885858 标准间：500元 海淀区中关村南路南1条甲2号 步行至会场 7分钟 北京辽宁大厦 010-62589999 标准间：591元 海淀区北四环西路甲二号（保福寺桥东南角） 步行至会场 20分钟 翠宫饭店 010-62628888 标准间：580元 海淀区知春路76号 步行至会场 20分钟 　　六、联系我们 　　会议主办：中国科学院计算技术研究所、中国人类蛋白质组组织CNHUPO、 　　北京蛋白质组研究中心徐平实验室、北京生命科学研究所董梦秋实验室 　　会议承办：中国科学院计算技术研究所生物信息学实验室pFind团队 　　会议网站： http://cncp.ict.ac.cn 　　联系邮件： cncp@ict.ac.cn (非紧急会务，请使用邮件联系) 　　联系电话： 010-62600822 (紧急会务，请联系刘老师)

近日，中国科学院武汉物理与数学研究所研究员唐淳课题组利用基于973重大科学研究计划“蛋白质动态学研究的新技术新方法”建立的研究技术，协助华中农业大学教授殷平课题组首次解析了N6腺嘌呤甲基转移酶METTL3-METTL14蛋白复合体结构，该研究成果发表于《自然》杂志。　　该工作揭示了RNA N6腺嘌呤甲基化修饰过程中的结构基础，是表观遗传学领域的一项重大突破。唐淳、武汉物数所副研究员龚洲和博士后刘主参与该项目，利用课题组发展的新技术新方法，通过结合小角X光散射与计算机模拟的手段，为该蛋白复合体的结构解析提供了研究方法上的帮助。　　经过近3年的努力，唐淳课题组发展、建立了包括核磁共振波谱、小角X光散射、化学交联质谱分析、单分子荧光检测和成像等技术在内的多种生物物理化学手段，并开发相应的整合计算方法，用于蛋白质动态结构及其转换过程的研究。课题组除了完成自身的科研项目外，积极开展广泛的合作与交流，与国内外同行共享研究技术和方法。目前，得益于“蛋白质动态学研究的新技术新方法”项目的实施，课题组已助力多个重要蛋白质结构的解析，取得了一系列的研究成果，研究成果发表于《自然—化学生物学》、eLife 等国际一流杂志。

1.氰化高铁血红蛋白HiCN测定法：除SHb外推荐参考方法，具有操作简单、显色快、结果稳定可靠、读取吸光度后可直接定值等优点。致命的弱点是氰-化钾(KCN)试剂有剧-毒，使用管理不当可造成公害。氰化高铁血红蛋白测定法操作(1)直接测定法①加转化液：试管内加5ml?HiCN转化液②采血与转化：取全血20μl，加到盛有转化液的试管底部，用上清液反复冲洗吸管3次，充分混合，静置5min。③测定：以符合WH0标准的分光光度计，波长540nm处，光径(比色杯内径)1.000cm，HiCN转化液或蒸馏水调零，测定吸光度(A)。④计算：根据样本的吸光度(A)直接计算出血红蛋白浓度(g/L)(A为测定管吸光度，44为毫摩尔消光系数，64458/1000为1mol/L Hb溶液中所含Hb克数，251为稀释倍数。)(2)HiCN标准液比色法测定HiCN参考液(50g/L、100g/L、150g/L、200g/L)，分别测得540nm处的吸光度，以参考液血红蛋白含量为横坐标，吸光度为纵坐标，绘制标准曲线或求出K值。①标准曲线绘制和K值计算②样本吸光度③通过标准曲线查出样本血红蛋白浓度，或用K值计算，血红蛋白浓度Hb(g/L)=K×A。 注意事项(1)HiCN贮存：转化液贮存在棕色有塞玻璃瓶中，不能贮存在塑料瓶中，否则会使CN-丢失，测定结果偏低。HiCN转化液在4℃保存一般可数月，不能在0℃以下保存，因为结冰可使高铁氰-化钾还原，试剂失效。(2)标本：异常血浆蛋白质、高脂血症、白细胞数超过30×109/L、脂滴等可产生浊度，干扰Hb测定。(3)HiCN转化液是一种低离子强度、pH近中性的溶液(7.2±0.2)。样本中白细胞过高或球蛋白异常增高时，HiCN比色液会出现浑浊。(4)氰-化钾试剂是剧，测定后的废液应收集于广口容器中，首先以水稀释废液(1:1)，再按每升上述稀释液加次氯酸钠35ml，充分混匀，敞开容器，放置15h以上，使CN-氧化成C02和N2挥发，或水解成C032-和NH4+，再排入下水道。废液不能直接与酸性溶液混合，因为氰化-钾遇酸可产生剧毒的氰氢酸气体。2.十二烷基-硫酸钠血红蛋白SDS测定法：具有操作简单、呈色稳定、准确性和精-确性符合要求、无公害等优点。但由于摩尔消光系数尚未最后确认，不能直接用吸光度计算Hb浓度，而且SDS试剂本身质量差异较大，会影响检测结果。3.HiN3最大吸收峰542nm，显色快，结果稳定。

赛默飞与蛋白设施达成战略合作，助力蛋白质科学创新发展赛默飞色谱与质谱中国 // 近日，科学服务领域的世界领导者赛默飞世尔科技（以下简称：赛默飞）携手中国科学院上海高等研究院国家蛋白质科学研究（上海）设施（以下简称：蛋白设施）在上海举办蛋白质动态分析联合实验室签约仪式。双方在蛋白质动态分析研究领域，及通过蛋白设施联合上海临床研究中心开展的临床应用等领域，基于良好的合作意向，同意共建实验室及建立战略合作伙伴关系，并在2024年上海市产业技术创新大会得到会议举办方及与会代表众多领导、专家和学者的见证。本次战略合作基于赛默飞全球领先的高分辨质谱、电镜等平台及蛋白组学解决方案基础上，结合了蛋白设施在蛋白组学领域领先的科研能力、研发成果和强大的技术团队。双方围绕蛋白组学解决方案合作、技术培训交流、人才培养等方面达成了共识，旨在整合双方优势资源，共同提升蛋白组学研究、临床样本队列研究和生物医药领域产业的发展，共创技术新生态，为科研的新质生产力注入活力。高分辨质谱+冷冻电镜打造蛋白质科学创新平台赛默飞高级副总裁、亚太和拉美地区总裁Mark Smedley先生，赛默飞分析仪器事业部中国区商务副总裁周晓斌先生，蛋白设施主任吴家睿教授等出席了本次签约座谈仪式。双方领导共同讨论了高分辨质谱结合冷冻电镜技术，电镜技术结合AI，以及高分辨质谱、电镜技术与Olink方案的整合在蛋白组学领域的创新应用，并探讨了未来共同建立临床质谱标准数据库的落地化方案。滑动查看更多强强携手 加深合作全面推动蛋白质科学创新发展在报告环节，吴家睿主任介绍了蛋白设施成立的背景、技术系统、平台设备、重点方向以及近年来取得的成果。赛默飞材料与分析业务生命科学市场销售发展总监陈昉和色谱与质谱业务科学研究市场高级商务总监周昕分别对之前的技术及培训合作进行了回顾，并对未来计划进行了展望。蛋白组学领域自问世以来，取得了令人瞩目的进展。基于质谱和电镜平台，已经诞生了许多重要的发现。这些发现不仅深化了我们对蛋白质结构、功能和相互作用的理解，还为疾病诊断、药物研发和个体化治疗等提供了重要的指导。 此次合作，将共同推动Orbitrap质谱技术和Cryo-EM冷冻电镜在蛋白组学领域的应用，为蛋白质科学研究和生物医药相关领域产业的发展贡献更多华丽的成果。在未来的合作中，双方将共同努力，充分发挥赛默飞的全球领先技术和蛋白设施的科研实力，为蛋白质科学的创新突破和应用推广开辟更加辉煌的前景。关于中国科学院上海高等研究院国家蛋白质科学研究（上海）设施 蛋白质设施是国家“十一五”规划建设的国家重大科技基础设施项目，是全球生命科学领域首个综合性的大科学装置。蛋白质设施主体位于上海市张江科学城，于2008年经国家发改委批复，2014年建成并开放试运行，2015年通过国家验收正式开放运行。蛋白质设施的目标是建设国际一流的蛋白质科学研究体系和成为我国蛋白质科学及技术发展的重要创新基地。主要任务包括：开展蛋白质科学相关研究；研究蛋白质的多尺度时空结构；分析蛋白质修饰和相互作用；阐释蛋白质与化学小分子之间的相互作用；研究蛋白质相关的计算生物学与系统生物学；发展蛋白质研究的新方法和新技术学；结合创新药物的发展，研究蛋白质药物靶标的功能活动的结构特征等。蛋白质设施将聚焦世界科技前沿领域，在不断创新中实现跨越和发展，充分发挥大科学设施平台效能，全面支撑我国蛋白质科学研究和生物医药相关领域产业的发展。如需合作转载本文，请文末留言。

创建用于精准医疗的纳米级计算机，长期以来一直是许多科学家和医疗机构的梦想。现在，美国宾夕法尼亚州立大学研究人员首次研制出一种纳米“计算机”，可控制参与细胞运动和癌症转移的特定蛋白质的功能。这项发表在16日《自然通讯》上的研究，为构建用于癌症和其他疾病的复杂设备铺平了道路。　　宾夕法尼亚州立大学医学院尼古莱多霍利安教授及其同事创造了一个类似晶体管的“逻辑门”，可执行计算操作，由多个输入控制一个输出。　　多霍利安称，这个逻辑门是一个重要的里程碑，因为它展示了在蛋白质中嵌入条件去操作并控制其功能的能力。这将给更深入地了解人类生物学和疾病，以及精准疗法的开发带来可能性。　　逻辑门包括两个传感器域，旨在响应两个输入——光和药物雷帕霉素。研究团队瞄准了蛋白质焦点黏附激酶（FAK），因为它涉及细胞黏附和运动，这是转移性癌症发展的初始步骤。　　研究人员首先在编码FAK基因中引入一个名为uniRapr的雷帕霉素敏感域，该域之前由实验室设计和研究过。然后，研究人员引入对光敏感的域LOV2。对两个域进行优化后，研究人员将它们组合成一个最终的逻辑门设计。　　研究团队将修改后的基因插入HeLa癌细胞，并使用共聚焦显微镜在体外观察细胞。他们分别研究了每个输入对细胞行为的影响，以及组合输入的综合影响。　　研究发现，他们不仅可以使用光和雷帕霉素快速激活FAK，而且这种激活导致细胞内部发生变化，从而增强了它们的黏附能力，最终降低了运动性。　　研究人员称，这是第一次证明可在活细胞内构建一种可控制细胞行为的功能性纳米“计算机”。

贾伟 沃特世科技（上海）有限公司实验中心 对蛋白药的分子量进行测定，可以在完整蛋白水平，对其进行宏观表征，以初步确定蛋白的表达是否正确。BiopharmaLynxTM软件中，专门设计了对蛋白整体分子量测定及表征的多种功能，它具有以下特点。 ■ 通过原始质谱数据，计算出蛋白分子量。 ■ 自动标注蛋白的各种不同修饰形态。 ■ 以直观方式，比较样品与标品间差异。 ■ 自动计算蛋白质的各种修饰形式间的峰强度比例。 ■ 界面友好、直观，操作简单。 通过原始质谱数据，计算分子质量，是蛋白分子量测定的基本功能。图1中左上为免疫球蛋白IgG的原始质谱数据，右下为软件分析后，得出的IgG分子质量信息。通过BiopharmaLynx软件的自动计算功能，复杂的质谱数据成为了直观的分子量形式。图1中，绿底色图为标准品蛋白的分子质量分布数据，蓝底色图为样品蛋白的分子质量分布图。在BiopharmaLynx给出的结果中，IgG的具有多个分子质量形式，这是由于其含有多种糖基化修饰的原因。 图1. BiopharmaLynx软件的完整蛋白质量分析界面。 图中的紫色线条直观地显示出了样品蛋白与标品的质量分布差异差异。观察紫色线条形态可以发现，样品IgG具有更多的大分子量糖基化修饰形式，而标品蛋白中的小分子量糖型修饰较多。当将鼠标指针放置于峰尖时，将自动出现此处蛋白名称、修饰种类、峰强度、色谱保留时间等信息。通过以上两种信息，可以简单、直观地找到两者的差异之处了。 BiopharmaLynx软件可根据用户设置，对蛋白的不同修饰情况，自动标注。除内置的90种修饰外，用户还可根据需要自行创建修饰方式。特别是，考虑到生物蛋白药的一些具体情况，BiopharmaLynx内置了一些蛋白表达药品常见的蛋白改变修饰，如蛋白C端的Lysine缺失等（图2红色箭头指向）。这些细节设计，会帮助使用者极大地提高工作效率，节省精力。 图2. 使用BiopharmaLynx软件的修饰设置界面。 BiopharmaLynx软件对蛋白各种修饰间的比例也可以直观地给出初步分析结果（图3）。 作为一家在液相与质谱技术都占有领先优势的企业，沃特世更提供了全面的蛋白分子量分析方案，包括色谱柱、色谱梯度方法、质谱条件等一系列已优化完成的实验操作流程(图4)。使用此整体解决方案，仅仅使用0.5微克的IgG蛋白，在4分钟内，就可完成液质数据采集全过程。此方案也包括对还原后IgG的分析方法(图4右上)。 图4. 完整及还原后IgG质量测定解决方案示意图。 参考文献 (1) Rapid Profiling of Monoclonal Intact Antibodies by LC/ESI-TOF MS. Waters Application Note, 2007, 720002393 EN (2) Rapid Screening of Reduced Monoclonal Antibodies by LC/ESITOF MS. Waters Application Note, 2007, 720002394 EN (3) Characterization of an IgG1 Monoclonal Antibody and Related Sub-Structures by LC/ESI-TOF MS, 2007, 720002107 EN (4) Assessing the Quality and Precision of T herapeutic Antibody LC/MS Data Acquired and Processed using Automated Workflows. Poster presented at the ASMS meeting. 2008, 720002687 EN (5) Efficiently Comparing Batc hes of an Intact Monoclonal Antibody using t he Biop harma Lynx Software Package. Waters Application Note, 2008, 720002820 EN 联系方式： 叶晓晨 沃特世科技（上海）有限公司 市场服务部 xiao_chen_ye@waters.com 周瑞琳(GraceChow) 泰信策略(PMC) 020-83569288 13602845427 grace.chow@pmc.com.cn

