单细胞蛋白质组学

1. “真”单细胞蛋白质组学引领者2019年8月12日，Nature Methods编辑Vivien Marx在Nature Methods上在线发表了题为“A dream of single-cell proteomics”的文章，蛋白质组学领域的领军人物之一苏黎世联邦理工学院Ruedi Aebersold教授在文章中评论到“It’s early days, but it’s not a distant dream to be able to tally the proteins in single cells” 。巧合的是，2019年也是基于timsTOF Pro的4D-蛋白质组学技术开始腾飞的一年。 2020年12月蛋白质组学领域两大领军科学家Matthias Mann团队（Max Planck Institute of Biochemistry)和Ruedi Aebersold团队（ETH Zurich）在Nature Methods发表题为“diaPASEF: parallel accumulation–serial fragmentation combined with data-independent acquisition”的文章，其共同开发的基于4D平台的DIA技术——diaPASEF，能够全面提升蛋白质鉴定覆盖率、重现性和定量准确性。因此，4D-DIA技术大幅提升的可靠性，之前不太被大家认可的DIA（数据非依赖性采集）技术真正开始大步向前，也是从此刻开始，4D-蛋白质组学技术的发展一发不可收拾。2021年11月2日，在第69届ASMS会议上，布鲁克公司发布第一代单细胞蛋白质组学质谱timsTOF SCP，“真”单细胞蛋白质组学方案横空出世，全球首台商品化timsTOF SCP落户于广州，表明在单细胞蛋白质组学领域中国研究者的前瞻性。在timsTOF SCP发布的第一年，单个HeLa细胞蛋白质鉴定已经接近2500种，即使在现在，这个单细胞鉴定深度也是其它质谱仪所不能企及的。这也让蛋白质组学领域领军科学家之一Matthias Mann教授发出了"I always said that single cell proteomics would not happen in my lifetime, but I'm happy to have been proven wrong。" 这样的感叹。2. “真”单细胞蛋白质组学质谱进化到第二代，可以上车了 2023年6月5日，在第71届ASMS会议上，布鲁克公司继续在“真”单细胞蛋白质组学上发力，重磅发布了timsTOF Ultra，“真”单细胞蛋白质组学质谱发展到第二代。timsTOF Ultra配备新型Captive Stray（CSI）Ultra离子源，第四代TIMS（捕集离子淌度）XR离子淌度和14位数模转换器，MSMS扫描速度提升到300Hz，继续占据MSMS扫描速度的头把交椅。 以HeLa细胞为例，人们一般认为单个细胞的蛋白质含量为200-250pg，于是有人将250 pg的进样量的蛋白鉴定数目等价于单细胞蛋白质组鉴定数目，但实际上系列稀释样本可以用来部分表现仪器灵敏度，无法代表真正单个细胞蛋白鉴定水平，“真”单细胞蛋白质组学的数据才是检验质谱灵敏度的唯一标准。布鲁克公司在第一代“真”单细胞蛋白质组学质谱timsTOF SCP上积累的宝贵经验和技术，在第二代timsTOF Ultra上完全得到了释放，通过CellenOne对HeLa细胞分选，获取1个、5个和10个细胞，采用dia-PASEF方法进行数据采集，Spectronaut 18数据分析，单个细胞22min可以鉴定超过3700种蛋白质（每个样本3针重复），1个HeLa细胞两次重复所鉴定的蛋白质强度相关系数0.95，显示出低至1个细胞的进样量也能得到高重复性。 德国柏林马克斯德 尔布吕克分子医学中心空间蛋白质组学研究小组负责人Fabian Coscia博士采用第一代“真”单细胞蛋白质组学质谱timsTOF SCP进行FFPE组织的单细胞分析，单个肝细胞当量的组织可以定量1500-2000种蛋白质。