蛋白质翻译后修饰

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

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 style=" text-align: justify " & nbsp & nbsp 基因组编辑是在基因组水平对基因进行精确、定向修饰的一种高效生物技术方法。简单、高效的CRISPR/Cas9编辑体系的出现给生命科学带来了新的技术革命。CRISPR/Cas9通常在基因组靶向位点造成DNA碱基的添加或删除，导致基因功能的缺失。近日，中国科学院遗传与发育生物学研究所高彩霞研究组建立了一个通过CRISPR/Cas9高效调控内源mRNA翻译的方法。该方法可通过提高蛋白质翻译效率，增加目标基因的编码蛋白水平。 /p p style=" text-align: justify " & nbsp & nbsp 蛋白编码基因的表达产物一般受到转录、转录后RNA加工、蛋白质翻译及翻译后加工、蛋白降解等多个水平的调控。真核细胞的mRNA由5’非翻译区（5’Untranslated Region，5’UTR）、编码蛋白的开放阅读框区（Open Reading Fragment）及3’端非翻译区（3’Untranslated Region，3’UTR）构成。研究发现，5’UTR存在一些具有翻译能力的开放阅读框，称为上游开放阅读框（Upstream Open Reading Fragment，uORF）。与之对应，5’UTR之后的开放阅读框被称为主开放阅读框（Primary Open Reading Fragment，pORF）。uORF通常能够抑制下游的pORF的翻译。生物信息学分析表明，uORF在动植物中广泛存在，人、小鼠、拟南芥、水稻、玉米中超过30%的mRNA含有预测的uORF，但还缺乏高效、精细的方法对uORF进行功能研究与遗传操作。 /p p style=" text-align: justify " & nbsp & nbsp 高彩霞研究组利用CRISPR/Cas9对uORF进行编辑，发现能够显著提高目标基因的翻译效率。通过CRISPR/Cas9编辑拟南芥和生菜中的4个基因的uORF翻译起始区及周边序列，获得了多个相应基因的uorf突变体。这些uorf突变体目标基因的pORF的mRNA翻译水平都有不同程度的提高。其中，通过突变维生素C合成途径中关键基因GGP（GDP-L-galactose phosphorylase）上游的uORF，可使生菜叶片中维生素C含量提高约150%。利用CRISPR/Cas9编辑uORF翻译起始区会出现两种结果：（1）完全破坏uORF的翻译起始能力导致uORF功能缺失；（2）改变uORF的翻译起始密码子（例如ATG突变为翻译起始能力较弱的GTG）及其周边序列，使uORF对pORF的抑制效率发生微调。该研究展示了通过基因组编辑uORF操纵mRNA翻译，调控蛋白质水平在植物分子生物学研究及遗传育种中的应用前景。此外，该方法可能随着新型基因组编辑工具不断出现及方法的进一步优化，而变得覆盖率更广且更易操作。由于uORF在动植物基因中普遍存在，该方法也具有广阔的应用前景。 /p p style=" text-align: justify " & nbsp & nbsp 相关成果于8月6日发表在《自然-生物技术》上。高彩霞研究组副研究员张华伟，博士研究生司小敏、姬祥为论文共同第一作者。该研究得到了科技部、国家自然科学基金委基础科学中心、中科院的资助。 /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201808/insimg/db01d975-1e1c-43d2-8ca4-feabbe73f981.jpg" title=" W020180807251428902441.jpg" / /p p style=" text-align: center " CRISPR编辑uORF调控蛋白质翻译水平 /p

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

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

北京蛋白质组研究中心蛋白质翻译后修饰研究室招聘博士后和研究人员 　　实验室概况: 　　北京蛋白质组学研究中心是由军事医学科学院与北京大学、清华大学等单位于2005年成立的综合性研究机构，是人类肝脏蛋白质组计划(HLPP)的国际总部和蛋白质组学国家重点实验室的主体。在国家相关部门的大力支持和我国蛋白质组学科学工作者的多年努力下，该中心已经成为以蛋白质组学研究为特色的、多学科交叉的国际知名的的综合研究机构。 　　蛋白质翻译后修饰研究室创建于2010年，由新近回国的中国蛋白质组学专业委员会秘书长、“973”首席科学家徐平教授领导。该研究室主要利用生物化学、遗传学和蛋白质组学的手段研究蛋白质翻译后修饰，特别是蛋白质泛素化过程中泛素链的合成、降解以及泛素链与被修饰蛋白质底物间的特异性决定的酶学机制，解析肝病等中国人高发的重大疾病过程中蛋白质翻译后修饰失控及其致病的生物学机理。研究室装备有完整的细胞、分子生物学研究必需的仪器和包括Waters公司的nano Acquity UPLC、Thermo Fisher Scientific的LTQ Orbitrap Velos和SageN Sorcerer搜索引擎在内的先进的蛋白质组学研究技术平台，在蛋白质组学、定量蛋白质组学和蛋白质翻译后修饰研究领域具有先进独特的技术。研究室组建以来得到国家“973”计划、“863”计划、蛋白质组学国家重点实验室基金、国家自然科学基金以及科技部国际合作项目等多项经费的支持。 　　现因工作需要，拟在分子生物学、蛋白质组学和仪器分析方向招聘2-3名博士后和2名工作人员。 　　应聘博士后和工作人员应具备的条件： 　　1. 有志于科学研究事业，具有较强的责任心和进取精神，具有开拓创新、独立的工作能力和良好的合作精神，品学兼优，身体健康，年龄一般不超过35周岁。 　　2. 近一年内获得 (或即将获得) 生物学或基础医学专业博士学位，有志于从事蛋白质组学研究。有海外学习、研究经历者优先考虑。 　　3. 具有所从事研究方向国际主流杂志以第一作者论文发表记录，并有较好的英语阅读、写作及听、说交流能力。 　　4. 因工作需要，仪器分析专业的应聘者，男性优先。 　　待遇 　　薪酬待遇将根据应聘者的能力、技术水平、资历和研究所相关规定商定。 　　联系人:常蕾 　　电话：010-80727777-1314 E-mail：15801311156@163.com 　　实验室主页：http://www.bprc.ac.cn/expert/show.php?itemid=4 　　地址：北京市昌平区科学园路33号，北京蛋白质组研究中心 　　应聘程序 　　有意应聘者请通过电子邮件发送一份详细简历(包括教育和工作经历、论文发表情况及其他成果)和一份简要科研与工作计划到15801311156@163.com。中心专家委员会将对应聘者的材料进行评审。我们对通过第一轮的面试者安排面试。

大家好，本周分享一篇发表在ACS central science上的文章，题目是Redirecting RiPP Biosynthetic Enzymes to Proteins and Backbone-Modified Substrates，通讯作者是来自UC伯克利分校的Matthew B. Francis教授和Alanna Schepartz教授。核糖体合成和翻译后修饰多肽 (RiPP，Ribosomally synthesized and post-translationally modified peptides) 是肽衍生的天然产物，具有强效的抗菌、抗病毒和抗癌特性。RIPP 生物合成始于核糖体合成的多肽，其 N 端先导序列 (~20–110 aa) 会招募一种或多种能够对相邻 C 端底物序列进行多种翻译后修饰 (PTM) 的内源酶。环化脱水酶和脱氢酶是其中研究得非常充分的 RiPP 酶。这些酶共同催化分子内环化和随后的芳构化反应，在多肽链中安装恶唑啉/恶唑和噻唑啉/噻唑杂环。Naismith 及其同事设计了一个环化脱水酶家族，先导肽与脱水酶催化剂的 N 端而不是与底物多肽的N端相融合。这些酶，尤其是LynD Fusion (LynD-F)和 MicD Fusion (MicD-F)，以不依赖先导肽的方式发挥作用，以促进含有 C 末端上Ala-Tyr-Asp (AYD) 识别序列的多肽环化脱水。此外， Schmidt 和同事证明了两种脱氢酶 ArtGox 和 ThcOx 也接受无先导肽底物。总而言之，与基于嵌合先导肽或先导肽交换的方法不同，这些酶代表了一种完全无先导的途径得到安装噻唑和恶唑键的多肽。在本文中，作者报告了使用 MicD-F和 ArtGox共同作用来处理含有多种翻译相容的氨基苯甲酸衍生物和 β-氨基酸的多肽底物，得到含恶唑啉/恶唑和噻唑啉/噻唑杂环的骨架。作者在测试中发现，MicD-F 和 ArtGox 在 +1 位点（环化反应位点前一个残基）和-1位点（环化反应位点后一个残基）均接受具有不同结构的底物，且-1 位点对非α-氨基酸单体的耐受性低于 +1 位点。作者进一步实验证明，RiPP 生物合成酶可以重定向到完整的折叠蛋白。他们发现MicD-F 和 ArtGox 可以在蛋白质loop和linker安装杂环骨架，而不会破坏天然的三级折叠。即使插入的 CAYD 序列在mCherry（一种大的 β-桶蛋白）的C 末端，或是嵌入在二聚体 α-螺旋束蛋白 Rop中的loop区，仍然可以得到折叠完好的球蛋白产物，其中含有构象受限的、完全非天然的杂环骨架。作者认为他们的研究代表了第一个在环化位点旁边含有多种非α-氨基酸单体的多肽中进行无前导azol(in)e生物合成的例子，以及第一个含有翻译后安装的杂环的折叠蛋白。作者还通过计算揭示了这些杂环限制构象空间的程度；它们还在合成中消除了肽键——这两种特征都可以提高稳定性或增加接头序列的功能，这在新兴的生物治疗药物中很常见。作者认为这项工作提出了一种扩展蛋白质组的化学多样性的一般策略。本文作者：Cyao责任编辑：LDY原文链接：https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acscentsci.1c01577文章引用：DOI：10.1021/acscentsci.1c01577