【核酸蛋白浓度测定仪←点击此处可直接转到产品界面，咨询更方便】核酸蛋白浓度测定仪仪器功能：1.选择带宽可调的仪器，可以针对不同样品及不同的测试要求；2.光度测量：吸光度、透过率。多波长定点测试最多可同时测定30个波长；3.定量分析：自动建立标准曲线，并可存储标准曲线，方便以后测试调用；4.定性分析：扫描速度可调，滤色片位置可微调，图谱可处理；5.动力学测验：酶动力学反应率计算；6.DNA/蛋白测量：内置专用计算公式，直接得到最终结果，轻松进入生命科学研究领域；7.配合PC反控工作站，功能及数据处理能力更为强大。核酸蛋白浓度测定仪仪器特点1．采用10英寸LED炫彩液晶显示器，显示清晰直观；2．配合样品控温系统，可将样品温度控制在-5℃--200℃；3．灯源校正机构，仪器每次自检时会将灯源位置定位到最佳位置，此功能可修复仪器在运输过程光源可能因震动偏移聚焦位置及用户自己更换灯源后无需调试光源；4．光学系统设计和电路控制系统设计十分严谨,元器件的选用控制严格,具有高标准的准确度、重复性、低噪声和低杂散光指标；5．开放式的样品室，可选配反射样品架、自动5联、6联、8联样品池架，固体样品架、恒温水浴和自动进样器等适合于不同的应用。技术参数：型号 HD-UV90 HD-UV90A 波长范围 190-1100nm 光谱带宽 1.8nm/1nm(可选) 0.5nm/1nm/2nm/4nm/5nm(可调) 光学系统 双光束，CT式光路；1200线/毫米激光全息衍射光栅 波长精度 ±0.1nm（656.1nmD2）,±0.3nm(全波段) 波长重复率 ±0.1nm 波长分辨率 0.1nm 光度范围 -4to4A 0-200%T -9999to9999C 光度精度 ±0.002A(0～0.5A)；±0.004A(0.5～1.0A)；±0.2%T(0～100%T) 光度重复性 ±0.001A(0～0.5A)；±0.002A(0.5～1.0A)；±0.1%T(0～100%T) 杂散光 ≤0.03%T 基线平直度 ±0.0008A（190～1100nm） 稳定性 ±0.0004A/hr@500nm,0A 光度噪声 ±0.0003A 显示屏幕 10英寸炫彩液晶显示器 数据输出 USB输出、软件输出 电源 80V~250V（功率：120W） 外形尺寸 550×400×260 净重 24kg 25kg

日前，Peptone公司宣布完成4000万美元的A轮融资。这项融资将用于支持Peptone以人工智能（AI）方式大规模解析那些悬而未解、复杂、极具挑战的内在无序蛋白（intrinsically disordered protein，IDP）结构。在人体内大约有一半的蛋白质，其序列中的一部分无法折叠成固定的结构，因此这部分结构无法通过已知的基因序列准确地预测出来。在这类蛋白质中，有许多在维持健康与疾病起源上扮演重要的角色。而缺少精确蛋白质结构信息的结果也导致了许多药物开发上的困难。自2018年创立以来，Peptone借助原子级的蛋白质分析技术，来准确地了解无序蛋白与蛋白质结构域在生理条件下的结构。这些信息能够有助于以更好的方式来预测靶向这类蛋白质的药物。Peptone的分析技术包含核磁共振（NMR）、氢氘交换质谱（HDX-MS）与机器学习（ML）、超级计算（supercomputing）等。其已经与诺华等大型药企合作建立开发管线，以改进那些靶向含部分无序结构的靶标蛋白质的药物。这项投资会使Peptone能够在瑞士建立顶尖的研究机构，协助将他们专有的原子级实验与超级计算科技进行结合。借此Peptone也将能够开启一系列针对炎症、癌症、糖尿病等疾病中独特靶标的开发管线。此项投资还会被运用在维护Peptone超级计算机运算的算法上。“无序蛋白存在于物理学转变成生物学的交界，”Peptone的共同创始人与首席执行官Kamil Tamiola博士说道，“借由使用严谨并由计算机所驱动的物理实验方式来分析蛋白质，我们能够超越传统药物发现方式，观察到那些像是AlphaFold所观察不到的蛋白质行为。这项投资会让我们能够更进一步地改善我们的平台，并支持我们对无序蛋白领域的研究。这些研究将会支持未来的药物开发。”

概念蛋白质芯片技术是在ＤＮＡ芯片技术基础上发展的一项蛋白质组学技术。其原理是将大量不同的蛋白质分子（如酶、抗原、抗体、受体、配体、细胞因子等）通过微阵列的形式有序排列在固相载体表面，利用蛋白质与蛋白质或者蛋白质与其他分子之间的特异性结合，获得与之特异性结合的待测蛋白（如血清、血浆、淋巴、间质液、尿液、渗出液、细胞溶解液、分泌液等）的相关信息，便于我们分析未知蛋白的组分、序列，体内表达水平、生物学功能、与其他分子的相互调控关系、药物筛选、药物靶位的选择等。蛋白质芯片技术的出现，为我们提供了一种比传统的凝胶电泳、Western blot和Elisa更为方便和快速研究蛋白质的方法。该方法具有高通量，微型化和快速平行分析等优点，不仅对基础分子生物学的研究产生重要影响，也在临床诊断、疗效分析、药物筛选及新药研发等领域有着广泛应用。特点①蛋白芯片具有高特异性、重复性、准确性。这是由抗原抗体之间、蛋白与配体之间的特异性结合决定的。②蛋白芯片具有高通量和操作自动化的特点，在一次实验中可对上千种目标蛋白同时进行检测，效率极高。③可发现低丰度、小分子量蛋白质，并能测定疏水蛋白质，特别是膜蛋白质。④蛋白芯片具有高灵敏性，只需0.5-5μL样品，或2000个细胞即可检测。蛋白芯片技术在分子生物学及生物化学基础研究中的应用01 在蛋白质水平上检测基因的表达由于基因转录产物mRNA数量并不能准确反映基因的翻译产物蛋白质的质与量，因此在蛋白质水平上检测基因的表达对于了解基因的功能非常重要。蛋白质芯片技术产生前，蛋白质双向电泳技术是蛋白质组规模上进行蛋白质表达研究的唯一方法，但这种技术操作繁琐而且难以快速检测样品中成百上千种蛋白质的表达变化。蛋白质芯片的特异性、灵敏性和高通量等特点，在检测基因表达终产物蛋白质谱的构成及变化中发挥着不可替代的作用。02 高通量筛选抗原/抗体相互作用目前蛋白质芯片检测利用最广泛的生物分子相互作用是抗原抗体的特异性识别和结合，单克隆抗体是蛋白质芯片检测中使用最广泛的生物分子。运用蛋白质芯片可以研究不同抗原/抗体的特异性作用，而且对于检测样品中极微量的抗原/抗体分子作用非常有利。03 蛋白质/蛋白质相互作用分析酵母双杂交系统是近年来基因组规模上研究蛋白质相互作用的主要方法，但存在体内操作、假阳性、假阴性和外源蛋白质折叠、修饰等局限。蛋白质芯片技术不依靠任何生物有机体而在体外直接检测目标蛋白质，实验条件可随意控制，同时实验步骤自动化程度高，一次分析的蛋白质数量巨大，因而成为目前除酵母双杂交系统外进行大规模研究蛋白质相互作用的主要方法。04 酶/底物作用分析耶鲁大学的Snyder小组用蛋白芯片对酵母基因组编码的119种蛋白激酶的底物专一性进行了研究。实验中将蛋白激酶表达为谷胱甘肽转移酶（GST）融合蛋白，针对17种不同的底物，平行测定了119种GST2蛋白激酶融合蛋白的底物专一性，发现了许多新的酶活性，大量蛋白激酶可以对酪氨酸进行磷酸化，而这些激酶在催化区域附近有共同的氨基酸残基。也证明了蛋白质芯片可作为高通量筛选酶-底物作用的良好平台。蛋白芯片的检测目前蛋白芯片的检测主要有两种方式。一种是以质谱技术为基础的直接检测法，采用表面增强激光解析离子化-飞行时间质谱技术，用激光解析电离的方法将保留在芯片上的蛋白质解离出来。具体过程为：芯片经室温干燥后，加能量吸附因子如芥子酸，使其与蛋白质结合成混合晶体，以促进蛋白质在飞行时间质谱检测中的解析和离子化，利用激光脉冲辐射使芯池中的分析物解析成荷电粒子，根据不同质荷比离子在仪器场中的飞行时间长短不一，通过飞行时间质谱来精确地测定出蛋白质的质量，并由此绘制出一张质谱来，以分析蛋白质的分子量和相对含量。另一种为蛋白质标记法，样品中的蛋白质预先用荧光染料或同位素等标记，结合到芯片上的蛋白质就会发出特定的信号，用CCD照相技术及荧光扫描系统等对激发的荧光信号进行检测。与飞行时间质谱相比，该方法定量更加准确，操作也更加简便。与DNA芯片一样，蛋白质芯片同样蕴含着丰富的信息量，必须利用专门的计算机软件进行图像分析、结果定量和解释。其中应用最广的是荧光染料标记法，原理较为简单、使用安全、灵敏度高，且有很好的分辨率。可直接用广州博鹭腾 GelView 6000Plus进行拍摄。图1.GelView 6000Plus智能图像工作站GelView 6000Plus 配备600万像素科学级制冷CCD相机，制冷温度为环境温度下 55℃，极低的暗电流，很大程度降低背景干扰。而且独有的红外感应开关，自动控制样品台的开启与关闭，同时也减少了实验时对仪器的污染。

蛋白表征生物大分子药蛋白质是由不同氨基酸连接形成的多聚体，并且通过正确折叠为一个特定构型，发挥蛋白药物的生物学功能。氨基酸序列的特定位置可以与化学基团共价结合，发生蛋白质翻译后修饰，这些翻译后修饰会导致蛋白的结构发生改变，从而影响蛋白药物的生物学活性，所以需要对蛋白的分子量、肽段覆盖率、翻译后修饰等进行检测。精确分子量分析：分子量的检测是鉴定蛋白的第一步，使用高分辨率质谱分析可得到蛋白质的多电荷信号，通过对信号进行去卷积分析，可获得精确分子量数值，并初步判断蛋白的修饰状态。对于抗体药物还可打开轻重链或者去除糖基，分别分析糖基化和去糖基化轻链和重链的分子量。我们推荐THERMO高分辨质谱来进行：Thermo Scientific LTQ-Orbitrap XL 是离子阱和轨道阱高分辨组合质谱仪，通过强大的功能、稳定性以及低运行成本成为蛋白质组学和代谢组学研究的最佳选择，完全超过并替代 Q-TOF系统。通过高分辨、精确质量数测量和多级碎片解析，完成复杂体系成份鉴定和表征。LTQ-Orbitrap XL采用全新HCD八极碰撞反应池，实现信息更丰富的MS/MS应用，包括蛋白质差异定量分析iTRAQ、PTM分析、de novo 序列分析以及代谢组学研究。Thermo Scientific&trade Q Exactive&trade 组合型四极杆 Orbitrap 质谱仪可以快速可靠地识别、定量和确认更多化合物。 本台式 LC-MS/MS 系统将四极杆母离子选择性与高分辨率和准确质量数（HRAM）Orbitrap 检测相结合，提供出色性能和多功能性。 Q Exactive 质谱仪特别适用于非目标或目标化合物筛查，也能够实现广泛的定性和定量应用，可广泛用于药物发现、蛋白质组学、环境和食品安全、临床研究和法医毒理学。2.肽段覆盖率及肽段分析：肽段覆盖率是指检测到的肽段氨基酸数量占该蛋白质总氨基酸数量的比例。蛋白质肽段覆盖率的检测，对于蛋白质类药物的一级氨基酸序列的确证，保证蛋白质类药物的高级结构形成及维持蛋白质类药物性质均具有很重要的意义。3.二硫键分析：二硫键是蛋白质通过各种链间和链内的半胱氨酸连接在一起的化学键，对蛋白质分子保持正确的高级结构，维持必要的生物活性至关重要。所以在蛋白质类药物的结构分析中，二硫键一直是分析的重点。4.N-糖糖型分析：N糖（聚糖与天冬酰胺的氮链相连）是生物药物中，尤其是单抗药物中最广为人知的糖基化形式，其中N-聚糖结构会影响药代动力学、药效学和免疫原性，因此需要对糖型进行分析。另外，抗体结构分析还可以用到毛细管电泳系统，我们推荐BECKMAN PA800 PLUScIEF法测定单抗药物等电点 使用CE(毛细管电泳仪)对样品与已知等电点多肽作为参照物进行cIEF等点聚焦，依据样品与参照肽段的相对迁移时间计算样品的等电点。 cIEF 法测定单抗样品电荷异质体纯度 使用CE(毛细管电泳仪)对样品进行cIEF等点聚焦，而后对主峰纯度进行积分，得出样品电荷异质体纯度。 CE-SDS 法测定单克隆抗体纯度 将样品还原后，使用SDS毛细管电泳电泳与紫外检测器分析，检验轻链或重链的纯度及杂质含量。