timsTOF Ultra灵敏度的提升，必将在FFPE组织的单细胞分析中发挥更强大的威力。3. “真”单细胞蛋白质组学主打“成熟可复制”单细胞蛋白质组学研究是一项复杂而前沿的科研领域，涉及许多挑战和门槛，比如用什么技术进行单个细胞的分选、分选后对单个细胞操作时怎么尽可能将低样本损失、质谱的灵敏度能否达到单细胞蛋白质组学所需灵敏度，这些挑战和门槛让很多研究者对单细胞蛋白质组学望而却步。布鲁克推出的一套完整的“真”单细胞蛋白质组学方案，把单细胞蛋白质组学研究的这些挑战和门槛全部打破，主打一个“成熟可复制”，甚至没有蛋白质组学经验的人也可以快速上手，短时间内就可产生高质量单细胞蛋白质组学数据。小结得益于质谱技术的进步，单细胞蛋白质组学领域将很快迎来爆发，布鲁克timsTOF Ultra的发布，必将成为单细胞蛋白质组学领域爆发的强劲动力。timsTOF Ultra超越了传统的限制，为新的科学可能性打开了大门。无论是单细胞蛋白质组学、免疫肽组学或者血浆蛋白质组学，timsTOF Ultra提供了无与伦比的扫描速度和灵敏度，帮助研究人员打破工作的界限并取得突破性成果。参考文献1. Marx, V. A dream of single-cell proteomics. Nat Methods 16, 809–812 (2019). 2. Meier, F., Brunner, AD., Frank, M. et al. diaPASEF: parallel accumulation–serial fragmentation combined with data-independent acquisition. Nat Methods 17, 1229–1236 (2020). 3. Brunner, AD., Thielert, M., Vasilopoulou C. et al. Ultra-high sensitivity mass spectrometry quantifies single-cell proteome changes upon perturbation. Molecular Systems Biology (2022)18:e107984. Makhmut, A., Qin, D., Fritzsche, S., et al. A framework for ultra-low input spatial tissue proteomics. bioRxiv 2023.05.13.540426

基于单细胞层面的研究为生物系统中细胞间的同质性和异质性提供了更精准的信息，随着蛋白质组学技术的快速发展，检测技术和灵敏度的提升，使实现单个体细胞的蛋白质组学分析成为可能。 为推动单细胞蛋白质组学的发展，拓展单细胞研究的视野，布鲁克和景杰生物将于2021CNHUPO会议期间联合举办“单细胞蛋白质组学专题卫星会”，线上线下同步进行，诚邀您与会。会议时间：2021年10月14日12:30-13:35 现场参会地点：武汉 东湖宾馆 1楼 晴川厅 网络同步直播：请加微信报名 13370119923特 邀 嘉 宾会 议 日 程12:30 - 12:35 欢迎致辞及公司介绍 何磊 布鲁克道尔顿中国区经理12:35 - 12:50 timsTOF SCP 带您突破单细胞蛋白质组学研究极限 刘先明 布鲁克道尔顿中国区蛋白质组学及生物制药应用经理12:50 - 13:20 单细胞高维度蛋白检测技术及临床应用 丁显廷 教授 上海交通大学生物医学工程学院13:20 - 13:35 真于心，单于一，基于质谱的单细胞蛋白质组学 顾宏博 博士 杭州景杰生物科技股份有限公司线下注册参会：请加微信报名 13370119923* 本次卫星会将为现场参会人员提供午餐和礼品！抽奖活动在线上和线下同步进行！ 会议咨询：13370119923 期待您的参与！