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

1．蛋白质组学研究的研究意义和背景 随着人类基因组计划的实施和推进，生命科学研究已进入了后基因组时代。在这个时代，生命科学的主要研究对象是功能基因组学，包括结构基因组研究和蛋白质组研究等。尽管现在已有多个物种的基因组被测序，但在这些基因组中通常有一半以上基因的功能是未知的。目前功能基因组中所采用的策略，如基因芯片、基因表达序列分析(Serial analysis of gene expression, SAGE)等，都是从细胞中mRNA的角度来考虑的，其前提是细胞中mRNA的水平反映了蛋白质表达的水平。但事实并不完全如此，从DNA mRNA 蛋白质，存在三个层次的调控，即转录水平调控(Transcriptional control )，翻译水平调控(Translational control)，翻译后水平调控(Post-translational control )。从mRNA角度考虑，实际上仅包括了转录水平调控，并不能全面代表蛋白质表达水平。实验也证明，组织中mRNA丰度与蛋白质丰度的相关性并不好，尤其对于低丰度蛋白质来说，相关性更差。更重要的是，蛋白质复杂的翻译后修饰、蛋白质的亚细胞定位或迁移、蛋白质－蛋白质相互作用等则几乎无法从mRNA水平来判断。毋庸置疑，蛋白质是生理功能的执行者，是生命现象的直接体现者，对蛋白质结构和功能的研究将直接阐明生命在生理或病理条件下的变化机制。蛋白质本身的存在形式和活动规律，如翻译后修饰、蛋白质间相互作用以及蛋白质构象等问题，仍依赖于直接对蛋白质的研究来解决。虽然蛋白质的可变性和多样性等特殊性质导致了蛋白质研究技术远远比核酸技术要复杂和困难得多，但正是这些特性参与和影响着整个生命过程。 传统的对单个蛋白质进行研究的方式已无法满足后基因组时代的要求。这是因为：(1) 生命现象的发生往往是多因素影响的，必然涉及到多个蛋白质。(2) 多个蛋白质的参与是交织成网络的，或平行发生，或呈级联因果。(3) 在执行生理功能时蛋白质的表现是多样的、动态的，并不象基因组那样基本固定不变。因此要对生命的复杂活动有全面和深入的认识，必然要在整体、动态、网络的水平上对蛋白质进行研究。因此在上世纪90年代中期，国际上产生了一门新兴学科－蛋白质组学（Proteomics），它是以细胞内全部蛋白质的存在及其活动方式为研究对象。可以说蛋白质组研究的开展不仅是生命科学研究进入后基因组时代的里程碑，也是后基因组时代生命科学研究的核心内容之一。 虽然第一次提出蛋白质组概念是在1994年，但相关研究可以追溯到上世纪90年代中期甚至更早，尤其是80年代初，在基因组计划提出之前，就有人提出过类似的蛋白质组计划，当时称为Human Protein Index计划，旨在分析细胞内的所有蛋白质。但由于种种原因，这一计划被搁浅。90年代初期，各种技术已比较成熟，在这样的背景下，经过各国科学家的讨论，才提出蛋白质组这一概念。 国际上蛋白质组研究进展十分迅速，不论基础理论还是技术方法，都在不断进步和完善。相当多种细胞的蛋白质组数据库已经建立，相应的国际互联网站也层出不穷。1996年，澳大利亚建立了世界上第一个蛋白质组研究中心：Australia Proteome Analysis Facility ( APAF )。丹麦、加拿大、日本也先后成立了蛋白质组研究中心。在美国，各大药厂和公司在巨大财力的支持下，也纷纷加入蛋白质组的研究阵容。去年在瑞士成立的GeneProt公司，是由以蛋白质组数据库“SWISSPROT” 著称的蛋白质组研究人员成立的，以应用蛋白质组技术开发新药物靶标为目的，建立了配备有上百台质谱仪的高通量技术平台。而当年提出Human Protein Index 的美国科学家Normsn G. Anderson也成立了类似的蛋白质组学公司，继续其多年未实现的梦想。2001年4月，在美国成立了国际人类蛋白质组研究组织（Human Proteome Organization, HUPO）,随后欧洲、亚太地区都成立了区域性蛋白质组研究组织，试图通过合作的方式，融合各方面的力量，完成人类蛋白质组计划（Human Proteome Project）。2．蛋白质组学研究的策略和范围 蛋白质组学一经出现，就有两种研究策略。一种可称为“竭泽法”，即采用高通量的蛋白质组研究技术分析生物体内尽可能多乃至接近所有的蛋白质，这种观点从大规模、系统性的角度来看待蛋白质组学，也更符合蛋白质组学的本质。但是，由于蛋白质表达随空间和时间不断变化，要分析生物体内所有的蛋白质是一个难以实现的目标。另一种策略可称为“功能法”，即研究不同时期细胞蛋白质组成的变化，如蛋白质在不同环境下的差异表达，以发现有差异的蛋白质种类为主要目标。这种观点更倾向于把蛋白质组学作为研究生命现象的手段和方法。 早期蛋白质组学的研究范围主要是指蛋白质的表达模式（Expression profile）, 随着学科的发展，蛋白质组学的研究范围也在不断完善和扩充。蛋白质翻译后修饰研究已成为蛋白质组研究中的重要部分和巨大挑战。蛋白质-蛋白质相互作用的研究也已被纳入蛋白质组学的研究范畴。而蛋白质高级结构的解析即传统的结构生物学，虽也有人试图将其纳入蛋白质组学研究范围，但目前仍独树一帜。3．蛋白质组学研究技术 可以说，蛋白质组学的发展既是技术所推动的也是受技术限制的。蛋白质组学研究成功与否，很大程度上取决于其技术方法水平的高低。蛋白质研究技术远比基因技术复杂和困难。不仅氨基酸残基种类远多于核苷酸残基（20/ 4）, 而且蛋白质有着复杂的翻译后修饰，如磷酸化和糖基化等，给分离和分析蛋白质带来很多困难。此外，通过表达载体进行蛋白质的体外扩增和纯化也并非易事，从而难以制备大量的蛋白质。蛋白质组学的兴起对技术有了新的需求和挑战。蛋白质组的研究实质上是在细胞水平上对蛋白质进行大规模的平行分离和分析，往往要同时处理成千上万种蛋白质。因此，发展高通量、高灵敏度、高准确性的研究技术平台是现在乃至相当一段时间内蛋白质组学研究中的主要任务。当前在国际蛋白质组研究技术平台的技术基础和发展趋势有以下几个方面：3.1 蛋白质组研究中的样品制备 通常可采用细胞或组织中的全蛋白质组分进行蛋白质组分析。也可以进行样品预分级，即采用各种方法将细胞或组织中的全体蛋白质分成几部分，分别进行蛋白质组研究。样品预分级的主要方法包括根据蛋白质溶解性和蛋白质在细胞中不同的细胞器定位进行分级，如专门分离出细胞核、线粒体或高尔基体等细胞器的蛋白质成分。样品预分级不仅可以提高低丰度蛋白质的上样量和检测，还可以针对某一细胞器的蛋白质组进行研究。 对临床组织样本进行研究，寻找疾病标记，是蛋白质组研究的重要方向之一。但临床样本都是各种细胞或组织混杂，而且状态不一。如肿瘤组织中，发生癌变的往往是上皮类细胞，而这类细胞在肿瘤中总是与血管、基质细胞等混杂。所以，常规采用的癌和癌旁组织或肿瘤与正常组织进行差异比较，实际上是多种细胞甚至组织蛋白质组混合物的比较。而蛋白质组研究需要的通常是单一的细胞类型。最近在组织水平上的蛋白质组样品制备方面也有新的进展，如采用激光捕获微解剖(Laser Capture Microdissection, LCM) 方法分离癌变上皮类细胞。3.2 蛋白质组研究中的样品分离和分析 利用蛋白质的等电点和分子量通过双向凝胶电泳的方法将各种蛋白质区分开来是一种很有效的手段。它在蛋白质组分离技术中起到了关键作用。如何提高双向凝胶电泳的分离容量、灵敏度和分辨率以及对蛋白质差异表达的准确检测是目前双向凝胶电泳技术发展的关键问题。国外的主要趋势有第一维电泳采用窄pH梯度胶分离以及开发与双向凝胶电泳相结合的高灵敏度蛋白质染色技术，如新型的荧光染色技术。 质谱技术是目前蛋白质组研究中发展最快，也最具活力和潜力的技术。它通过测定蛋白质的质量来判别蛋白质的种类。当前蛋白质组研究的核心技术就是双向凝胶电泳－质谱技术，即通过双向凝胶电泳将蛋白质分离，然后利用质谱对蛋白质逐一进行鉴定。对于蛋白质鉴定而言，高通量、高灵敏度和高精度是三个关键指标。一般的质谱技术难以将三者合一，而最近发展的质谱技术可以同时达到以上三个要求，从而实现对蛋白质准确和大规模的鉴定。3.3 蛋白质组研究的新技术 做过双向凝胶电泳的人一定会抱怨它的繁琐、不稳定和低灵敏度等缺点。发展可替代或补充双向凝胶电泳的新方法已成为蛋白质组研究技术最主要的目标。目前，二维色谱 (2D-LC)、二维毛细管电泳 (2D-CE)、液相色谱－毛细管电泳 (LC-CE) 等新型分离技术都有补充和取代双向凝胶电泳之势。另一种策略则是以质谱技术为核心，开发质谱鸟枪法(Shot-gun)、毛细管电泳-质谱联用 (CE-MS)等新策略直接鉴定全蛋白质组混合酶解产物。随着对大规模蛋白质相互作用研究的重视，发展高通量和高精度的蛋白质相互作用检测技术也被科学家所关注。此外，蛋白质芯片的发展也十分迅速，并已经在临床诊断中得到应用。3.4 蛋白质组生物信息学 蛋白质组数据库是蛋白质组研究水平的标志和基础。瑞士的SWISS-PROT拥有目前世界上最大，种类最多的蛋白质组数据库。丹麦、英国、美国等也都建立了各具特色的蛋白质组数据库。生物信息学的发展已给蛋白质组研究提供了更方便有效的计算机分析软件；特别值得注意的是蛋白质质谱鉴定软件和算法发展迅速，如SWISS-PROT、Rockefeller大学、UCSF等都有自主的搜索软件和数据管理系统。最近发展的质谱数据直接搜寻基因组数据库使得质谱数据可直接进行基因注释、判断复杂的拼接方式。随着基因组学的迅速推进，会给蛋白质组研究提供更多更全的数据库。另外，对肽序列标记的从头测序软件也十分引人注目。4． 蛋白质组学发展趋势 在基础研究方面，近两年来蛋白质组研究技术已被应用到各种生命科学领域，如细胞生物学、神经生物学等。在研究对象上，覆盖了原核微生物、真核微生物、植物和动物等范围，涉及到各种重要的生物学现象，如信号转导、细胞分化、蛋白质折叠等等。在未来的发展中，蛋白质组学的研究领域将更加广泛。 在应用研究方面，蛋白质组学将成为寻找疾病分子标记和药物靶标最有效的方法之一。在对癌症、早老性痴呆等人类重大疾病的临床诊断和治疗方面蛋白质组技术也有十分诱人的前景，目前国际上许多大型药物公司正投入大量的人力和物力进行蛋白质组学方面的应用性研究。 在技术发展方面，蛋白质组学的研究方法将出现多种技术并存，各有优势和局限的特点，而难以象基因组研究一样形成比较一致的方法。除了发展新方法外，更强调各种方法间的整合和互补，以适应不同蛋白质的不同特征。另外，蛋白质组学与其它学科的交叉也将日益显著和重要，这种交叉是新技术新方法的活水之源，特别是，蛋白质组学与其它大规模科学如基因组学，生物信息学等领域的交叉，所呈现出的系统生物学（System Biology）研究模式，将成为未来生命科学最令人激动的新前沿。