大家好，本周为大家分享一篇来自Angewandte Chemie - International Edition的文章：Infrared Multiphoton Dissociation Enables Top-Down Characterization of Membrane Protein Complexes and G ProteinCoupled Receptors[1]，文章的通讯作者是牛津大学化学系的Carol V. Robinson教授。　　非变性质谱(Native MS)是结构生物学中一个成熟的工具。在电喷雾电离过程中使用非变性缓冲液可以保存多组分蛋白质复合物之间的非共价相互作用，以及它们的配体、辅因子或其他结合蛋白。它可以用于探究蛋白质复合物的相互作用和功能，因为结合事件导致质量变化，可以在质谱仪中跟踪和剖析。然而，由于膜蛋白的疏水性，使得它们在传统的非变性质谱缓冲液中不溶且容易聚集，因此在非变性质谱中呈现出独特的挑战。目前采用的方法是将蛋白质复合物溶解到膜类似物中，例如：去垢剂、纳米脂质盘、两性聚合物等，再将这些膜类似物通过碰撞激活去除。其中去垢剂是应用的最广泛的一种。然而由于碰撞激活的能量在应用中受到限制，该方法并不能在质量分析前很好地去除去垢剂。此外，在非变性质谱条件下，键的断裂也受到非共价相互作用强度的影响(例如蛋白质-蛋白质、蛋白质-去垢剂剂以及去垢剂胶束内的相互作用)。　　基于光子的方法，如紫外光解离(UVPD)和红外多光子解离(IRMPD)已被证明有利于可溶性蛋白质及其复合物的Top-Down质谱分析。与此同时，基于光子的膜蛋白Top-Down模式的应用正在兴起。原理上，激光束路径中的离子被连续地驱动到振动激发态。因此，在基于光子的方法中，能量储蓄通常与前体离子的电荷状态和分子量无关。然而，电荷状态和分子量仍然会影响肽键解离需要的输入能量。先前报道的通过UVPD对79 kDa的五聚体的大电导机械敏感通道(MscL)Top-Down的断裂得到了令人印象深刻的54%的序列覆盖。然而，对于氨通道(AmtB)一个127 kDa的同源三聚体，通过碰撞激活和UVPD两种不同的方式破碎，仅实现了20%的序列覆盖率。事实上，相对较低的序列覆盖率是由于大分子量以及三聚体中增加的非共价相互作用影响的结果。尽管这些工具能够在非变性状态下实现Top-Down质谱分析，但其在膜蛋白表征中的应用仍不广泛。这就要求建立一种能使低电荷密度的高分子量蛋白质稳定地产生蛋白质序列离子的方法，而膜蛋白嵌入异质膜或膜类似物则使这一问题更加复杂。虽然IRMPD之前被用于从去垢剂中释放膜蛋白，但使用IRMPD对非变性的膜蛋白进行测序的研究相对较少。　　图1. (A)改进的Orbitrap Eclipse Tribrid的原理图，其中包括一个红外激光器直接进入四极线性离子阱(QLIT)的高压细胞。离子化的蛋白质胶束被转移到高压QLIT中，在那里整个离子群受到红外光子的照射，然后被转移到Orbitrap进行质量分析。通过调节激光输出功率(W)和照射时间(ms)，可以使膜蛋白从去垢剂胶束中完全解放出来。(B)三聚氨通道(AmtB)在3.0 W输出功率和200ms辐照时间下的非变性质谱。(C)在3.3 W输出功率和200ms辐照时间下AmtB的非变性质谱。　　因此，作者利用改进的Orbitrap Eclipse Tribrid质谱仪，与连续波远红外(IR) CO2激光器连接，使光束聚焦到双四极杆线性离子阱(QLIT)的高压池中(图1A)。红外激活可以有效地去除蛋白质复合物中的去垢剂胶束，随后通过IRMPD使得膜蛋白碎片化。在这种安排下，由纳米电喷雾电离产生的蛋白质复合物被转移到高压池中。在转移到Orbitrap进行检测或m/z分离和随后的碎片化之前，整个离子群将受到943cm-1红外光子的照射。利用红外的方法去除去垢剂胶束，红外激光有两个可调控参数:激光输出功率(高达60瓦)和照射时间(毫秒到秒)。因此，可以更好地控制从蛋白质胶束中释放膜蛋白，确保非变性复合物的保存，同时完全去除包裹复合物中的去垢剂。通过对激光输出功率和照射时间的优化，作者发现红外激活的参数是高度可调的，不同的激光功率和照射时间的组合也可以产生分辨率相当的谱图。其中例如在3.3 W下照射200 ms时，可以得到多个电荷态的三聚体峰(~6500 m/z)，也可以观察到三聚体与脂质结合的峰，而且对于图谱中的单体也能观察到与脂质结合的峰(图1C)。作者还对不同的去垢剂产生分辨率较高的图谱所需要红外参数进行了评估，从而评价了这几种去垢剂得到高分辨率图谱的难易程度(图2)。　　图2. 红外辐射去除膜蛋白离子中的去垢剂是高度可调的。增加激光输出功率对三种常用的MS兼容去垢剂(C8E4,G1和DDM) AmtB三聚体峰外观的影响。辐照时间固定为200 ms，激光输出功率分别为2.1、2.4、3.0和3.6 W。去垢剂在真空中按易去除的顺序显示，这是由完全释放膜蛋白复合物所需的激光输出功率决定的，从而在m/z光谱中产生良好分辨的电荷状态峰。为了探究IRMPD分离蛋白质和去垢剂胶束的机制，作者对三种不同的去垢剂：四聚乙二醇单辛醚(C8E4)、树突状低聚甘油(G1)和十二烷基-β-D-麦芽糖苷(DDM)的溶液相和气相红外光谱进行了表征，并利用密度泛函理论(DFT)计算得到了C8E4头部基团的红外谐波光谱，用来验证所得到的红外吸收光谱会受到振动耦合的影响，对于质子化的去垢剂离子，氢键和富氧去垢剂内的质子共享可以改变观察到的振动频率。结果表明C8E4胶束的溶液相吸收光谱包含一个与预期激光波数943cm-1重叠的显著带，这就解释了为何较低的激光能量可以将去垢剂胶束和蛋白质复合物分离。而在谐波光谱中在预期的激光波数处的确产生了峰，并推测该峰来自于O-H伸缩、C-C伸缩，C-H弯曲和C-O伸缩振动的耦合。而G1和DDM的最大吸收则偏离了943cm-1的预期波数，作者认为这是不同去垢剂氢键作用的结果。而蛋白质在真空中的红外吸收能力较弱，由此推测在IRMPD的过程中，去垢剂是主要的吸收对象。所以仅需要较低的能量就可以使蛋白质从复合物中剥离而不至于破坏蛋白质的非共价作用。完整的蛋白质离子还支持串联质谱的实验，为了得到蛋白质的序列信息，作者分离了m/z在6674处(电荷态为+19)的AmtB三聚体蛋白，并将其置于高激光输出功率(9 W)下照射5 ms，在m/z 1750~4000之间产生密集的多电荷态离子片段，并得到了26%的序列覆盖，这优于之前基于碰撞激活的方法(　　图3. 三聚体AmtB的IRMPD。(A)在m/z 6674处分离19+电荷态离子阱后，IRMPD后观察到的碎片离子MS2谱。多重带电碎片被高亮显示 来自相同地点的重复片段用虚线分组。为了清楚起见，许多指定的离子没有注释 (B)片段丰度相对于裂解原点(残基数)的条形图，其中丰度表示来自每个位点的片段归化一强度之和。条形图的颜色强度表示每个片段的加权平均电荷。将AmtB的拓扑域叠加在条形图上 α-螺旋跨膜区域用黄色方框表示，编号为1到11。跨膜区由质周环和细胞质环连接，用灰色线表示。(C)主干裂解位点覆盖在AmtB (PDB: 1U7G)的结构上。蓝色和红色阴影区域分别代表b型和y型离子。颜色强度对应于所分配片段的丰度。从气相分子动力学模拟中得到的高温(500 K)下的跨膜螺旋快照用虚线圈标出。为了验证这一个推测，作者又对另外两种GPCR蛋白：β -1-肾上腺素能受体(β1AR)和腺苷A2A受体(A2AR)用IRMPD进行了MS2图谱的测定，结果也观察到了片段离子相似的二级结构定位，在跨膜结构区域有着高丰度的片段，但是在二硫键相连的螺旋中并没有观察到丰富的离子片段。并再次利用分子动力学模拟研究了两种GPCR的结构对断裂的影响。在500 K下的最终结构中显示，两种GPCR中都保留了α-螺旋特征，并与观察到的裂解位点密切相关。此外，还对这两种蛋白进行了HCD和IRMPD的比较分析。对于β1AR, IRMPD产生的片段离子平均分子量为8866 Da，高于HCD产生的5843 Da。IRMPD产生的片段离子也保留了更高的平均电荷(4.7 + vs 3.6+ z)。最终，IRMPD的碎片化导致β1AR的序列覆盖率更高，为28%，而HCD为17%。在A2AR中也观察到类似的趋势，IRMPD的覆盖率为19%，而HCD为9%。　　总的来说，作者证明了可以在改进的Orbitrap Eclipse质谱仪的高压QLIT下，通过红外照射可以完全释放一系列去垢剂胶束中的膜蛋白。然后，通过增加激光输出功率，获得直接从膜蛋白及其复合物中释放的序列信息片段离子，证明红外光去除去垢剂是通用的和高度可控的，为保存和鉴定膜蛋白和配体之间脆弱的非共价相互作用构建了一个可靠的方法。而且还对片段离子的产生机制做了阐述，即质子可以通过沿蛋白质骨架迁移来稳定和诱导连续的肽键裂解。　　撰稿：李孟效　　编辑：李惠琳　　文章引用：Infrared Multiphoton Dissociation Enables Top-Down Characterization of Membrane Protein Complexes and G ProteinCoupled Receptors　　参考文献　　Lutomski, C.A., El-Baba, T.J., Hinkle, J.D., et al. Infrared multiphoton dissociation enables top-down characterization of membrane protein complexes and g protein-coupled receptors[J]. Angewandte Chemie-International Edition，2023.