原创 飞飞 赛默飞色谱与质谱中国关注我们，更多干货和惊喜好礼齐英姿Literature sharing本次我们分享两篇文章，分别于2022年09月和2022年10月发表于bioRxiv [1-2]，文章内容为在单细胞蛋白质组学领域，使用基于PD3.0_CHIMERYS检索及质谱宽隔离窗口采集的方法，搭配全新的μPAC 色谱柱的赛默飞综合解决方案，提升单细胞蛋白质鉴定的性能。接下来我们分别进行具体的介绍。基于DDA采集模式与单细胞组学的低离子数目的特点，采用更大的隔离窗口，增加共隔离的离子数目，这是一种被认为是类似于结合了传统的DDA与DIA的采集方法，文献中将这个方法称之为宽隔离窗口采集（wide window acquisition ,WWA)策略(如图1所示)。图1：wide window acquisition (WWA)宽隔离窗口采集策略（点击查看大图）PD软件3.0版本自2022年年中发布以来，其对DDA蛋白质组学数据的性能提升有目共睹；如需CHIMERYS的介绍，可具体参考以下链接《好风凭借力：CHIMERYS实现蛋白质组学数据的性能飞跃》——赛默飞orbitrap组学俱乐部公众号点击图片可查看基于AI算法的CHIMERYS搜索引擎，可在一张二级谱图中解析出多个PSMs，擅长于解析WWA采集得到的更加复杂的二级谱图。作为 LC-MS/MS的重要组成部分的低流速液相色谱，对减少样品的复杂度、增加蛋白质组学的鉴定方面的贡献尤为重要，通常我们可以通过拉长色谱梯度等方法来实现更好的分离，而这也会引入包括峰展宽在内的灵敏度的降低及检测通量的降低等问题。而新发布的微柱蚀刻技术的μPAC系列色谱柱，具有高度有序的排列，有助于更加优异的峰宽表现且减小柱残留，低背压的设计也使其可以使用更大的流速，可以更快的上样、清洗及平衡色谱柱，从而增加检测通量(赛默飞提供的综合解决方案如图2所示)。图2：结合了低流速液相色谱、质谱及分析软件的完整综合解决方案（点击查看大图）► ► ► 不同的色谱柱性能比较在色谱柱的比较中，与传统的填充柱相比，作者对比了110cm的第二代μPAC色谱柱与其他两款填充型色谱柱(50cm及25cm)，如图3所示，上样量为12.5ng Hela肽段，30min有效梯度，采用1Th的采集窗口，第二代μPAC色谱柱可以得到蛋白水平66%和肽段水平140%的提升。而比较不同的μPAC色谱柱（5.5cm原型柱、50cm Neo柱和110cm二代柱），使用复杂样品(HeLa, yeast, 和 E. coli按照8:1:1混样)，10ng-400ng的上样区间，蛋白鉴定结果如图3所示。50cm的Neo色谱柱，在30min及60min梯度上具有优异的表现，特别是在低上样量的条件下。我们需要的样品的通量(梯度时间)及样品的复杂度则决定了WWA方法对单细胞样品的适用性，样品通量是单细胞蛋白组学领域的重要关注点，使用5.5cm色谱柱搭配高流速，可实现到~100spd的水平。图3：不同的色谱柱性能比较（点击查看大图）► ► ► 隔离窗口的优化在WWA方法中，若使用了＞4m/z的较宽的母离子隔离窗口，使得临近的母离子被共同碎裂，这时二级谱图会形成类似于DIA采集方法的混合谱，这种方法不仅能增加鉴定数，还能提高鉴定时对低丰度肽段的灵敏度；对不同大小的隔离窗口进行优化，在250pg到400ng的上样区间中，可以看到，更宽的隔离窗口更适合较小上样量的结果，如250pg和1ng的上样量下，隔离窗口12m/z和8m/z为最适效果。搭配于CHIMERYS的检索方法，更大的隔离窗口所提供的谱图复杂度，使得对低丰度肽段有更好的挖掘，拓宽了鉴定的丰度的动态范围。图4：不同上样量条件下隔离窗口的优化（点击查看大图）在质谱方法中，单细胞的样品由于离子数更少，往往需要更高的最大离子注入时间，比如几百个毫秒，这会导致二级谱图数的降低，从而显著的影响鉴定量。此时我们也可以配合使用更高的分辨率，可以识别更加复杂的离子，也就是说，我们可以使用更大的隔离窗口来提供更多的离子进行累积，并且通过高分辨率来识别这些离子，而后我们可以通过PD3.0 CHIMERYS引擎来对这些复杂的混合谱图进行检索。