HuProtTM人类蛋白质组芯片，涵盖~20,000个人重组蛋白质，是迄今为止通量最高的人类蛋白质组芯片，为蛋白质组学研究提供了强大的工具。该芯片已经在各个蛋白质组学和其他生命科学研究领域得到广泛的应用，如癌症及自身免疫疾病的生物标志物的发现、蛋白-蛋白相互作用研究、翻译后修饰、酶学研究等。 作为蛋白质芯片技术的鼻祖和人类蛋白质组芯片的开发者，朱衡教授已在该领域发表近100篇研究论文，被引用次数累计近10,000次，单篇被引次数2,000次。 朱衡教授现为美国约翰霍普金斯大学医学院药理系终身教授，是世界上蛋白质芯片技术的主要创始人之一（详见论文 Science,2001, 293: 2101-2105), 也是HuProtTM人蛋白质组芯片的开发者，在蛋白质芯片技术和应用领域有着举足轻重的地位。朱衡教授目前主要的研究领域是利用蛋白质芯片技术研究疾病相关蛋白的细胞信号转导/网络及其它延伸领域。朱衡教授在美国作为项目负责人现主持美国国立卫生研究院(NIH) R01课题多项，2007年获得美国 Smith Welcome Trust 杰出科学家奖，在Cell、Nature、PNAS 等国际顶尖杂志发表了近100篇研究论文。 仪器信息网 网络讲堂 特邀 朱衡教授将于2015年4月17日 10:00 通过网络会议形式在线讲解&ldquo 蛋白质芯片技术&rdquo 。本次网络会议中朱衡教授将围绕人类蛋白质组芯片的开发过程、技术要点和应用前景展开讲述，并深入探讨如何利用蛋白质组芯片来进行蛋白质组学的研究。 本次会议采取在线自助报名形式，通过资格审核的用户可免费参会。报名地址如下： http://www.instrument.com.cn/webinar/meeting/meetingInsidePage/1397