p style=" TEXT-ALIGN: left" strong 　　 /strong span style=" FONT-FAMILY: times new roman" strong 仪器信息网讯 /strong 2016年8月10日，由中国人类蛋白质组组织CNHUPO、中国科学院计算技术研究所、北京蛋白质组研究中心徐平实验室、北京生命科学研究所董梦秋实验室联合主办，中国科学院大连化学物理研究所、中国科学院分离分析化学重点实验室承办的第四届中国计算蛋白质组学研讨会(CNCP-2016)在中科院大连化物所召开。研讨会邀请到了26位来自海内外的一线专家做大会特邀报告，另有来自全国各地蛋白质组学研究实验室的200余位青年学者到场参会。 /span /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img title=" IMG_0393_副本.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201608/insimg/b5ee4b0c-1ae8-4c36-8015-621b29827857.jpg" / /p p style=" TEXT-ALIGN: center" span style=" FONT-FAMILY: times new roman COLOR: rgb(0,112,192)" strong 会议现场 /strong /span /p p style=" TEXT-ALIGN: left" span style=" FONT-FAMILY: times new roman" 　　本届大会的报告嘉宾绝大多数是首次登上CNCP讲坛。CNCP会议特别鼓励邀请新的、年轻的一线优秀科研人员(从事具体的研发工作)作大会报告。会议讨论内容涉及但不局限于质谱数据分析新方法、蛋白质鉴定新技术、翻译后修饰、蛋白质组定量技术、蛋白质交联技术与结构解析、蛋白质基因组学等方面。 /span /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img title=" 张丽华研究员.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201608/insimg/fbe879d7-0f49-4137-9deb-88b81e6e66af.jpg" / /p p style=" TEXT-ALIGN: center" span style=" FONT-FAMILY: times new roman COLOR: rgb(0,112,192)" strong 张 /strong strong 丽华研究员致开幕辞 /strong /span /p p span style=" FONT-FAMILY: times new roman" 　　中科院大连化物所张丽华研究员为研讨会致开幕辞。首先，张丽华研究员代表中科院大连化物所诚挚欢迎参会者的到来。张丽华研究员表示：“中国计算蛋白质组学研讨会在业界享有很高盛誉。每次会议的演讲嘉宾都是由会议发起者和主办方——中国科学院计算技术研究所贺思敏研究员、北京蛋白质组研究中心徐平研究员、北京生命科学研究所董梦秋研究员等资深学者以及往届会议报告人鼎力推荐的。本次研讨会的26个报告将由来自国内外相关领域的顶级专家和奋战在科研第一线的青年才俊精彩呈现。相信在这两天的会议中，大家不仅能够收获知识，也能收获友谊。” /span /p p span style=" FONT-FAMILY: times new roman" 　　中国计算蛋白质组学研讨会(CNCP)是由中国科学院计算技术研究所发起的以“计算蛋白质组学”为主题的技术研讨活动，主要讨论的内容是基于生物质谱技术的高通量蛋白质定性、定量、相互作用、空间结构的计算及其应用，陆军(计算)、水军(实验)并重，兼顾友邻军种(基因组、转录组等)。前三届CNCP分别于2010年、2012年和2014年成功举办。相关内容参见CNCP网站 a href=" http://cncp.ict.ac.cn/" _src=" http://cncp.ict.ac.cn/" http://cncp.ict.ac.cn/ /a /span /p p style=" TEXT-ALIGN: center" span style=" FONT-FAMILY: times new roman" img title=" IMG_0389_副本.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201608/insimg/c512bdba-8a49-4cd6-a886-11f496d0509c.jpg" / /span /p p /p p style=" TEXT-ALIGN: center" strong span style=" COLOR: rgb(0,176,240)" 赛默飞世尔科技展位 /span /strong /p p span style=" FONT-FAMILY: times new roman" & nbsp /span span style=" FONT-FAMILY: times new roman" 　　在本届研讨会议开始的前一天(8月9日)，会务组还为参会代表安排了全天“质谱技术在蛋白组学中的应用”相关课程培训。本次研讨会得到了赛默飞世尔科技的赞助支持。 /span /p p style=" TEXT-ALIGN: center" img title=" IMG_0364_副本.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201608/insimg/a69a2749-4efe-4cee-8ba2-e8cd51d40b6b.jpg" / /p p style=" TEXT-ALIGN: center" span style=" FONT-FAMILY: times new roman COLOR: rgb(0,112,192)" strong CNCP2016参会代表合影 /strong /span /p p span style=" FONT-FAMILY: times new roman" 　　会议研讨过程为期两天(8月10日-11日)，26位海内外的一线计算蛋白专家的精彩报告内容将在后续报道中呈现。 /span /p p style=" TEXT-ALIGN: left" strong span style=" FONT-FAMILY: times new roman" & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp & nbsp 相关新闻： /span /strong a title=" " href=" http://www.instrument.com.cn/news/20160812/198999.shtml" target=" _self" strong span style=" FONT-FAMILY: times new roman" 青年才俊上演计算蛋白质组学头脑风暴——记第四届中国计算蛋白质组学研讨会（CNCP-2016）新技术 /span /strong br/ /a /p

结构生物学领域有一条不成文的观点：结构决定功能。只有知道生物分子的原子排布，科学家们才能了解这个蛋白的功能。几十年来，分析蛋白结构有一个无冕之王——X射线晶体衍射。在X射线晶体衍射中，科学家们让蛋白结晶，然后利用X射线照射，随后根据X射线的衍射来重建蛋白的结构。在蛋白质数据银行(Protein Data Bank)的100000多条蛋白词目里，超过90%的蛋白结构是利用X射线晶体衍射技术解析得到的。　　尽管X射线晶体衍射一直是结构生物学家的最佳工具，但是它存在较大的限制。科学家们将蛋白进行大块结晶通常需要多年的时间。而很多基础蛋白分子，例如嵌在细胞膜上的蛋白，或是形成复合体的蛋白却无法被结晶。　　X射线晶体衍射技术(X-ray crystallography)即将成为历史，低温电子显微技术(cryo-electron microscopy, 也称作electron cryomicroscopy, cryo-EM)引发结构生物学变革。　　低温电子显微镜适用于研究大的、稳定的分子，这些分子能够承受电子的轰击，而不发生变形——由多个蛋白组成的分子机器是最好的样本。因此由RNA紧紧围绕的核糖体是最佳的样本。三位化学家用X射线晶体衍射研究核糖体溶液的工作在2009年获得了诺贝尔化学奖，但这些工作花了几十年。近几年，低温电镜研究者们也陷入了“核糖体热”。多个团队研究了多种生物的核糖体，包括人类核糖体的首个高清模型。X射线晶体衍射的研究成果远远落后于LMB的Venki Ramakrishnan实验室，Venki获得了2009年的诺奖。Venki表示，对于大分子来说，低温电子显微镜远比X射线晶体衍射要实用。　　这几年，低温电子显微镜的相关文章有很多：2015年一年，这个技术就用于100多个分子的结构研究。X-射线晶体衍射只能对单个、静态的蛋白晶体成像，但低温电子显微镜能够对蛋白的多种构象进行成像，帮助科学家们推断蛋白的功能。　　现在低温电镜迅猛发展，专家们正在寻找更大的挑战作为下一个解析目标。对很多人来说，最想解析的是夹在细胞膜内的蛋白。这些蛋白是细胞信号通路中的关键分子，也是比较热门的药物靶标。这些蛋白很难结晶，而低温电子显微镜不大可能对单个蛋白进行成像，这是因为很难从背景噪音中提取这些信号。　　这些困难都无法阻挡加利福利亚大学(University of California)的生物物理学家程亦凡。他计划解析一种细小的膜蛋白TRPV1。TRPV1是检测辣椒中引起灼烧感的物质的受体，并与其它痛感蛋白紧密相关。加利福利亚大学病理学家David Julius等人之前尝试结晶TRPV1，结果失败。用低温电子显微镜解析TRPV1项目，一开始进展缓慢。但2013年底，技术进步使得这一项目有了重大突破，他们获得了分辨率为0.34纳米的TRPV1蛋白的结构。该成果的发表对于领域来说，无异于惊雷。因为这证实了低温电子显微镜能够解析小的、重要的分子。　　尽管低温电子显微镜发展迅速，很多研究者认为，它仍有巨大提升空间。他们希望能制造出更灵敏的电子探测器，以及更好地制备蛋白样本的方法。这样的话，就能够对更小的、更动态的分子进行成像，并且分辨率更高。5月，有研究者发表了一篇细菌蛋白的结构，分辨率达到了0.22纳米。这也显示了低温显微镜的潜力。　　1997年时，英国医学研究委员会分子生物学实验室结构生物学家Richard Henderson非常坚定地宣称，低温电镜会成为解析蛋白结构的主流工具。在将近20年后的今天，他的预测比当年有了更多底气。Henderson表示，如果低温电镜保持这样的势头继续发展，技术问题也得以解决，那么低温电镜不仅会成为解析蛋白结构的第一选择，而是主流选择。这个目标已经离我们不远了。　　1. 施一公小组在《Science》发两篇论文报道剪接体三维结构　　　　U4/U6.U5 tri-snRNP电镜密度及三维结构示意图。　　2015年8月21日，清华大学生命科学学院施一公教授研究组在国际顶级期刊《科学》(Science)同时在线发表了两篇背靠背研究长文，题目分别为“3.6埃的酵母剪接体结构”(Structure of a Yeast Spliceosome at 3.6 Angstrom Resolution)和“前体信使RNA剪接的结构基础”(Structural Basis of Pre-mRNA Splicing)。第一篇文章报道了通过单颗粒冷冻电子显微技术(冷冻电镜)解析的酵母剪接体近原子分辨率的三维结构，第二篇文章在此结构的基础上进行了详细分析，阐述了剪接体对前体信使RNA执行剪接的基本工作机理。清华大学生命学院博士后闫创业、医学院博士研究生杭婧和万蕊雪为两篇文章的共同第一作者。　　这一研究成果具有极为重大的意义。自上世纪70年代后期RNA剪接的发现以来，科学家们一直在步履维艰地探索其中的分子奥秘，期待早日揭示这个复杂过程的分子机理。施一公院士研究组对剪接体近原子分辨率结构的解析，不仅初步解答了这一基础生命科学领域长期以来备受关注的核心问题，又为进一步揭示与剪接体相关疾病的发病机理提供了结构基础和理论指导。详细新闻报道参见：施一公研究组在《科学》发表论文报道剪接体组装过程重要复合物U4/U6.U5 tri-snRNP的三维结构。(Science, 20 Aug 2015, doi: 10.1126/science.aac7629 doi: 10.1126/science.aac8159)　　2. Science：HIV重大突破!史上最详细HIV包膜三维结构出炉!　　　　这项研究首次解析出HIV Env三聚体处于自然状态下的高分辨率结构图，其中HIV利用Env三聚体侵入宿主细胞。图片来自The Scripps Research Institute。　　在一项新的研究中，TSRI的研究人员解析出负责识别和感染宿主细胞的HIV蛋白的高分辨率结构图片。相关研究结果发表在2016年3月4日那期Science期刊上，论文标题为“Cryo-EM structure of a native, fully glycosylated, cleaved HIV-1 envelope trimer”。　　这项研究是首次解析出这种被称作包膜糖蛋白三聚体(envelope glycoprotein trimer，以下称Env三聚体)的HIV蛋白处于自然状态下的结构图。这些也包括详细地绘制这种蛋白底部的脆弱位点图，以及能够中和HIV的抗体结合位点图。(Science, 04 Mar 2016, doi: 10.1126/science.aad2450)　　3. Nature：史上最详细转录因子TFIID三维结构出炉，力助揭示人类基因表达秘密　　在一项新的研究中，来自美国加州大学伯克利分校、劳伦斯伯克利国家实验室和西班牙国家研究委员会(CSIC)罗卡索拉诺物理化学研究所的研究人员在理解我们体内被称作转录起始前复合物(pre-initiation complex, PIC)的分子机构(molecular machinery)如何发现合适的DNA片段进行转录方面取得重大进展。他们史无前例地详细呈现一种被称作TFIID的转录因子所发挥的作用。相关研究结果于2016年3月23日在线发表在Nature期刊上，论文标题为“Structure of promoter-bound TFIID and model of human pre-initiation complex assembly”。论文通信作者是劳伦斯伯克利国家实验室生物物理学家Eva Nogales，论文第一作者是Nogales实验室生物物理学研究生Robert Louder。其他作者是Yuan He、José Ramón López-Blanco、Jie Fang和Pablo Chacón。　　这一发现是非常重要的，这是因为它为科学家们理解和治疗一系列恶性肿瘤铺平道路。Eva Nogales说，“理解细胞中的这种调节过程是操纵它或当它变坏时修复它的唯一方式。基因表达是包括从胚胎发育到癌症在内的很多重要生物学过程的关键。一旦我们能够操纵这些基本机制，那么我们就能够要么校正应当或不应当存在的基因表达，要么阻止这种过程[即基因表达]失去控制时的恶性状态。”(Nature, 31 March 2016, doi:10.1038/nature17394)　　4. Science：科学家成功解析人类剪接体关键结构　　　在最近发表的一篇Science研究论文中，来自德国的科学家们利用冷冻电镜技术首次在分子级分辨率水平上重现了人类剪接体中一个关键复合体——U4/U6.U5 tri-snRNP的结构。剪接体是一种由RNA和蛋白质组成的用于切掉mRNA前体中内含子的分子机器。该研究解析的U4/U6.U5 tri-snRNP是构成剪接体的一个重要组成部分，研究人员利用单颗粒冷冻电镜获得了人类U4/U6.U5 tri-snRNP的三维结构，该复合体分子量达到180万道尔顿，解析分辨率达到7埃。该研究模型揭示了Brr2 RNA解螺旋酶如何在分离的人类tri-snRNP中通过空间结构阻止未成熟的U4/U6 RNA发生解链，还展现了泛素C端水解酶样蛋白Sad1如何将Brr2固定在预激活位置。　　研究人员将他们获得的结构模型与酿酒酵母tri-snRNP以及裂殖酵母剪接体的结构进行了对比，结果表明Brr2在剪接体激活过程中发生了显著的构象变化，支架蛋白Prp8也发生了结构变化以容纳剪接体的催化RNA网络。(Science, 25 Mar 2016, doi: 10.1126/science.aad2085)　　5.北京大学毛有东、欧阳颀课题组与其合作者在Science发表炎症复合体冷冻电镜结构　　　　炎症复合体三维结构　　北京大学物理学院毛有东研究员、北京大学物理学院/定量生物学中心欧阳颀院士与哈佛医学院吴皓教授合作利用冷冻电子显微镜技术解析了近原子分辨率的炎症复合体的三维结构，首次阐释了其复合物在免疫信号转导过程中的单向多聚活化的分子结构机理。该研究工作以“Cryo-EM Structure of the Activated NAIP2/NLRC4 Inflammasome Reveals Nucleated Polymerization”为题于2015年10月8日在线发表在国际期刊Science。　　先天免疫是人类免疫系统的重要组成部分，炎症复合体在触发先天免疫响应的过程中起到了关键信号转导的效应器作用，从而启动细胞凋亡等免疫应答和炎症反应。炎症复合体是胞浆内一组复杂的多蛋白复合体，是胱天蛋白酶活化所必需的反应平台，其复合物单体由多个结构域构成，并在上游蛋白的激活下诱导组装形成环状复合物。炎症复合体的结构对于认识先天免疫的信号转导过程、免疫调控和病原诱导活化等免疫响应机理具有关键的核心价值，因而成为国内外一流结构生物学和免疫学实验室追捧的研究对象。(Science, 23 Oct 2015, 10.1126/science.aac5789)　　6. Nature：施一公团队揭示γ -分泌酶原子分辨率结构　　　　人体γ -分泌酶3.4埃三维结构　　日前，清华大学教授施一公团队与国外学者合作，构建了分辨率高达3.4埃的人体γ -分泌酶的电镜结构，并且基于结构分析了γ -分泌酶致病突变体的功能，为理解γ -分泌酶的工作机制以及阿尔茨海默氏症的发病机理提供了重要基础。相关成果8月18日在《自然》发表。　　阿尔茨海默氏症是最为严峻的老年神经退行性疾病之一，但其发病机理尚待揭示。目前研究已知β -淀粉样沉淀是该病的标志性症状之一。而β -淀粉样沉淀的产生是APP蛋白经过一系列蛋白酶切割产生的短肽聚集而来。在此切割过程中，最关键的蛋白酶是γ -分泌酶。γ -分泌酶由四个跨膜蛋白亚基组成，其中，编码Presenilin(PS1)蛋白的基因中有200多个突变与阿尔茨海默氏症病人相关。γ -分泌酶在阿尔茨海默氏症的发病中扮演着重要角色。　　研究人员通过收集更多的数据、大量的计算并升级分类方法，计算构建出3.4埃原子分辨率γ -分泌酶的三维结构，可以观察到绝大部分氨基酸的侧链以及胞外区部分糖基化修饰和结合的脂类分子。在高分辨结构的基础上，施一公研究组对PS1上的致病性突变体进行了研究，发现这些突变主要集中在两个较为集中的区域内。他们对于其中一些突变体进行了生化性质的研究，发现这些突变会影响γ -分泌酶对于底物APP的酶切活性，然而对切割活性的影响却有所不同。(Nature, 10 September 2015, doi:10.1038/nature14892)　　7. Nature：人类核糖体结构终于被解析!　　　　核糖体是进行蛋白质翻译的机器，能够催化蛋白质合成。目前，许多研究已经对多种生物的核糖体结构进行了原子水平的结构解析，但获得人核糖体结构一直存在很大挑战，这一问题的解决对于人类疾病的深入了解以及治疗手段和策略的开发都有重要意义。　　近日，著名国际学术期刊nature在线发表了法国科学家关于人类核糖体结构解析的最新研究进展。　　在该项研究中，研究人员利用高分辨率单颗粒低温电子显微镜以及原子模型构建的方法获得了人类核糖体接近原子水平的结构。该核糖体结构的平均分辨率为3.6A，接近最稳定区域的2.9A分辨率水平。这一研究成果对人类核糖体RNA，氨基酸侧链的实体结构，特别是转运RNA结合位点以及tRNA脱离位点处的特定分子相互作用提供了深入见解，揭示了核糖体大小亚基接触面的原子细节，发现在核糖体大小亚基的旋转运动过程中，其接触面发生了强烈的重构过程。(Nature, 30 April 2015, doi:10.1038/nature14427)　　8. Nature：日本科学家成功解析代谢关键因子受体结构　　近日，著名国际学术期刊nature在线发表了日本科学家的最新研究进展，他们利用结构生物学方法对脂联素(adiponectin)受体，AdipoR1和AdipoR2，进行了结构解析，发现脂联素受体具有与G蛋白偶联受体不同的七次跨膜螺旋，对于靶向脂联素受体的肥胖及其相关代谢疾病治疗方法开发具有重要意义。　　在该项研究中，研究人员对人类AdipoR1和AdipoR2的晶体结构进行了解析，分辨率分别达到2.9 ?和2.4 ?，他们通过解析发现脂联素受体是具有不同结构的一类新受体。脂联素受体的这种七次跨膜螺旋在构象上与G蛋白偶联受体的七次跨膜螺旋不同，在这种新的 七次跨膜螺旋中，由三个保守组氨酸残基协同一个锌离子形成了一个大的腔体。这种锌结合结构可能在adiponectin刺激的AMPK磷酸化和UCP2表达上调方面具有一定作用。(Nature, 16 April 2015, doi:10.1038/nature14301 )　　9. Molecular Cell：中国科学家揭示A型流感病毒RNA聚合酶复合体的三维冷冻电镜结构　　2015年1月22日，中科院生物物理所刘迎芳研究组与清华大学王宏伟研究组在著名期刊Molecular Cell杂志在线发表了题目为 “Cryo-EM Structure of Influenza Virus RNA Polymerase Complex at 4.3 ? Resolution”的论文，揭示了流感病毒RNA聚合酶复合体的结构和功能。　　生物物理所刘迎芳和清华大学王宏伟课题组等中外多方参与的实验室通过使用最新的高分辨率单颗粒冷冻电镜三维重构技术，解析了含有A型流感病毒RNA聚合酶大部分成分的4.3埃分辨率的四聚体电镜结构。该复合体涵盖了流感病毒聚合酶催化活性的核心区域。从三维重构密度图中可以清晰识别出该空腔内PB1上的催化结构域以及结合的RNA复制起始链，据此，研究人员推测这是进行RNA合成反应的区域。这一活性中心结构与正链RNA聚合酶具有相似性，研究人员也因此提出了流感病毒合成新生RNA链的机制。(Molecular Cell, 5 March 2015, doi:10.1016/j.molcel.2014.12.031)　　10. Cell：科学家获得首个中介体复合物精确结构图　　　　中介体复合物(Mediator Complex)是细胞中最大也最为复杂的分子机器之一。现在，来自斯克利普斯研究所(TSRI)的科学家们在《细胞》杂志上报告称，他们利用用电镜获得了首个中介体复合物(Mediator)的精确结构图。　　Mediator是所有动植物细胞中的关键分子机器，对于绝大多数基因的转录有着至关重要的调控作用。Mediator拥有二十多个蛋白亚基，解析它的结构是基础细胞生物学的一大进步。这一成果能够为许多疾病提供宝贵的线索(从癌症到遗传性的发育疾病)。论文资深作者，TSRI副教授Francisco Asturias表示："明确这些大分子机器的结构和作用机制，可以帮助我们理解许多关键的细胞过程。"　　在这项新研究中，研究人员获得了高纯度的酵母Mediator，并通过电镜成像得到了迄今为止最为清晰的Mediator3D模型，分辨率达到约18埃。随后他们又进行了多种生化分析，例如在逐个去除蛋白亚基的同时观察电镜图像发生的改变。他们由此确定了酵母Mediator25个蛋白亚基的精确定位。　　项新研究获得的结构图谱，全面修正了之前的Mediator' 粗略模型。论文第一作者Kuang-LeiTsai表示："定位了所有的蛋白亚基之后，我们发现头部模块应该位于Mediator的顶部而不是底部。"此外，研究人员还对人类Mediator进行了深入研究。Tsai说："大体上看，人类和酵母的Mediator总体结构颇为类似。"最后研究人员在结构数据的基础上，为人们展示了Mediator调控转录时的构象变化。(Cell, 29 May 2014, doi: 10.1016/j.cell.2014.05.015)