01 摘要蛋白质组学目前的研究活动的成长与基因组学早期的发展轨迹相似。基因组学花费了大概十年的时间实现了产业化。尽管蛋白质组学技术起步的时间比基因组学更早，但蛋白质组学相对更大的复杂性导致其与基因组学相比需要更先进的技术。然而，今天，蛋白质组学的重要研究瓶颈正在被不断突破，让科学家们看到了其在研究、转化和临床意义上达到与基因组学相当的水平的前景。因此，随着时间的推移，蛋白质组学在研究和临床中应用的商业机会将与基因组学的可用市场总量（TAM）规模趋于一致，目前全球TAM已经达到500亿美元。并且我们有理由相信，由于蛋白质组学动态、变化的性质将使得其超过基因组学而转化为更加具有经常性、重复性的临床应用。质谱是最能促进蛋白质组学工业化的技术，但其工作流程的标准化，尤其是样品制备阶段的标准化，仍然存在着挑战。对于长期投资商来说，应该对在这个生态圈中拥有于众不同知识产权的供应商给与更大的关注。尽管以基于高元多工分析方法为代表的新兴检测方法与质谱方法相比仅处于早期发展阶段，但也具有巨大的潜力。02 背景与投资情况论述生命的基本构成部分是核酸和氨基酸。核酸是基因的基本构成成分。氨基酸是蛋白质的基本构成成分。事实上，我们体内每个细胞的成分都可以归类于蛋白质、基因、脂质或碳水化合物这四类大分子化合物。脂质和碳水化合物组成简单不易出错。因此，最重要的是对基因和蛋白质进行深入了解。我们对人类生物学的理解，从细胞功能到疾病的因果关系，再到药物治疗，都是我们对基因组学和蛋白质组学知识的衍生品。在20世纪，先进显微镜和生物化学技术的发明导致我们对基于结构的蛋白质和基因的理解有了很大的进步。在21世纪，基因组学经历了一场革命，使其从一个刚刚起步的研究领域经历了工业化的过程，成为了临床生物学重要方面。这不仅使得人类对生物学有了更深更新的了解，也提供了包括液体活检诊断，CAR-T细胞治疗，甚至是mRNA疫苗的一系列新的临床治疗及诊断方法。蛋白质组学在21世纪也取得了重要进展。这不仅是由于质谱和X射线晶体学等成像方面新技术的出现，也是由于免疫检定试剂方面的生物化学方法创新，使得我们可以分离特定的蛋白进行进一步的研究。与基因组学相比，蛋白质组学还未取得飞跃。这并不是由于它相对于基因学的有较小的前景和应用场景，这只与它的方法的复杂性有关。我们认为，下一个十年蛋白质组学将进入快车道，使生物学研究、医学治疗和诊断方面进入一个以蛋白质为中心的新时代。蛋白质组学的挑战。超过95%的获得FDA批准的药物都是以蛋白质为目标，但蛋白质组中的多数组分却尚未被人们所了解。我们相信，十年后，西方国家的蛋白质组学公司所创造的股权价值将与今天基于基因组学的公司所创造的约2500亿美元的市值相当或更多。创新的速度正在加快：在1869年由弗里德里希-米歇尔（Friedrich Miescher）发现核酸之后近85年才由沃森和克里克于1953年发现了DNA双螺旋。从沃森和克里克的发现到2001年第一个人类基因组序列的发表花费了近50年时间。从2001年人类基因组的第一份草图到2021年7月公布的第一份完整序列花费了20年时间。总而言之，从核酸发现到确定完整的人类基因组花费了近155年的时间。在接下来的155年里，创新的速度将呈指数型增长，而蛋白质组学将是其中最大的受益者。03 蛋白质组学的今天：挑战与机遇什么是蛋白质组学？它为什么重要？图一：蛋白质组学受益于多种技术跨越式进步蛋白质组学作为一个术语首次出现在1996年，它被定义为对一个细胞系的整个蛋白质图谱进行大规模表征。蛋白质组学的要点是完整性和深度：通过检测和解读该细胞中的所有蛋白质的作用以及相互作用来彻底了解细胞功能，而不是应用传统的通过抗体分离已知蛋白质的方法单独检测每个蛋白质。基于抗体的蛋白质检测将继续在后续的工作中得到应用，但蛋白质组学是针对所有蛋白质，它们的相互作用，及其多种形态的大规模、高通量、高灵敏度的分析。因为蛋白质修饰和相互作用出错是发生疾病的通常原因，蛋白质组学研究对理解造成疾病发生的原因非常重要，Source: Graves PR, Haystead TA., Molecular biologist’s Guide to Proteomics(2002)04 蛋白质组学和基因组学之间的关系是什么？当马克-威尔金斯（Mark Wilkins）在1996年首次使用蛋白质组学一词时，他明确表示他指的是“基因组的补充”。基因是细胞的说明书。通过RNA的表达，他们指示细胞要构建哪些蛋白质。蛋白质细胞构建之后，它们通过与其他蛋白质和环境的相互作用而被翻译和修饰。因此，1) 基因组学的大部分功能效用通过蛋白质组体现；2) 下游事件-包括蛋白质间的相互作用，新的蛋白质形态和动态修饰的产生，及其对细胞分裂的影响-是蛋白质组学而不是基因组学的主题。Source: Virag D, Dalmadi K B. Current Trends in the Analysis of Post-translational Modifications (2020)因此，基因组学和蛋白质组学是相互关联的，而不是分开的，但蛋白质组学在功能上更为重要及复杂。有25000个独立的基因，但有超过100万种蛋白形式。虽然一个人的基因组不会改变，但一个人的蛋白质组是动态的。身体里的变化是通过蛋白质的修饰来表达的。你出生时的基因组和今天一样。但你的蛋白质组每天都在变化。05 为什么蛋白质组学研究如此困难？1. 分子的复杂性和多样性Source: Creative-Proteomics.com蛋白质分子本身的分子结构更为复杂。DNA是由4种核苷酸组成的，而蛋白质是由20种不同的氨基酸组成的。翻译后修饰，如甲基化和羟基化，改变了蛋白质的形态和功能。每个蛋白质可以有9种不同的蛋白形式。取决于翻译后修饰和蛋白质间的相互作用。这意味着同一个蛋白质可以有9种不同的功能。DNA的分子结构相对简单，有4种核苷酸变体，这意味着基因测序方法（如合成测序）不能应用于蛋白质组。需要新的、更复杂的、定制的方法来捕获生物样本中数百万种不同的蛋白质形态。2. 动态范围问题Source: Montanaro Research Aebersold R., Targeted Proteomic Strategy for Clinical Biomarker Discovery (2009)Y轴表示血浆样品中特定蛋白质分子的浓度和丰度。虽然有些蛋白质的含量极高，但大多数蛋白质类型的浓度很小，甚至可以忽略不计。红圈中的蛋白质存在于蛋白质组的“黑暗角落”，在这种极低的丰度下，这些蛋白质非常难以测得。大多数蛋白质的丰度极低。在血浆细胞中发现的约12,000个独立的蛋白质中，前10个占总蛋白量的90%，而其他约11,990个仅占10%。3. 少数的暴政如下饼图显示了血浆样品中蛋白质的相对丰度。单一的一种蛋白质，即血浆白蛋白，占了57%的总丰度，使读取其余的1万种蛋白质更加困难。Source: Anderson NG., Molecular Cell Proteomics (2002)06 蛋白质组学市场机遇有多大？我们相信，蛋白质组学在分子生物学研究以及临床医学和诊断方面有与基因组学一样远大的前景。Source: Montanaro Research自2001年第一个人类基因组的组装以来，基因组学已经成为生物医学的一个工业化部分， 纯基因组学公司的总市值达到2400亿美元。Illumina是其中最大的公司。蛋白质组学TAM（可用市场总量）如今已经达到数百亿美元。Somalogic estimate the total TAM to be $50 bn (Source: Somalogic)虽然临床应用方面的TAM具有最大的长期潜力，但在未来5年内研究和发展方面的TAM是最容易解决的。Source: Souda P., Proteomics: The Next Frontier, SVB Leerink (2021)SVB Leerink的蛋白质组学专家Puneet Souda估计，目前仅美国的研发TAM 有140亿美元，这基于学术界和制药业共约 26,100 个实验室总经费的2.5%的保守估计。如果我们把西方国家的实验室数量看作是约50,000个，并更合理的假设占总经费的5%的资金分配给蛋白质组学研究，我们估计在全球发达经济体中的蛋白质组学研发TAM为500亿美元。