基于BioPhotometer核酸蛋白测定仪的成功经验，Eppendorf隆重推出全新的 BioPhotometer plus核酸蛋白测定仪。此款精致轻巧却功能强大的测定仪不但操作简便，而且可以快速得到可靠的检测结果。 相较之原先的12种常规检测方法，BioPhotometer plus新增三个波长，使快速检测方法达到32种，其中9种只需直接按键就可获得结果。新增的方法可以进行核酸和蛋白荧光染料检测（如Cy3，Cy5的标记率和浓度检测）、酶活性检测、细胞生物学检测以及单波长直接检测。 Biophotometer plus独有的蓝色样品滑盖，防止遗失、样品污染和灰尘。精巧的体积和无需外连电脑的操作模式，适用于实验室操作。独立的功能键设计，直接得到检测数据和结果，避免人工计算；重新设计的操作面板使用不同颜色区分功能键，并将不同的检测方法归类，减少误操作。 BioPhotometer plus通用各类比色皿，如Eppendorf UVette® 塑料比色皿，还可匹配适配器如Hellma ® TrayCell进行超微量样品检测，拓宽了仪器的应用范围。 BioPhotometer plus核酸蛋白测定仪----高性价比、高品质和低成本后期维护，是您的明智之选！ screen.width-300)this.width=screen.width-300"

简介总有机碳（TOC）分析广泛用于测量水的纯净度。水中的有机碳越多，污染物的含量就越高。生产企业必须满足行业法规所要求的成品中的水或生产用水的纯净度。越来越多的食品和饮料企业采用TOC分析来确认生产设备在更换不同批次产品时的清洁度，以确保设备上没有上一个批次残留的过敏原。虽然TOC分析并非专门用于检测过敏原，但它可以测量总碳含量。也就是说，TOC结果可以为企业提供有关生产设备在清洁之后可能仍然存在的污染物的准确信息，其中包括谷蛋白（gluten）等过敏原的信息。Sievers® M系列分析仪可以同步测量TOC和电导率，两者的检测结果都能准确反映污染情况。背景谷蛋白包括两种蛋白质，即不溶于水的麦醇溶蛋白和溶解度较高的麦谷蛋白。用于检测过敏原的ELISA检测法（Enzyme-linked Immunosorbent Assay Testing，酶联免疫吸附检测）可以检测麦醇溶蛋白的含量，其检测限通常在1-5 ppm范围内。谷蛋白中引起人体过敏反应的是麦醇溶蛋白1，因此没必要检测所有种类的谷蛋白。ELISA检测法根据抗体的增加，检测特定种类的有机污染物。而TOC检测法和抗原无关，用于检测样品中所有种类的有机污染物。当您直接比较TOC检测法和ELISA检测法时请注意以下几个重要区别传统的ELISA检测法检测水溶性麦醇溶蛋白的含量，其检测限（LOD）为1-5 ppm麦醇溶蛋白。TOC检测法检测总有机碳的含量，以ppm为单位。Sievers M9分析仪的检测限为30 ppt（或0.00003 ppm）。麦醇溶蛋白的单体含有约55%的碳2,3，因此ELISA检测法的检测限约为0.55-2.75 ppm碳（麦醇溶蛋白）。ELISA检测法根据抗原来检测特定的过敏原蛋白质，而TOC检测法是非专属性方法，用于检测所有种类的有机碳。TOC检测法用单个样品瓶来收集和检测有机污染物，而ELISA检测法则需要进行多个步骤来准备要转移到96孔板的样品。Sievers M系列分析仪同步检测TOC和电导率。这两种检测结果可以相互印证，从而更有效地帮助生产企业来确认生产设备在清洁之后可能仍然存在的污染物残留量。我们可以通过电导率的增量来确认有机污染物的含量。挑战随着越来越多的消费者要求或选用不含谷蛋白的饮食，那些既生产含谷蛋白产品又生产不含谷蛋白产品的食品和饮料企业开始面临各种前所未见的挑战。如果企业没有专用的生产车间来加工不含过敏原的食品或饮料，那就必须在完成一批产品后彻底清除生产设备上的产品残留物，以确保上一批产品不会污染下一批产品。行业法规要求企业在清洁生产设备之后进行过敏原检测，以确认设备上没有法规禁止的产品残留物。这种检测要求先收集样品，然后由受过专门训练的技术人员亲手进行检测，耗时耗力。解决方案Sievers M系列TOC分析仪采用紫外-过硫酸盐氧化和膜电导检测技术，以行业领先的准确度和精确度来测量水中的有机物含量。分析仪的检测限为万亿分之30（0.03 ppb），上限为50 ppm。分析仪可以同步测量TOC和电导率，并提供数据并列比较。我们在研究中所使用的样品，仿照被谷蛋白污染的实际样品中的有机碳浓度。表1是水中谷蛋白的回收率检测结果。样品中的电导率的增加与有机碳浓度成正比，如图1和图2所示，因此我们可以用电导率结果来进一步确认污染物含量。由于谷蛋白的水溶性较低，我们制备了悬浮液，然后测量0.01%的稀释液来确定平均TOC。我们用测量结果来计算储备溶液的总TOC浓度，然后为测量回收率制备稀释液。我们同步收集所有样品的TOC和电导率结果。结论TOC检测法帮助生产企业量化生产线上可能存在的污染物的总体含量，也可以用来检测食品和饮料生产设备上可能残留的谷蛋白等污染物。研究结果表明，Sievers M系列分析仪可以成功回收浓度为0.5-20 ppm碳的谷蛋白。在此浓度范围内，TOC结果和电导率结果成正比。与传统的ELISA检测法相比，Sievers分析仪能够提供有机污染物的全面测量结果，具有更高的检测灵敏度和更低的检测限。与ELISA检测法不同，TOC检测法允许用户用单个样品瓶来取样，从而大大节省了制备样品所需的时间和工作量。参考文献1.C. HISCHENHUBER, R. B.-V.–,. (2006). Review article: safe amounts of glutenfor patients with wheatallergy or coeliac disease. Alimentary Pharmacology & Therapeutics, 559-575.2.Information, N. C. (2022, April 04). PubChem Compound Summary for CID 17787981, Gliadins. Retrieved from PubChem: https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/compound/Gliadins.3.Wieser, H. (2007). Chemistry of gluten proteins. Food Microbiology, 115-119.◆ ◆ ◆联系我们，了解更多！