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

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

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

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

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

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

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

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

p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201601/insimg/4a14f65e-cb82-47d8-87d5-ea4b0d204756.jpg" title=" sss_56a5b6877c56c.jpg" / /p p 　　1、蛋白质组和基因组 br/ /p p 　　蛋白质组是指一种基因组所表达的全套蛋白质1，其英文为“proteome”。 有关蛋白质组的系统研究是蛋白质组学，英文为“proteomics”。基因组是生命体中全部基因的集合体，其英文为“genome”。有关基因组的系统研究是基因组学，其英文为“genomics”。 “proteome”和“proteomics”是由Marc Wilkins 及其同事于20世纪90年代初参照基因组和基因组学两个英文单词而创造出来的2。蛋白质组学是研发、利用、改进各种技术手段研究蛋白质组或在细胞某一生理通路中相关蛋白质集合的组成、结构、功能、代谢的一门新兴科学。 /p p 　　基因决定蛋白质的水平，然而，蛋白质的水平分为转录水平和表达水平，mRNA只包含前者，后者则是由mRNA被翻译所实现，而在翻译过程中通常伴随对蛋白质功能和活性起至关重要的修饰过程，如糖基化、泛素化等3。通过研究蛋白质组学，可以获取蛋白定位与修饰的定性信息和相关定量数据，丰富认知蛋白质表达水平和相关蛋白作用，对了解生命复杂活动有更深更全的认识。 /p p 　　2、蛋白质组的发展背景 /p p 　　自二十世纪九十年代以来，传统生物学得以突飞猛进地发展，并取得瞩目成就，其中三个重要点彪炳史册，也促使传统生物学获得质的转变。 /p p 　　第一 基因、表达序列标记(EST, expressed sequence tag)、蛋白质序列数据库的成长。细菌、酵母、线虫、果蝇的全部基因序列逐渐明了，甚至后来人类基因组计划也顺利告捷 其它的植物、动物、微生物也不断在探索。人们把已经掌握的基因分门别类地建立了序列数据库。 /p p 　　第二 生物信息学的发展。易获取的浏览型生物信息工具层出不穷，这种免费的网页式数据库可以让我们从其中获得所需的特殊的物质结构，如蛋白质结构中的结构域和模体等。 /p p 　　第三 寡核苷酸微阵列技术的发展。通过不同荧光标记的DNA样本同时与微阵列反应，形成不同荧光的现象，大幅提高Northern blot 的效率4。 /p p 　　3、蛋白质组学分类 /p p 　　蛋白质组学分类可有不同原则。 /p p 　　根据蛋白质来源可分为植物蛋白质组学、动物蛋白质组学、微生物蛋白质组学。植物蛋白质组学是以来源于植物或与植物相关蛋白质为研究对象，分析其在植物发生、生长、调节、凋谢等生命过程中的作用、功能、代谢、结构等的体系。同理，动物蛋白质组学是以来源于动物或与动物相关蛋白质为研究对象，最重要的一大内容就是研究人类相关蛋白质。微生物蛋白质组学是以来源于微生物或与微生物相关蛋白质为研究对象。 /p p 　　根据研究目的和阶段不同可分为结构蛋白质组学、表达蛋白质组学、功能蛋白质组学。结构蛋白质组学主要分析蛋白质大分子的多级结构形态，包括氨基酸顺序、二级结构、三级结构和四级结构 并着重于研究其共性结构特征和特殊功能基团 也是用于建立细胞内信号转导的网络图谱并解释某些特定蛋白表达对细胞产生特定的作用5。表达蛋白质组学是以经典蛋白质组技术如双向凝胶电泳和图像分析为方法着重于研究细胞内蛋白质表达过程及结果的体系3。功能蛋白质组学是以细胞内单一同种蛋白质功能体现、蛋白质之间、蛋白质与其他大分子之间相互作用关系为研究目的，研究和表述选定蛋白质，探明有关蛋白的修饰和信号转导通路，疾病机制或蛋白-药物作用关系3。 /p p 　　根据研究内容，还可分为组成性蛋白质组学、差异显示蛋白质组学、相互作用蛋白质组学。组成性蛋白质组学是鉴定某个体系的蛋白质并阐述其翻译后修饰的特性。差异显示蛋白质组学又名比较蛋白质组学，是对重要生命过程或人类重大疾病进行生理、病理体系或过程的蛋白质表达比较。相互作用蛋白质组学则是研究蛋白质间相互作用，绘制某体系蛋白质作用网络图谱8。 /p p 　　4、白质组学研究工具 /p p 　　蛋白质组学研究的重要工具主要有四个。 /p p 　　第一，蛋白质、表达序列标记(EST, expressed sequence tag)、基因序列数据库的建立与成熟 也可以说是生物信息学。因为蛋白质组学中所用的大多数技术所获得的数据通常都是高通量、高复杂度的，只有通过生物信息学分析才能对蛋白质的种类、结构和功能进行分析确定。 /p p 　　第二，质谱(MS)技术。其将样品分子离子化，根据离子间质荷比的差异分离并确定质量，实现高灵敏度、高特异性。首先，质谱技术能准确测量高达100kDa的完整大分子蛋白质，其准确度和特异度比SDS-PAGE还要高。其次，质谱技术也能准确测量从蛋白质分解下来的多肽。最后，它还可以测定多肽的氨基酸顺序，即多肽测序4。现有三条途径，一是肽链质量图谱，二是串联质谱途径，三是联合途径7。其中一种较理想的技术平台是表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱(SEL-DI)技术，可分析疏水性蛋白质、pI过高或过低蛋白质、低分子量蛋白质(& lt 25 000)和未经处理的样品中许多被掩盖的低浓度蛋白质，短时间内即可获得蛋白质的分子量、PI、特殊修饰位点等参数8。 /p p 　　第三，能将MS数据与数据库中特异的蛋白质顺序匹配的软件。它是快速、特异地将第一和第二工具联系在一起的分析方式。 /p p 　　第四，蛋白分析分离方法。通过蛋白分析分离方法可以简化蛋白复合物，同时产生不同蛋白质差异比较方法。普通的蛋白质分析分离方法包括1D-SDS-PAGE、高效液相色谱法(HPLC)、毛细管电泳(CE)、等点聚焦电泳(IEF)等。其中二维凝胶电泳如2D-SDS-PAGE是目前蛋白质组学中分离单一蛋白质的广泛应用方法。当然，多维分析分离方法是最理想的分离蛋白质和多肽的方法，譬如，离子交换液相色谱与反相高效液相色谱串联形成的分离系统是分离多肽混合物的有力方法4。 /p p 　　5、白质组学的应用 /p p 　　蛋白质组学原则性应用包括四个方面4：组成性应用、蛋白质表达模型、蛋白质网络图谱、蛋白质修饰图谱。组成性应用是指运用质谱及其相关技术将目的蛋白质按相关标准定性或定量地纳入蛋白质数据库，在此过程中研发相应技术的应用。蛋白质表达模型是指研究在生理或病理状态目的蛋白质在细胞内定位并表达情况，同时研究细胞在暴露物理、化学、药物等因素下蛋白质表达状况。蛋白质网络图谱是研究两种或两种以上蛋白质在生物体内组成结构、表达功能、调节控制间作用情况。蛋白质修饰图谱是探明蛋白质的修饰定位及修饰后功能表现。 /p p 　　当然，蛋白质组学在生活中无处不在，疾病、食品、植物、药品等等。 /p p 　　蛋白质组学在疾病中应用方向主要是发现新的疾病标志物，以探明疾病发生机制、发展变化，为治疗途径提供思路。Brea等利用双向电泳串联质谱技术，差异比较心源性脑栓塞患者和粥样硬化血栓性梗死患者各12例的血清蛋白，发现触珠蛋白相关蛋白和淀粉样蛋白A等蛋白质在粥样硬化血栓性梗死患者血清中显著升高9。 /p p 　　蛋白质组学在食品中应用方向主要是检测食品中过敏源检测、鉴定食品成分等，也给食品科学研究提供了新的研究思路和技术3。李明云等优化了相应的试验条件，并将蛋白质组双向电泳相关技术引入大黄鱼肝脏蛋白质分析中，得到了较清晰的大黄鱼肝脏蛋白双向电泳图谱。 /p p 　　蛋白质组学在植物中应用方向主要是植物群体遗传、环境信号应答与适应机制、植物组织器官、植物亚细胞等7。其中，如果研究的植物是农作物如棉花、马铃薯、水稻等，就可以简单地视作蛋白质组学在农业中的运用了。Chang等对玉米强制缺氧和低氧研究，发现低氧处理的效应不仅是氧气含量过低诱导增加糖酵解酶，通过质谱鉴定了46个相关蛋白质10。 /p p 　　蛋白质组学在药品中应用方向主要是药物研发、药物作用机制、耐药机制、药物毒理学等。在对紫杉醇类药物抗癌作用研究中，Bauer等对乳腺癌复发患者进行紫杉醇类药物治疗后进行蛋白质组学分析，发现a-防卫素可作为预测该类药物治疗乳腺癌治疗作用的生物标记物11。 /p p 　　6、展望 /p p 　　蛋白质组学在短短30年间发展迅猛，渗入到生活的许多方面，也对保证人类生存质量和良性繁衍有重大作用。但其思路不开阔，技术高效性、灵敏性、特异性仍有待提高，应用普及度低，蛋白质分离、纯化技术研发，基因组学丰富度低是制约蛋白质组学及其相关技术发展的瓶颈。不过，相信随着物理技术和化学方法的不断发展，研究水平的深入，蛋白质组学会随着基因组学的发展得到更进一步地丰富。 /p p 　　参考文献： /p p 　　1.诗，吕建新主编《分子生物学检验技术》第2版 /p p 　　2.Pandey A, Mann M. 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Atherosclerosis,2009,205:561-567. /p p 　　10.ng,W.W.,L.Huang,M.Shen,C.Webster,A.L.Burlingame& amp J.K.Roberts.2000.Patterns of protein synthesis and tolerance of anoxia in root tips of maize seedlings acclimated to a low oxygen environment,and identification of proteins by mass spectrometry.Plant Physiology,122:295~318. /p p 　　11.er JA,Chakravanhy AB,Rosenbluth JM,et al.Identification of markers of taxane sensitivity using proteomic and genomic analyses of breast tumors from patients receiving neo-adjuvant paclitaxel and radiation[J].Clin Cancer Res,2010,16(2):681-690. /p p br/ /p

自十年前 "Proteoform" 诞生以来，它在蛋白质组研究领域的接受度和使用频率也越来越高。然而当初为何需要新造一词?它的出现能为蛋白质组学研究和交流中带来什么帮助?今天为大家介绍两篇由 Consortium for Top-Down Proteomics (CTDP))发表在 Nature Methods 上的文章，主要内容是关于蛋白质组学中的术语 "proteoform" 的定义和提出 "proteoform identification" 的分类。　　Nature Methods | Proteoform: A Single Term Describing Protein Complexity & Nature Methods | A Five-level Classification System for Proteoform Identifications　　在 2013 年的文章 Proteoform: A Single Term Describing Protein Complexity 中，作者提出，随着人类基因组计划的成功，人们认识到生物机制所提供的复杂性在很大程度上是由于在蛋白质水平上的变异，而不是大量的基因水平上的不同导致的。高度相关但化学性质不同的蛋白质分子之间的差异源于群体、细胞、组织类型以及亚细胞定位的差异。在 DNA、RNA 和蛋白质水平上，蛋白质的复杂性分别来自等位基因变异、RNA 转录物的选择性剪接和翻译后修饰。这些事件产生不同的蛋白质分子，调节各种各样的生物过程，例如：细胞信号传导、基因调控和蛋白质复合物的激活。　　而随着质谱法在蛋白质组学中的应用，Top-Down、Bottom-Up 方法的开发，研究者们已经可以提供蛋白质的精确组成，然而如何使用合适的术语描述蛋白质的型体差异的问题久未解决。在文献中可以找到下列词汇："protein forms"，"protein isoforms"，"protein species"，"protein variants" 以及蛋白质的 "mod forms"。这些词都存在着问题，例如在文献中常用的 "isoforms"，根据国际纯粹与应用化学联合会(IUPAC)的定义，它只指在基因水平上差异导致的蛋白质的不同，而不包括在蛋白质水平上的变异。UniProt Knowledgebase(以基因为中心的权威蛋白质数据库)以不同的方式使用术语 "isoforms"，它表示通过可选剪接或可变启动子，使用从同一基因产生的相关形式的蛋白质分子。但是由于遗传变化(例如，突变和多态性)不包括在这个术语中，这与IUPAC对 "isoforms" 的定义产生冲突。尽管 IUPAC 和 Uniprot 在定义上存在差异，"variants" 和 "isoforms" 在 IUPAC 中用于描述来自不同 DNA 或 RNA 的蛋白。因此，二者在定义修饰后的蛋白质上是混淆不清的。　　因此，作者建议使用术语 "proteoform" 来指定单个基因的蛋白质产物的所有不同的分子形式，包括由于遗传变异、RNA 转录物的选择性剪接和翻译后修饰引起的变化。任何基因或蛋白质加工事件，如使用内部蛋白或 RNA 编辑机制的事件，都被术语 "proteoform" 清楚地涵盖了。该术语应包括 PSI-MOD 中的所有翻译后修饰，但归类为试剂衍生物或同位素标记残基的修饰除外。多基因家族的蛋白质产物应继续以序列一致性为基础进行分类(如90%， 99%等)。这个术语与作者支持的以基因为中心的方法是一致的，因为将不同基因的产生的蛋白质分在一组，也会导致蛋白质鉴定的不精确。　　在 2016 年发表的文章 A Five-level Classifcation System for Proteoform Identifcations 中，作者提到，在 2013 年引入的 “proteoform” 一词迅速得到了蛋白质组学界的认可。但是随着蛋白质组学的研究的发展，在当时另一个模糊的定义出现了——“proteoform identification”，即对于来自于单一基因产生的不同形式的蛋白质的鉴定。因为当时唯一实用的蛋白质组学方法是用质谱法(MS)来确定蛋白质的确切初级结构，而大量的质谱结果都声称为 "proteoform identification"。这个看似微不足道的问题具有重大的影响，因为 "proteoform identification" 的含义不清使得比较来自不同实验室和方法的结果变得困难。这种情况阻碍了研究者们对于技术进步的评价和对于生物知识的有效扩展。　　为了解决这一问题，并协助研究人员表达研究结果中的模糊性，作者提出了一个 5 级的 proteoform 分类系统。该分类方案涵盖了 4 种可能出现的 "proteoform identification" 模糊类型：　　(1)翻译后修饰(PTM)定位：PTM 没有定位到特定的氨基酸。　　(2)PTM 识别：PTM 的鉴定不完全。　　(3)氨基酸序列：氨基酸序列的鉴定不完全。　　(4)基因：起源基因是未知的或模糊的。　　这4个类别决定了鉴定中存在的模糊程度，从完全没有(第1级)到所有4种类型都存在(第5级)。(见表1)　　表1. proteoform 水平的分类系统　　第 1 级：proteoform 的鉴定完全，对其起源基因有充分的了解，确定了完整的氨基酸序列，并且已知所有 PTMs 和其位置(如果存在的话)。第 2 级：在上述模糊性的一种类别中存在 1 种。这方面的例子包括：2A 级，其中氨基酸序列已完全确定，并了解其起源基因，所有 PTMs 已完全确定，但其定位不完整。2B 级，氨基酸序列完全确定，知道其起源基因，并且 PTM 的定位是完整的，但 PTM 或结构特征(例如，乙酰化与三甲基化或糖蛋白形态)没有完全鉴定。2C 级，如果存在，所有PTM都被识别和定位，但存在一些序列鉴定不完整(例如，在一个小区域内氨基酸的序列未知)，但仍然知道其基因的起源。2D 级，氨基酸序列完全确定，所有 PTM 都被完全识别和定位，但是关于基因起源存在歧义。第 3 级：存在 2 种上述的模糊类型。第 4 级：存在 3 种上述的模糊类型。第 5 级：获得的信息不足，无法知道该蛋白质源自哪个基因、其序列是什么、PTMs 或其定位 只有观察到的 proteoform 的分子量是已知的。　　作者在这里提出的分类系统可以将不同结果水平的 "proteoform identification" 区分开，但有意不提出每个研究者发表的结果的置信度相关问题。理想情况下，每一种 proteoform 的鉴定都应该伴随着分类水平和置信度度量。早期估计 "proteoform identification" 可信度的努力包括 C-score 和 MIScore，但需要进一步的工作来开发和完善估计，以便能够可靠地自动分配 proteoform 水平。　　总结，作者分别在 2013 年和 2016 年提出了 "proteoform" 的定义和"proteoform identification" 的分类系统，并且认为 "proteoform" 具有很高的使用意义，有助于提高蛋白质组学领域的出版物的可读性和理解性。同时，推荐使用文中提到的 5 级分类系统，因为它的一致性将有助于研究结果发表、评价和提升不同的鉴定方法以及推进蛋白质组学的发展。　　原文　Proteoform: a single term describing protein complexity | Nature MethodsDOI https://doi.org/10.1038/nmeth.2369A five-level classification system for proteoform identifications | Nature Methods　　DOI https://doi.org/10.1038/s41592-019-0573-x　　结 束 语　　随着更多新造词术语在学界的引入，如何对它们进行合适的中文翻译、避免概念混淆，已成为中文交流语境下值得关切的问题。　　撰稿：李孟效　　编辑：李惠琳，王冠博，周默为，梁玉