Meta（前身为 Facebook，总部位于加利福尼亚州门洛帕克）的研究人员使用人工智能 (AI) 来预测来自细菌、病毒和其他尚未表征的微生物的约 6 亿种蛋白质的结构。负责人Alexander Rives说：“这些是我们最不了解的神秘蛋白质结构。我认为它们为深入了解生物学提供了潜力。”该团队使用“大型语言模型”生成了预测工具——人工智能AI，这是可以从几个字母或单词预测文本的工具的基础。通常，语言模型是在大量文本上进行训练的。为了将它们应用于蛋白质，Rives 和他的同事将它们输入已知蛋白质的序列，这些蛋白质可以由 20 种不同氨基酸组成的链表达，每一种都用一个字母表示。然后，该网络学会了“自动完成”蛋白质，其中一部分氨基酸被遮蔽。蛋白质“自动完成”Rives 说，“这种培训使网络对蛋白质序列有了直观的了解，这些蛋白质序列保存了有关其形状的信息。第二步，受到 DeepMind 开创性的蛋白质结构 AI AlphaFold 的启发，将这些见解与有关已知蛋白质结构和序列之间关系的信息结合起来，从蛋白质序列中生成预测结构。Meta 的网络，称为 ESMFold，不如 AlphaFold 准确，但它在预测结构方面快了大约 60 倍，这意味着我们可以将结构预测扩展到更大的数据库。”做一个测试案例，研究人员决定将他们的模型应用于来自环境（包括土壤、海水、人类肠道、皮肤和其他微生物栖息地）的批量测序“宏基因组”DNA 数据库。其中绝大多数编码潜在蛋白质的 DNA 条目来自从未被培养过且科学未知的生物体。Meta 团队总共预测了超过 6.17 亿种蛋白质的结构。这项工作只用了 2 周时间（AlphaFold 可能需要几分钟才能生成一个预测）。Rives 说：“任何人都可以免费使用这些预测，就像模型底层的代码一样。”AlphaFold 和 AI 蛋白质折叠革命的下一步是什么在这 6.17 亿个预测中，该模型认为超过三分之一是高质量的，因此研究人员可以确信整体蛋白质形状是正确的，并且在某些情况下可以辨别更精细的原子级细节。数以百万计的结构是全新的，与通过实验确定的蛋白质结构数据库或已知生物体预测的 AlphaFold 数据库中的内容不同。首尔国立大学的计算生物学家 Martin Steinegger 说：“AlphaFold 数据库的很大一部分是由彼此几乎相同的结构组成的，而“宏基因组”数据库应该涵盖了以前看不见的蛋白质宇宙的很大一部分，即现在有一个很大的机会来解开更多的谜底。”Sergey Ovchinnikov教授对 ESMFold 做出的数以亿计的预测感到疑惑：有些可能缺乏明确的结构，至少是孤立的，而另一些可能是非编码 DNA，被误认为是蛋白质编码材料。似乎我们对仍有一半以上的蛋白质空间一无所知。更精简、更简单、更便宜德国慕尼黑工业大学的计算生物学家 Burkhard Rost 对 Meta 模型的速度和准确性印象深刻。但他质疑在预测宏基因组数据库中的蛋白质时，它是否真的比 AlphaFold 的精确度更具优势。基于语言模型的预测方法，他的团队开发了一种更适合快速确定突变如何改变蛋白质结构的方法，显然AlphaFold 无法做到这一点。据称，DeepMind 目前没有将宏基因组结构预测纳入其数据库的计划，但并未排除未来发布的可能性。Steinegger 和他的合作者已经使用了一个 AlphaFold 版本来预测大约 3000 万个宏基因组蛋白的结构。他们希望通过寻找新形式的基因组复制酶来发现新型 RNA 病毒。他认为我们很快就会对这些宏基因组结构的分析产生爆炸式的兴趣。参考资料：https://doi.org/10.1038/d41586-022-03539-1

蛋白归一化在Western Blot中的应用 在Western Blot（WB）实验中，归一化是实验数据处理的关键步骤。WB实验常设计不同的内部对照或检查点，对样本或者实验中的偏差进行监控、修正。在WB中的偏差通常来自蛋白样本浓度不均、凝胶上样不一致或转膜不完全。这些不一致性可以通过凝胶和膜的可见光或荧光标记法监控，用泳道总蛋白或内参蛋白（比如GAPDH、β-tubulin、β-actin或cyclophilin B）进行归一化校正, 来保证实验结果的可靠性。那么泳道总蛋白校正和内参蛋白校正有什么不同呢？内参蛋白校正使用内参蛋白校正是目前比较成熟的一种手段。具体校正方法就是在各蛋白样品中选一种表达量保持一致的蛋白作为内参蛋白（一般是管家基因），将每个样品目的蛋白含量与内参蛋白含量相除，得到每个样品目的蛋白的相对含量。再进行样品与样品之间的比较。例：当前有三份蛋白样品S1、S2、S3，选择的内参基因为Control，需要检测目的蛋白Test在这三份样品中的相对表达量。经过电泳、转膜、封闭、孵育、清洗等一系列实验操作后，获得一张蛋白印迹膜。用GelView 6000 Pro全自动化学发光成像系统或GelView 6000Plus智能图像工作站进行显影成像，获得的发光图。如图1所示：图1BioAnaly分析软件具有蛋白归一化分析功能，可以直接输出蛋白归一化结果，不需要进行额外的操作，方便快捷，如图2所示： 图2最终得到实验结果如图3所示：图3如果仅看三个样品中目的蛋白的灰度值（如图3中蓝色数据条所示），会发现其发光强度基本一致。此时并不能判断目的蛋白的含量一致，因为内参蛋白的灰度值相差较大（如图3中橙色数据条所示），因此还需要通过内参蛋白进行校正，将内参蛋白的灰度值归一化，可得到三个样品中目的蛋白的真实灰度值，该结果才能比较准确地反映目的蛋白的含量。计算结果如图4所示：图4通过内参蛋白校正后发现待测蛋白在三个样品中的相对表达量呈梯度上升趋势。泳道总蛋白校正总蛋白校正是一种新兴的实验策略。具体校正方法就是直接测量样品中总蛋白的含量（通过非特异性蛋白染料对泳道中所有蛋白进行染色测定），将每个样品目的蛋白含量与总蛋白含量相除，得到每个样品目的蛋白的相对含量。再进行样品与样品之间的比较。例：当前有四份蛋白样品S1、S2、S3、S4，需要检测目的蛋白Test在这四份样品中的相对表达量（本次实验中使用的非特异性荧光染料，可以对所有蛋白进行染色；二抗为FITC荧光标记）。经过电泳、转膜、封闭、孵育、清洗等一系列实验操作后，获得一张蛋白印迹膜。用GelView 6000Plus智能图像工作站的荧光模块进行荧光成像，结果如图5所示，泳道内所有蛋白均产生荧光，荧光强度可以代表样品总蛋白的含量：图5通过分析软件BioAnaly计算灰度值，得到实验数据，如图6所示：图6使用475nm的蓝光（不同荧光染料所需波长参照试剂的使用说明）激发目的蛋白Test，结果如图7所示：图7通过分析软件BioAnaly计算发光强度，得到实验数据，如图8所示：图8从上图可以看出，目的蛋白在S3中的发光强度最大，接近S2的2.5倍。然而经过蛋白归一化后，结果，如图9所示：图9我们不难发现目的蛋白在四份样品中表达量基本一致，所以我们说蛋白归一化是必须的。相应的，BioAnaly分析软件也可以直接对总蛋白进行归一化分析。两种方法的对比内参蛋白校正优点1、发展时间久，技术成熟；2、成本低，不需要额外的染色；缺点1、需要根据不同的组织选择不同的内参蛋白，以保证样品间的一致性；2、内参蛋白大小与目的蛋白大小相差5KD以上，防止发光时互相干扰；3、内参蛋白与目的蛋白表达量不能相差过大，防止内参蛋白曝光过度；4、需要证明内参蛋白本身的表达量在各样品间保持一致；总蛋白校正优点1、适用于任何组织样本；2、具有更好的说服力，投稿更方便；缺点1、染料具有一定的线性范围，需要一定程度上控制上样量；2、每次都需要对整张膜进行染色，试剂使用量大；

上海远慕是国内elisa试剂盒优质供应商，本司代理销售不同elisa试剂盒品牌的进口/国产elisa试剂盒，专业供应科研实验所需的培养基，抗体，动物血清血浆，标准品对照品，化学试剂，酶联免疫试剂盒，白介素试剂盒，金标检测试剂盒，微生物，蛋白质，ELISA种属涵盖广，凭借多年行业经验，完善的售后服务，高质量的产品，赢得客户一致好评，欢迎来电咨询！ 内江市某公司通过仪器信息网成功订购远慕KIM-1蛋白和人L-FABP蛋白： ELISA的样本实验准备 在收集样本前都必须有一个完整的计划，必须清楚要检测的成份是否足够稳定。对收集后当天就进行检测的样本，及时储存在4℃备用。对于隔天再检测的样本，及时分装后冻存在-20℃备用，有条件的，最好-71℃冻存备用。标本反应（此时蓝色立转黄色）。终止液的加入顺序应尽量与底物液的加入顺序相同。为了保证实验结果的准确性，底物反应时间到后应尽快加入终止液。 8.用酶联仪在450nm波长依序测量各孔的光密度（OD值）。 在加终止液后15分钟以内进行检测。 注： 1. 用户在初次使用试剂盒时，应将各种试剂管离心数分钟，以便试剂集中到管底。 2. 每次实验留一孔作为空白调零孔，该孔不加任何试剂，只是最后加底物溶液及2N H2SO4。测量时先用此孔调OD值至零。 3. 为防止样品蒸发，试验时将反应板放于铺有湿布的密闭盒内，酶标板加上盖或覆膜。 4. 未使用完的酶标板或者试剂，请于2-8℃保存。标准品、生物素标记抗体工作液、辣根过氧化物酶标记亲和素工作液请依据所需的量配置使用。请勿重复使用已稀释过的标准品、生物素标记抗体工作液或、辣根过氧化物酶标记亲和素工作液。 5. 建议检测样品时均设双孔测定，以保证检测结果的准确性。 洗板方法 手工洗板方法：吸去（不可触及板壁）或甩掉酶标板内的液体；在实验台上铺垫几层吸水纸，酶标板朝下用力拍几次；将推荐的洗涤缓冲液至少0.3ml注入孔内，浸泡1-2分钟。根据需要，重复此过程数次。 自动洗板：如果有自动洗板机，应在熟练使用后再用到正式实验过程中。 计算 以标准物的浓度为横坐标（对数坐标），OD值为纵坐标（普通坐标），在半对数坐标纸上绘出标准曲线，根据样品的OD值由标准曲线查出相应的浓度；再乘以稀释倍数；或用标准物的浓度与OD值计算出标准曲线的直线回归方程式，将样品的OD值代入方程式，计算出样品浓度，再乘以稀释倍数，即为样品的实际浓度。 注意事项 1. 当混合蛋白溶液时应尽量轻缓，避免起泡。 2. 洗涤过程非常重要，不充分的洗涤易造成假阳性。 3. 一次加样时间最好控制在5分钟内，如标本数量多，推荐使用排枪加样。 4. 请每次测定的同时做标准曲线，最好做复孔。 5. 如标本中待测物质含量过高，请先稀释后再测定，计算时请最后乘以稀释倍数。 6. 在配制标准品、检测溶液工作液时，请以相应的稀释液配制，不能混淆。 7. 底物请避光保存。 8. 不要用其它生产厂家的试剂替换试剂盒中的试剂。 我们给这位客户介绍了该产品并报完价格发去产品说明书，客户和我们沟通的非常顺畅，了解我们的产品后，客户对我们非常有信心，当即就下了订单，下面是和客户的沟通记录： 远慕生物，专业供应科研实验所需的培养基，抗体，动物血清血浆，标准品对照品，化学试剂，酶联免疫试剂盒，白介素试剂盒，金标检测试剂盒，微生物，蛋白质，ELISA种属涵盖广，凭借多年行业经验，完善的售后服务，高质量的产品，赢得客户一致好评，欢迎来电咨询与订购！