为了促进利用先进的质谱技术进行标志物蛋白质组学研究，赛默飞世尔科技、格莱斯顿研究所、加州大学和QB3(美国定量生物科学研究所)联合在美国三藩市的格莱斯顿研究所开设了赛默飞世尔科技疾病标志物发现蛋白质组学中心。 　　此研究中心负责人是格莱斯顿研究所高级研究员、加州大学分子与分子药理学教授和加州大学生命科学研究所主任Nevan J. Krogan 博士。Nevan J. Krogan 说，这里的科研人员来自格莱斯顿研究所、加州大学和QB3 ，在这里的工作会使他们掌握解决复杂生物系统中蛋白质动力学的先进质谱技术。这些技术将使研究者获得前所未有的基因与其产生的蛋白质之间的互动知识，也将帮助解决之前无法解释的生物医学问题。 　　研究中心进行的研究活动包括高分辨率蛋白质-蛋白质相互作用导图的创建、高级蛋白质表征、基因组定向蛋白质组筛选、大量蛋白质或翻译后修饰蛋白的超高灵敏度定量分析等。 　　此中心也会展示用于精细生物学发现和定量的最新质谱，包括新的Orbitrap Fusion和TSQ Quantiva三重四极杆LC/MS 系统。除了进行研究之外，赛默飞研究中心将作为促进生物学质谱应用的据点，举办一系列特邀报告会、讨论会、研习班和培训。 编译：郭浩楠

p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " strong span style=" text-indent: 2em " 仪器信息网讯 /span /strong span style=" text-indent: 2em " 蛋白质组学是生命科学领域中的一门新兴学科，可以高通量的分析正常及病理条件下机体、组织、细胞或亚细胞成分中全部蛋白质，对不同空间、不同时间上动态变化的蛋白质组的整体进行比较，分析不同蛋白质组之间在表达数量、表达水平和修饰状态下的差异。蛋白质组学可以发现与疾病相关的特异性蛋白质，对病变相关蛋白的研究可以为探索病毒本身及其感染机制提供信息，且这些蛋白还可能作为疾病诊断潜在的生物标志和治疗的药物靶点。 /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " strong 蛋白质组概念的提出及常用技术 /strong /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 蛋白质组（proteome）这一概念由Wilkins和Williams等在1994年首次提出，以它作为研究对象的蛋白质组学是后基因组时代产生和发展的一门新兴学科，其从整体上分析组织，细胞内动态变化的蛋白质组成、表达水平与翻译后修饰，探索蛋白质的功能及蛋白质之间相互作用与联系。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 蛋白质组学中对蛋白表达分析方面的研究应用较多的技术有双向凝胶电泳（two-dimensional electrophoresis,2-DE）、基于2-DE将其重复性和精确性加以改进的双向差异凝胶电泳（two-dimensional difference electrophoresis,2D-DIGE），以及对筛选到的差异表达蛋白进行快速精确鉴定的串联质谱技术（mass spectrometry,MS），其中质谱技术是蛋白质组学研究中的核心技术。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 在质谱技术中的基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrum,MALDI-TOFMS）是分析多肽和蛋白质混合物的主要方法，此外，使用标记的氨基酸在细胞中进行稳定同位素标记（stable-isotope labeling by amino acids in cell culture,SILAC）& nbsp 是一种鉴定和定量病毒感染后细胞蛋白中表达差异的有效方法。蛋白质组学技术在病毒学中的应用有助于病毒感染及病毒宿主间的相互作用机制研究。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " strong 蛋白组学技术在及其感染机制研究中的应用案例 /strong /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 病毒寄生于宿主细胞中，需要不断地适应和改变宿主的环境。他们能够编码多种多功能蛋白质，这些蛋白能与宿主蛋白发生一系列的相互作用以完成病毒的各种功能。目前，许多病毒的基因组已完成测序，但由于受到病毒影响而发生相应改变的宿主蛋白组、宿主蛋白翻译后修饰等还未被完成阐明。近年来，高通量技术的兴起，如基于质谱技术的定量或半定量蛋白组方法，已被广泛应用于病毒宿主相互作用的研究中。依托质谱技术的蛋白质组学飞速发展，不仅促进了病毒蛋白质组学研究的不断进步，同时也加快了对于病毒相关的宿主蛋白鉴定。今后相关研究数据仍会急速增加，这需要更加先进的生物信息学技术对数据进行处理，更全面地了解病毒感染过程。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 案例1: SARS（severe acute respiratory syndrome-associated coronavirus,SARS-CoV）冠状病毒研究中的蛋白组学技术 /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " SARS基因组的基因产物包括20多种蛋白质，据报道，有研究学者首次应用DIGE技术分析了SARS-CoV感染的Vero E6细胞，鉴定出355个在SARS-CoV感染后表达发生变化的蛋白，其中186个显著差异表达蛋白，为理解SARS-CoV的感染和致病机制提供了线索。对感染SARS-CoV的BHK21细胞进行SILAC定量分析及进一步功能分析表明，BAG3可以抑制SARS-CoV的复制。对感染病人的血清蛋白质组分析，有助于返现可用于病毒感染的诊断、预后及治疗的生物标记。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 案例2: 禽流感病毒（avian influenza virus,AIV）研究中的蛋白质组学技术 /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 据报道，研究学者利用2-DE技术筛选H9N2感染人源细胞系后不同时间点的差异表达蛋白，运用质谱技术鉴定到22种蛋白，主要包括细胞骨架蛋白、RNA加工途径相关蛋白和代谢相关蛋白等，其中表达差异显著的蛋白主要参与细胞骨架网络的构成。这些蛋白的鉴定有助于理解禽流感病毒在哺乳动物中的复制及其宿主之间的相互作用。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " span style=" color: rgb(255, 0, 0) " 案例3: 揭示新型寨卡病毒宿主因子的蛋白质组学技术 /span /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 寨卡病毒(ZIKV)是一种与登革热病毒，西尼罗河病毒和丙型肝炎病毒（HCV）有关的黄病毒，具有单链RNA基因组，编码多蛋白，共翻译和翻译后加工成三个结构蛋白，前体膜和包膜以及七种非结构蛋白。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 据报道，有研究学者使用人类神经前体细胞和神经细胞 SK-N-BE2 进行整合蛋白质组学方法，以表征细胞在病毒侵染后的蛋白质组和磷酸化蛋白质组变化，并使用亲和蛋白质组学来鉴定ZIKV蛋白的细胞靶标。通过亲和纯化结合液相色谱和串联质谱技术（AP-LC-MS / MS）鉴定与人SK-N-BE2神经母细胞瘤细胞中表达的10种ZIKV蛋白中的每一种相互作用的细胞蛋白和相关复合物，研究鉴定到了386种 ZIKV 相互作用蛋白、ZIKV 特异性和泛黄病毒活性相关的宿主因子，这些宿主因子已知与神经元发育、视网膜缺陷和不育相关。由此，相关论文作者绘制了神经元细胞中的ZIKV蛋白-宿主蛋白相互作用网络。此外，研究还分析确定了在 ZIKV 感染后特异性上调或下调的1,216个磷酸化位点，表明病毒感染引起基本信号传导通路为 ZIKV 感染引起的增殖停滞提供了新的见解。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 当前， span style=" text-indent: 2em " 通过比较蛋白质组学对病毒感染前后的蛋白表达图谱进行鉴定，进一步对病毒感染引起的差异表达蛋白进行功能分析和验证，探索其在病毒感染中的潜在作用机制、寻找病毒的作用靶标，为病毒的预防诊治提供理论依据和解决途径。& nbsp /span 因此，在继病毒感染细胞的差异蛋白质组分析后，为更能反映真实的变化规律，更到位的解释病毒感染和致病机制，进行病毒感染宿主机体的差异及功能蛋白质组分析将是研究发展的趋势。 /p p br/ /p p br/ /p p br/ /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " span style=" text-indent: 2em " /span br/ /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " strong 参考文献： /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 董 书 伟 ，荔 霞 ，刘 永 明 ，等 .蛋 白 质 组 学 研 究 进 展 及 其 在 中 兽 医 学 中 的 应 用 探 讨 [J ] . 中 国 畜 牧 兽 医 ， 2 0 1 2 ， 3 9 (1 ) : 4 5 ~ 4 9 . /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " Liu H.Advances of SARS-Cov genome[J].Journal of Chinese General Practice，2003，2(11):1~4. /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " Liu N，Song W，Wang P，et al.Proteomics analysis of diferen- tial expresion of celular proteins in response to avian H9N2vi- rus infection in human cels[J].Proteomics，2008，8(9):1851~ 1858. /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " Pietro S ,Alexey S , Haas D A , et al. An orthogonal proteomic survey uncovers novel Zikavirus host factors[J]. Nature, 2018. /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " & nbsp /p p br/ /p