2020年7月29日，四川大学生物治疗国家重点实验室作为第一作者单位和通讯作者单位，在Nature 在线发表题为“A vaccine targeting the RBD of the S protein of SARS-CoV-2 induces protective immunity”的研究论文，这也是Nature杂志发表的首篇新冠疫苗研究论文。研发团队的研究目标是开发出一款通过重组蛋白候选新冠疫苗。在该研究中通过非人灵长类等动物模型的实验表明，这款疫苗能诱发强烈的针对新冠病毒SARS-CoV-2所产生的保护性免疫应答以及产生能够病毒中和抗体。S蛋白是存在于冠状病毒的一类很大的突刺糖蛋白，本研究中，科学家们使用S蛋白的多个不同部分制作了多款候选疫苗，经过测试和比较，他们最终确认，相比S蛋白的细胞外结构域蛋白（ECD）、S1亚基和S2亚基，RBD作为免疫原有最大的病毒中和活性。研究小组最终使用了RBD中编号为319-545的一段氨基酸序列，通过重组蛋白的方式制备新冠疫苗的抗原。研究人员利用了昆虫细胞和杆状病毒表达系统，从细胞培养液中分离提纯了该蛋白，并利用上海勤翔Clinx ChemiScope化学发光成像系统进行了鉴定。（通过Superdex 200凝胶分离柱上重组RBD蛋白的代表性洗脱色谱图。 插图显示洗脱的RBD样品的SDS-PAGE和蛋白质印迹分析）（小鼠或兔子血清对SARS-CoV-2假病毒感染的中和作用） A图： 将含有SARS-CoV-2假病毒的上清液与来自小鼠的血清预热，将其血清稀释2倍。 在37°C下温育1小时后，将混合物添加到ACE2转染的293T（293T / ACE2）细胞中以检测病毒的感染性。通过荧光显微镜和流式细胞仪确定感染细胞中绿色荧光蛋白（GFP）表达的数量。 三组图片分别是Sera/ RBD组（首次疫苗接种后第14天，用RBD疫苗免疫的5只小鼠的血清）和Sera / PBS组（用PBS作为对照的小鼠的血清），未治疗（感染SARS-CoV-2伪病毒而没有血清）。 B图：在首次免疫后14天，使用与A相同的方法，从兔子的血清中和SARS-CoV-2假病毒的感染。（诱导抗SARS-COV-2中和抗体在转基因hACE2小鼠和野生型小鼠中的活性）与单独用PBS组处理相比，在存在氢氧化铝的情况下，每只小鼠在50μl中用10μg重组RBD蛋白接种免疫转基因hACE2小鼠和野生型小鼠。第二次接种为14天后，从小鼠收集血清。为了评估SARS-COV-2感染的中和作用，将Vero E6细胞（5×10 4）预加载至96孔板中并生长过夜。将100 TCID50（50％组织培养感染剂量）的SARS-CoV-2与等体积的稀释血清预孵育，然后添加到细胞中。在37°C下温育1小时后，将混合物添加到Vero E6细胞中。在显微镜下记录细胞病变效应（CPE），并计算导致完全抑制的血清稀释液的中和滴度。该研究发现由S-RBD结构域319-545氨基酸残基构成的重组疫苗，可在接受单剂接种7或14天之后的小鼠、兔和非人灵长类动物（猕猴）中诱导有效的功能抗体应答。免疫动物的血清在体外阻断了RBD结合域与细胞表面ACE2受体的结合，并中和了SARS-CoV-2假病毒和SARS-CoV-2活病毒的感染。重要的是该疫苗还为受SARS-CoV-2病毒感染的非人类灵长类动物提供了保护，在受到SARS-CoV-2病毒感染的病人体内检测到特异性结合RBD的抗体含量的升高。 几种免疫途径和CD4tT淋巴细胞参与了疫苗抗体反应的诱导。在接种了疫苗的小鼠和猴子没有观察到抗体依赖性肺炎增强或加速出现肺炎的不良反应，因此重组RBD蛋白疫苗是重要的新冠疫苗选择之一。 参考资料：[1] Jingyun Yang et al., (2020) A vaccine targeting the RBD of the S protein of SARS-CoV-2 induces protective immunity. Nature. 背景：新冠肺炎疫情全球蔓延，对人类健康和社会秩序带来巨大挑战。截至目前（8月4日），据约翰霍普金斯大学发布的实时统计数据，全球累计新冠肺炎确诊病例超过1800万例，死亡人数达69万。目前对于新型冠状病毒所致疾病没有特异治疗方法，迫切需要有效的预防这种病毒的疫苗，通过对人群预防接种获得对新冠病毒的免疫力。虽然目前尚未有新冠疫苗正式上市，但在全球抗疫的大背景下，各国都在努力让疫情能够尽快过去。据世界卫生组织7月20日更新的数据显示，目前全球至少有24种新冠病毒疫苗已进入临床研究阶段，另有142种候选疫苗处于临床前研究阶段，为对抗新冠肺炎所作出积极贡献。

冷冻电镜（cryo-EM）解析了一种帮助调节血压的蛋白质，即血管紧张素转换酶（ACE）的详细结构。这些结构提供了迄今为止对ACE的最全面的看法，将有助于改善心脏病的药物设计。这项工作是由开普敦大学（UCT）的研究人员与英国同步辐射光源"DIAMOND"的电子生物成像中心（eBIC）合作完成的。研究人员在《EMBO Journal》上发表了他们的研究结果（"冷冻电镜揭示了血管紧张素I转化酶的异构化和二聚化机制"）。ACE会产生激素血管紧张素II，使血管收缩并提高血压。高血压是心脏病和中风的主要风险因素。与以前的方法相比，冷冻电镜使研究人员能够在更多的功能相关状态下观察到ACE。他们的工作为其生物功能和潜在的药物结合特性提供了关键性的见解。ACE蛋白的一个副本（即单体形式）是由两个结构相似但功能不同的结构域连接而成的。二聚体化（即两个ACE单体的相互作用）发生在一个小的表面空腔附近，改变了对ACE功能至关重要的核心氨基酸的构象。研究人员提出，这种二聚体化可能像一个 "关闭开关"，触发蛋白质核心的变化，并可能抑制它。如果能设计出一种类似药物的分子在腔内结合并引起同样的效果，它就能提供一种新的手段来使该酶失活。目前，许多ACE抑制剂在临床上可用于治疗高血压。但这些抑制剂非选择性地针对两个ACE结构域，并因此会在一些患者中引发副作用。开普敦大学教授、该研究的主要研究者Edward Sturrock博士解释说:“了解这些新发现的ACE结构和动态至关重要，这可能针对结构域选择性抑制剂的设计提供新的结合位点，进而规避副作用。”ACE蛋白在Sturrock的实验室生产，在UCT的电子显微镜单元（EMU）进行成像前的准备，并在之后转运到eBIC，在Titan Krios上进行冷冻电镜成像。图像处理在南非的CSIR高性能计算中心（CHPC）和EMU进行。“即使有高分辨率的成像，ACE的独特形状、小分子量和高度动态等特征也带来了许多挑战。"该研究的共同作者之一Jeremy Woodward博士解释道。该研究的第一作者Lizelle Lubbe博士解释说："最近开发的冷冻电镜图像处理方法对解析这些结构至关重要。"我们必须通过广泛的分类来计算分离图像，这一过程相当于' 数字纯化' ，因为生化方法无法分离ACE的单体和二聚体形式。然后，我们可以将三维细化的重点依次放在结构的不同部分，从而解析这两种ACE结构"。该研究的发现独特地揭示了ACE的高度动态特征，以及其不同结构域之间发生二聚体化和交流的机制--这可能启发治疗心脏病的新药。DIAMOND科学组组长克里斯-尼克林博士说：“我们对非洲的杰出科学家团队利用eBIC先进的冷冻电镜取得的这项研究结果感到高兴。世界迫切需要针对致命的心脏病和其他慢性健康状况的可持续解决方案。我们非常高兴的是，这项研究的结构见解可以为改进抗高血压药物设计铺平道路。”相关文献：Cryo-EM Structures of a Key Hypertension Protein to Aid Drug DesignCryo-EM揭示了血管紧张素I转化酶的异构化和二聚化的机制高血压（高血压）是心血管疾病的一个主要风险因素，而心血管疾病是全世界死亡的主要原因。血管紧张素I转化酶（sACE）的体细胞异构体在血压调节中起着关键作用，因此ACE抑制剂被广泛用于治疗高血压和心血管疾病。我们目前对sACE结构、动力学、功能和抑制作用的理解是有限的，因为截短的、最小的糖基化形式的sACE通常被用于X射线晶体学和分子动力学模拟。在这里，我们首次报告了全长的、糖基化的、可溶性的sACE（sACES1211）的冷冻电镜结构。这个高度灵活的apo酶的单体和二聚体形式都是由一个数据集重建的。单体sACES1211的N端和C端结构分别在3.7和4.1Å被解析，而负责二聚体形成的相互作用的N端结构则在3.8Å被解析。此外，观察到两个结构域都处于开放构象，这对设计sACE调节剂有意义。参考资料："Cryo-EM reveals mechanisms of angiotensin I-converting enzyme allostery and dimerization"

21世纪，全球各个国家都处在一个经济、信息、科技多方面高速发展的时期。经济的发展提高了绝大多数人们的生活水平，信息科技的大爆炸拓展了人们的视野和见识，科技的进步为人类的持续发展和安全提供源动力。然而，事物通常都具有两面性，给我们带来便捷和效益的同时，也将衍生诸多问题。食品安全问题愈发严峻，便是当今经济、信息、科技发展的副产物。食品企业追求经济利益最大化时，往往利用一些不法的伪科学手段来降低企业生产成本，损害人们的身心健康安全。层出不穷的食品安全事件，尤其在乳制品行业年年都接连不断地爆发，如同挥之不去的梦魇，在这个信息大爆炸的时代，迅速传播，不断地刺痛着人们越来越越敏感脆弱的神经。 日前，香港商业调查机构CER公司公布报告称，某洋品牌配方奶粉远未达到国际标准甚至是中国所能接受的最低标准，被指最差洋奶粉。质量最差门主要是该品牌1段婴幼儿配方奶粉，乳清蛋白和酪蛋白比例不合格。说明称，乳清蛋白中含有高浓度、比例恰当的必需氨基酸，还含有为新生儿必需的半胱氨酸。乳清蛋白还含有包括免疫球蛋白和双歧因子等免疫因子。对于宝宝而言，乳清蛋白是一种优质蛋白，因为它容易被消化，蛋白质的生物利用度高，从而有效减轻肾脏负担。酪蛋白中含有丰富的必需氨基酸，还含有婴儿特别需求的蛋氨酸、苯丙氨酸及酪氨酸。酪蛋白中结合了重要的矿物元素，如钙、磷、铁、锌等。但是，酪蛋白是一种大型、坚硬、致密、极困难消化分解的凝乳。过量的酪蛋白会产生较高的肾溶质负荷，给宝宝肾脏带来较重的负担，对宝宝是不安全的。 乳清蛋白和酪蛋白各有好处，但合适的比例还是应该以母乳作为黄金标准。母乳中乳清蛋白和酪蛋白的比例为60 : 40(而普通牛奶中乳清蛋白和酪蛋白的比例为18 : 82)。而此次被检测出的该品牌奶粉，乳清蛋白和酪蛋白的比列为41 : 59。国际食品法典委员会（CAC）在&ldquo 婴儿配方食品及特殊医学用途婴儿配方食品&rdquo 标准中，没有对产品中乳清蛋白的比例提出要求，而推荐以必需和半必需氨基酸的含量是否接近母乳作为婴儿配方食品中蛋白质质量的判定依据。其他国家和地区（包括美国、欧盟和澳大利亚、新西兰等）均未规定乳清蛋白在蛋白质中所占比例。我国国家标准GB10765－2010《婴儿配方食品》中，要求&ldquo 乳基婴儿配方食品中乳清蛋白含量应&ge 60%&rdquo ，即以乳或乳蛋白制品为主要原料的婴儿配方食品中，乳清蛋白所占总蛋白质的比例应大于等于60%。该要求主要是参考了母乳中乳清蛋白和酪蛋白的比例，沿用了我国GB10766－1997《婴儿配方乳粉ⅡⅢ》中关于乳清蛋白比例的相关规定。 各种品牌的婴儿奶粉都在宣称"接近母乳"，其中乳清蛋白和酪蛋白的比例是一个重要的指标，因为它能提供最接近母乳的氨基酸组合，更好地满足宝宝的成长需要。实际上，牛奶中酪蛋白含量的测定对于乳制品和奶酪制品生产商也都具有重大的经济意义。厂商通过测定酪蛋白含量，可以精确预测利用牛奶生产奶酪的产量。目前，市场上已经有一种快速测定乳清蛋白和酪蛋白比例的方法，是由美国CEM公司提出，在一些实验室应用推广。原理上是利用快速真蛋白测定仪，测得总蛋白含量后，沉淀及过滤酪蛋白，再测量乳清蛋白含量，能够快速精确得出酪蛋白含量，从而确定乳清蛋白和酪蛋白比例。整个过程仅需约15分钟,精确度和重复性相比其它凯氏定氮法和凝胶色谱法等更高，且没有污染性、腐蚀性试剂。这种高效而环保的方法值得推广，使用。 美国 CEM SPRINT 真蛋白质测试仪 更多详情，请联系培安公司： 电话：北京：010-65528800 上海：021-51086600 成都：028-85127107 广州：020-89609288 Email: sales@pynnco.com 网站：www.pynnco.com

使用沃特世公司SYNAPT High Definition质谱系统， 利兹大学就所获得的结果发表文章 沃特世（Waters® ）公司(股票代码NYSE: WAT) 2007年12月3日宣布利兹大学爱斯布理Astbury结构分子生物学中心使用最近购买的沃特世公司SYNAPT High Definition MS™ (HDMS) 质谱系统，在Journal of the American Society of Mass Spectrometry (JASMS) 美国质谱协会杂志上发表了蛋白研究的成果。 Ashcroft实验室正在使用SYNAPT® HDMS质谱系统研究生物分子功能。在2007年12月刊的一篇文章中，利兹的研究人员描述了对几种蛋白，如细胞色素C和贝塔-2-微球蛋白，的成功分离和分析，Ashcroft希望该成就可以通向对某些生物过程的完全了解，如淀粉纤维形成，细菌纤毛集结以及病毒衣壳的装配，这些过程都与衰老症有关。 蛋白质被人体小心地折叠，经三维长链分子装配而成。当正确地被折叠时，蛋白调节正常身体功能。当某些蛋白被折叠成特殊形状而变成错误折叠时，引起一系列反应，可导致自身聚集和淀粉纤维形成，因此一些高发疾病可能发生，包括老年痴呆症，疯牛病和帕金森氏综合症。在利兹大学，Alison Ashcroft艾利森艾斯克劳福特博士和她的同事Sheena Radford诗娜拉德福德教授就是研究这样一种蛋白，贝塔-2-微球蛋白，试图探索它是如何形成纤维，在透析病人的关节聚集，并与透析相关的淀粉样变性病有关。对这些过程在分子水平的完全了解将有助于治疗方法的设计。 新型质谱为生物学研究带来新领域 作为工具，常规质谱是区分不同质量蛋白质的优秀方法。然而，一个特定蛋白的不同构象或不同的折叠形式具有同一质量数，使用常规的方法是无法区分开来的。这就是沃特世公司SYNAPT HDMS质谱系统和镶嵌其中的离子淌度技术帮助利兹大学的方式。 “一个蛋白可以折叠成紧密的三维结构，或者在某些条件下，蛋白可以打开成伸展的结构。即使这些三维结构拥有相同的质量和质荷比(m/z)，SYNAPT HDMS的离子淌度功能可以分离这些蛋白，并告诉您多少蛋白在折叠的形式而多少在非折叠的形式。而且，由于两种蛋白构象的横截面积不同，因为能够基于形状分离，SYNAPT HDMS质谱系统使我们能够区分各种不同的蛋白形状。 ”结果确实令人惊奇。”Alison Ashcroft艾利森艾斯克劳福特博士说，她是生物分子质谱研究员，质谱室主任。 来自沃特世公司的SYNAPT 质谱系统为实验室带来研究聚集过程的新的洞察力。“它为我们的研究提供新一维的空间。我们现在可以对原始状态的蛋白质定量，也可对非折叠或部分折叠的蛋白进行定量。我们也可以监测某种特定的蛋白构象在聚集过程被消耗。这为生物分子在分子水平如何工作提供了重要的新层面。”艾斯克劳福特博士补充道。 沃特世公司于2006年6月在美国西雅图美国质谱年会上推出SYNAPT HDMS质谱系统。它是第一台商业化的，在质量之外，基于尺寸，形状和电荷数分析离子的质谱。 一个管理万亿字节科学数据的决策 在生物技术和生物科学院(BBSRC) 和维尔康姆信托的资助下，艾斯克劳福特实验室拥有五台不同形式的质谱仪器，而管理其产生的数据是一个巨大的挑战。为了更有效地管理数据文件，该实验室选择沃特世公司NuGenesis Scientific Data Management System (SDMS)科学数据管理系统。 “每天在DVD上备份数据已经不需要了。科学数据管理系统SDMS 每天一次从五台质谱仪上将数据自动备份，我们的研究生和博士后可以直接从他们办公室的计算机上看到数据。存档文件对我们很重要，因为政府资助部门要求我们自建成之日起存储五或十年的数据。研究生花四年的时间拿到博士学位，所以他们需要四年或更长时间查看数据，特别是如果在拿到博士学位后要写文章” 艾斯克劳福特博士评论道。 “非分析化学背景的人们认为一台质谱就是一个复杂的称重机器。通常他们没有意识到使用这台仪器可以看到蛋白功能和行为。但是当他们发现了之后，会感到无比惊奇。”艾斯克劳福特博士说。 艾斯克劳福特博士在美国质谱协会杂志的文章全文参考: Monitoring co-populated conformational states during protein folding events using ESI-IMS-MS, D. P. Smith, K. Giles, R. H. Bateman, S. E. Radford,A. E Ashcroft, J. Am. Soc. Mass Spectrom., 2007 Dec 18 (12): 2180 – 90, DOI:10.1016/j.jasms.2007.09.017 文章再版要求请寄至A. E. Ashcroft 博士, Astbury Centre for Structural Molecular Biology, Astbury Building, Faculty of Biological Sciences, University of Leeds, Leeds LS2 9JT UK，或发电子邮件email: a.e.ashcroft@leeds.ac.uk 关于利兹大学生物科学系，请浏览(http://www.fbs.leeds.ac.uk/) 利兹大学的生物科学系是英国最大的生命科学研究团体之一，拥有将近一百五十名学者和四百多名博士后和研究生。该系目前活跃的研究基金约六千万英镑，资助者包括慈善，研究院，欧盟和企业。该系拥有杰出的研究成果，在上一期政府研究评价检查(HEFCE)中，所有主要评估项目均获得第五级。 关于利兹大学爱斯布理Astbury中心， 请浏览(http://www.astbury.leeds.ac.uk/) 爱斯布理Astbury结构分子生物学中心是利兹大学一个跨学科研究中心。成立该中心的目的是在结构分子生物学的各个领域从事国际水平的研究课题。Astbury中心汇集了五十多位来自利兹大学各学科的学者，拥有共同的学术兴趣。该中心以 W.T.Astbury 的名字命名，他是生物物理学家，在利兹大学长期从事科学研究(1928-1961)，工作期间在该领域成立了多个基金会。 艾利森艾斯克劳福特博士，(http://www.astbury.leeds.ac.uk/facil/mass.htm) 是生物分子质谱研究员，利兹大学，生物科学系，爱斯布理Astbury结构分子生物学中心质谱室主任。她的研究着重于开发和使用质谱方法探索生物分子功能。 诗娜拉德福德教授，(http://bmbsgi10.leeds.ac.uk/)，是利兹大学，生物科学系，爱斯布理Astbury结构分子生物学中心结构分子生物学教授。她的研究着重于蛋白质折叠，非折叠和聚集机理。 生物技术和生物科学研究院(BBSRC) (www.bbsrc.ac.uk)是英国生命科学资助机构。 政府投资的生物技术和生物科学研究院BBSRC 每年在很大范围的研究领域投资三亿八千万英镑，为英国国民的生活质量做出突出贡献。 维尔康姆信托(www.wellcome.ac.uk)是英国最大的慈善机构。它资助英国国内和国际创新生物医学研究，每年投资额在五亿英镑左右。 (Waters, SYNAPT, High Definition MS, High Definition Mass Spectrometry, NuGenesis 和 HDMS 是沃特世公司商标。)

中国科学家解析出“肥胖基因”蛋白结构 　　FTO基因会抑制新陈代谢，降低能量消耗效率，从而导致肥胖 　　许多科学研究表明，基因与肥胖存在千丝万缕的联系。一种被形象地称为“肥胖基因”的FTO基因有可能是导致肥胖的“罪魁祸首”。近日，北京生命科学研究所和天津大学科研人员联手在国际上第一次解析出了FTO基因表达蛋白质的晶体结构，并进一步证明了该蛋白质是一类脱氧核糖核酸(DNA)去甲基化酶。该开创性的研究成果4月7日在线发表于《自然》杂志。 　　当前，肥胖已成为人类面临的一个严重的公共健康问题。目前我国肥胖者已超过9000万名，超重者高达2亿名。专家预测，未来10年，中国肥胖人群将会超过2亿。肥胖不但会导致糖尿病、高血压、癌症等诸多疾病，还会使人早逝。有数据表明，肥胖者早逝的危险是非肥胖者的1.3—2倍。科学研究显示，FTO基因会抑制新陈代谢，降低能量消耗效率，从而导致肥胖。因此，对于FTO基因及其表达的蛋白质的研究已经成为国际上生物医学领域的热点。 　　目前，北京生命科学研究所柴继杰博士实验室与天津大学药物化学系副教授雷晓光博士实验室正在进一步紧密合作，基于此项研究，通过计算机辅助药物设计和高通量药物筛选方法，寻找有效的小分子化合物，进而研制出具有我国自主知识产权、创新型治疗肥胖症的药物。专家认为，这是一项具有国际领先水平的开创性成果，为我国治疗肥胖症的创新型药物研发奠定坚实基础。

Qubit Flex八通道核酸/蛋白定量荧光计 产品描述Qubit Flex荧光计可同时准确测量多达 8 个样品，为DNA、RNA和蛋白质精准定量提供更灵活的通量选择。与单样品微量体积荧光计相比，Qubit Flex荧光计可对多样品同时进行检测，大大节约时间。Qubit Flex荧光计继承了Qubit 4荧光计的卓越准确性和精准度，同样采用荧光染料法，可特异性区分定量检测dsDNA、ssDNA、RNA，适合样品珍贵、对准确性要求高的应用领域，如NGS, qPCR, RT-PCR, 基因芯片Microarrays, Northern blot, Southern blot, Sanger sequencing, 转录, 转染, 克隆等。 特点与优点准确且可靠：荧光染料法特可特异性精准定量dsDNA、ssDNA、RNA、蛋白质，具有更出色的可重复性和低误差率灵敏且特异：比紫外吸光法更灵敏，可区分游离核苷酸或盐离子等杂质，样品仅需低至1μl更节约珍贵样品高效且便捷：3秒即可完成检测，可同时测多达8孔样品，避免单次重复操作，大触摸屏直观易用，大大节约时间50%专门内置四款计算器，帮助简化实验，提高效率：试剂计算器：可帮助算出需要制备多少量的工作溶液以用于所检测的样品量检测范围计算器：基于样品体积及检测类型，呈现最准确的核心浓度范围和可扩展的高低范围摩尔浓度计算器：可根据核酸长度和测得的浓度，快速计算样品的摩尔浓度归一化计算器：可用于测序文库制备中标准均一计算，轻松获得所需的质量、浓度或摩尔质量数据处理更轻松：本地数据可储存10,000样本，轻松通过Wi-Fi, USB, 网线连接导出数据可提供Digital SmartStart™ 3D在线演示教程，可视化互动展示如何安装、操作和维护仪器，随时随地可学Qubit 荧光计及套装订购信息：产品包装货号Qubit Flex荧光计1台Q33327Qubit Flex NGS入门套装1套Q45893Qubit Flex定量入门套装1 套Q45894Qubit Flex 八联管条125 tube stripsQ33252Qubit Flex 储液槽100 reservoirsQ33253Qubit Flex 系统验证分析试剂盒50 assaysQ33254DNA Assay KitsQubit 1X dsDNA HS Assay Kit100 assaysQ33230500 assaysQ33231Qubit dsDNA HS Assay Kit100 assaysQ32851500 assaysQ32854Qubit dsDNA BR Assay Kit100 assaysQ32850500 assaysQ32853Qubit ssDNA Assay Kit100 assaysQ10212RNA Assay KitsQubit RNA IQ Assay Kit75 assaysQ33221275 assaysQ33222Qubit RNA HS Assay Kit100 assaysQ32852500 assaysQ32855Qubit RNA BR Assay Kit100 assaysQ10210500 assaysQ10211Qubit microRNA Assay Kit100 assaysQ32880500 assaysQ32881Protein Assay KitsQubit Protein Assay Kits100 assaysQ33211500 assaysQ33212官方渠道购买 — 品质保证，售后无忧 从现在起，通过赛默飞世尔科技官方渠道购买全新Qubit Flex 荧光计，即享三年免费退换。 如果您在使用过程中需要技术支持，或者您的仪器出现问题或故障，请致电800-820-8982/400-820-8982 或发送电子邮件至LifeScience-CNTS@thermofisher.com 获取帮助。了解更多，请访问 www.thermofisher.com/qubitflex创新点：与备受欢迎Qubit 4荧光计相比，Qubit Flex八通道荧光计可以： 1. 更高通量：同时准确测量多达 8 个样品的 DNA、RNA 或蛋白质浓度； 2. 数据处理更轻松：可储存多达10,000个样品数据，增加了网线连接导出数据； 3. 更高效便捷：四款内置计算器，简化实验繁琐过程； Qubit Flex八通道核酸/蛋白定量荧光计