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

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

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

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

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。

近日，中国科学院大连化学物理研究所生物分离分析新材料与新技术研究组研究员叶明亮团队和上海有机化学研究所生物与化学交叉研究中心研究员刘聪团队合作，将硼酸化学引入到甲基化蛋白质组分析方法中，并巧妙利用精氨酸残基上不同修饰基团的位阻差异，实现高效的精氨酸二甲基化肽段富集，显著提高了蛋白质甲基化的分析能力；利用此新方法，系统分析了蛋白质分相过程中精氨酸二甲基化的变化，揭示了此类修饰的发生会降低蛋白质的分相能力。　　蛋白质精氨酸甲基化是一种调控蛋白质功能的重要翻译后修饰，与较多疾病的发生发展相关。研究表明，精氨酸二甲基化会影响一些神经退行性疾病相关蛋白的液-液相分离，以及相分离所驱动的无膜细胞器的产生。然而，受限于目前精氨酸二甲基化蛋白质组分析技术覆盖率不足，这类研究仅聚焦于少数几个蛋白，尚未系统性探究精氨酸甲基化对蛋白质相分离的影响。　　本研究发现，不同甲基化修饰的精氨酸残基在与邻二酮类化合物反应时，由于位阻不同，反应活性差异巨大。合作团队据此设计了一种精氨酸二甲基化肽段的富集方法：先利用环己二酮选择性的封闭无修饰精氨酸残基，随后利用丙酮醛选择性的在二甲基化精氨酸残基上修饰顺式邻二羟基，从而使得硼酸材料可以选择性的富集精氨酸二甲基化肽段。相比传统的免疫亲和富集方法，该方法拥有较强的精氨酸二甲基化肽段富集能力，特别是在鉴定RG/RGG序列上的精氨酸二甲基化位点方面有更高的灵敏度。合作团队将该方法应用于分析蛋白质相分离过程中精氨酸甲基化的变化，发现包括G3BP1，FUS，hnRNPA1、KHDRBS1在内的一些与无膜细胞器或神经退行性疾病相关的蛋白质上的精氨酸二甲基化程度发生了显著变化；系列实验验证发现，精氨酸甲基化会显著降低这些蛋白质的分相能力，且上述蛋白质组分析中鉴定到变化的甲基化位点是调控蛋白质相分离的关键因素。本工作开发了基于化学反应的精氨酸二甲基化蛋白质组分析方法，并利用这一方法揭示了精氨酸二甲基化对蛋白质液-液相分离具有重要的调控作用。　　叶明亮团队致力于蛋白质磷酸化、糖基化、甲基化等翻译后修饰分析新方法的研究，发展了基于可逆酶促化学标记的O-GlcNAc糖肽无痕富集方法，克服了标记基团对糖肽质谱检测的干扰，实现了O-GlcNAc糖基化的高灵敏分析（Angew. Chem. Int. Edit.）；利用不同糖肽的同一肽段骨架具有相似碎裂规律的特点，发展出基于“模式识别”的肽段序列鉴定新方法，实现了谱图拓展，显著提高了N-链接位点特异性糖型的鉴定灵敏度，并可发现未知的糖链及糖链修饰（Nat. Commun.）。　　相关研究成果以Global profiling of arginine dimethylation in regulating protein phase separation by a steric effect-based chemical-enrichment method为题，发表在《美国国家科学院院刊》（PNAS）上。研究工作得到国家重点研发计划、国家自然科学基金、大连化物所创新基金等的支持。

作为后基因组时代的重要组成部分，蛋白质组学经过二十几年的发展，已经逐渐走向成熟。蛋白质组学流程复杂，有较高的操作和实验技能的要求。其完整的实验步骤一般包括实验设计、样品前处理(蛋白提取、定量、酶解、脱盐等)、LC-MS/MS分析、数据库检索、生物信息学分析等多重步骤，而针对蛋白质组学步骤中繁琐耗时或者实验的稳定性、通量等用户的关注热点，赛默飞推出全新的为所有的蛋白质组学用户量身打造的一站式工作流，以满足用户对高通量定性定量蛋白质组学的全部需求。△图1：满足高通量定性定量蛋白质组学需求的一站式工作流（点击查看大图）赛默飞AccelerOme自动化样品前处理平台在蛋白质组学中，最为困扰大家的当属样品样品的前处理制备过程，样品制备过程繁琐、耗时，欠缺标准化的处理步骤使得蛋白质组学在不同的操作人员、不同的实验室之间重复性较差。针对这个痛点，赛默飞推出了全新的全自动的蛋白质组学样品制备平台AccelerOme(如图2)。△图2：全自动的蛋白质组学样品制备平台（点击查看大图）AccelerOme可完成蛋白样品的还原烷基化、酶解、TMT标记、脱盐、多肽定量等多步操作(如图3)，其具有强大的鲁棒性的硬件，搭配现成的预配置的试剂以及直观的端到端软件，使标准化的蛋白质组学制备流程走进万千实验室，解放双手。 △图3：AccelerOme自动化样品前处理平台在蛋白质组学全流程中的作用（点击查看大图）△点击视频了解AccelerOme操作全流程其中，AccelerOme的强大的适配软件，支持使用者们从实验设计到数据分析的全流程。在蛋白质组学以及生物制药的HCP、药代动力学实验中，可帮助实验人员更加简便快速的获得高质量的、可重复的样品。全新的&mu PAC&trade Neo HPLC色谱柱在LC-MS/MS检测中，我们希望低流速的纳升液相能够提供更加稳健的表现和更高的日均检测通量。为此，赛默飞于去年发布了全新的低流速液相Vanquish Neo，与之相匹配的，这次我们推出了全新的50 cm &mu PAC&trade Neo HPLC色谱柱。全新色谱柱优势★与普通的填充柱不同，全新的50 cm &mu PAC&trade Neo HPLC色谱柱为微柱蚀刻技术，不同的色谱柱一致性强 ★同时低背压设计，50cm色谱柱，300nl/min流速下，背压仅110-150 bar；★还可灵活适配于不同的工作流程，其可适配15-120min色谱梯度及5-500ng大范围的上样量。全新的50 cm &mu PAC&trade Neo HPLC色谱柱，在具有极其出色的性能的同时，兼具高度的鲁棒性及更长的使用寿命(如图4)。 △图4：全新的50 cm &mu PAC&trade Neo HPLC色谱柱多针上样结果（从2月开始使用，间隔进行QC测试，共进行近500针QC测试）（点击查看大图）Proteome Discoverer&trade 3.0软件搭配CHIMERYS&trade 搜索引擎好马配好鞍，除了前述的全新的自动化样品前处理平台、全新的色谱柱以及性能及其出色的Vanquish Neo低流速色谱仪和Orbitrap系列质谱仪器，本次全新一站式蛋白质组学工作流，还将推出升级版软件Proteome Discoverer&trade 3.0以及全新的智能搜索引擎CHIMERYS&trade 。全新的CHIMERYS搜索算法是赛默飞与蛋白质组学人工智能领域的领导者MSAID&trade 合作的全新一代为解析混合谱而设计的人工智能算法，这种ge命性的算法可以大大提升DDA数据中被识别的PSMs数，从而实现在鉴定数目上的性能断层的巨大飞跃。 △图5：CHIMERYS搜索引擎可以在复杂的混合谱中识别出更多的PSMs（点击查看大图） △图6：与前代软件相比，CHIMERYS搜索引擎在鉴定量上带来性能断层的飞跃（点击查看大图）CHIMERYS搜索引擎目前可支持的工作流程包括肽段与蛋白的鉴定、非标记定量(LFQ)、TMT(包括TMT Pro)标记的定性与定量需求，未来也将支持翻译后修饰等需求。赛默飞全新一站式工作流，为蛋白质组学用户量身打造，可满足用户对高通量定性定量蛋白质组学的全部需求。赛默飞与各位科学工作者们一起，在蛋白质组学的领域里，扬帆起航，乘风破浪！结语✦如需合作转载本文，请文末留言。