使用经典的窄隔离窗口采集方法，与传统的MS Amanda 2.0 引擎相比，CHIMERYS引擎可提升鉴定量2.6倍；而再加成上宽隔离窗口的WWA采集方法后，则可达到4.6倍的提升水平。图5：CHIMERYS搜索引擎提升蛋白质组学鉴定深度（点击查看大图）另一篇文献中，作者使用0.2ng Hela肽段，对不同的隔离窗口、最大离子注入时间、分辨率等参数进行优化，发现在MS2分辨率为45k和60k时，我们能够得到最多的PSMs鉴定数。在隔离窗口为8或者12Th时，会得到最好的结果。0.2ng Hela的上样量，WWA模式可达到2,396个蛋白鉴定，比普通DDA模式鉴定量增加39%。图5：采用0.2ngHela肽段及40min对WWA模式质谱采集参数进行优化（点击查看大图）在短梯度模式下，峰容量降低，使其谱图的复杂度更高。基于CHIMERYS的破解高度复杂的混合谱的能力，使得更快的色谱分析成为可能。在使用12Th的隔离窗口与60k MS2分辨率的组合条件下，可得到最好的鉴定能力。使用此参数组合，更快的20min的鉴定量仅比40min少了10%（3160 vs 3524）。这说明，在并未显著影响蛋白质组学鉴定量的条件下，WWA的采集方法适用于更快速的梯度分离。由于WWA采集方法被认为是类似于结合了传统的DDA与DIA的方式，故文章对不同的采集模式进行了比较；在单细胞水平的比较中（10个Hela细胞及7-10个K562细胞），使用相同的118ms和60K分辨率的二级参数，定性深度的比较中，WWA采集方法可得到最多的鉴定。图6：不同的采集模式（DIA, DDA 及 WWA）比较（点击查看大图）► ► ► 结语WWA采集方案的提出，为我们进行快速的、更高深度的单细胞蛋白质组学提供了新的思路：基于赛默飞综合解决方案，我们从全新的Vanquish neo低流速液相色谱、μPAC色谱柱、宽隔离窗口的质谱采集策略以及全新的基于AI算法的CHIMERYS搜索引擎，全方面提升单细胞蛋白质组学鉴定深度。如需合作转载本文，请文末留言。

近日，南京农业大学发布2022年11月政府采购意向，计划以1200万元预算采购单细胞蛋白质组学质谱。详情如下：本次公开的采购意向是本单位政府采购工作的初步安排，具体采购项目情况以相关采购公告和采购文件为准。

细胞异质性作为细胞系统中一种普遍存在的现象，受到生物研究领域的日益关注。在传统的群体分析中，单个细胞的独特差异往往被整体的平均值所掩盖，而这些被忽略的细节恰恰构成了细胞分化过程中的关键线索。随着微阵列芯片、核酸测序、质谱等技术的进步，对单一细胞进行基因组、转录组、代谢组和蛋白组分析已不再遥不可及。特别是核酸扩增技术的进步极大地推动了基因组、转录组在单细胞层面的测序技术的应用。尽管取得了这些进步，但在单细胞层面对蛋白质和代谢物的分析仍然面临重大挑战，这主要是由于它们的量有限且缺少有效的扩增手段。本文提出了一种新的策略，通过一次性单细胞蛋白质组和代谢组分析（scPMA），可以在单次LC-MS/MS分析中同时获取单个细胞的蛋白质和代谢物信息。通过这种策略，研究人员能够整合单个细胞的多组学数据，以深入理解细胞内部相互作用的网络和调控细胞状态的复杂机制。scPMA策略共包括以下三个部分（图1）：单细胞捕获及分离、纳升级样品预处理、一次性LC注入和质谱检测。前两个环节都是基于课题组前期自制的机械装置操作完成的，最后一部分才是scPMA策略的亮点。在常规分析流程中，由于蛋白质组和代谢组在物理化学特性上的根本差异，它们通常需要匹配不同的质谱检测技术。因此，在传统的样本预处理阶段，蛋白质和代谢物会被分离，随后各自经历特定的处理流程，并最终分别进行LC-MS/MS检测。然而，这些额外的分离和处理步骤不仅增加了分析的复杂性，而且往往不可避免地会导致样本的损失，特别是在处理单细胞水平的微量样本时，这种损失尤为显著，可能对研究结果的准确性和可靠性造成影响。基于此，作者希望能够开发一种易于使用的方法来实现同一单细胞个体的蛋白质组和代谢组同步分析。图1 一次性单细胞蛋白质组和代谢组同步分析示意图实际上，代谢物和蛋白酶切后的肽段在C18反相色谱柱上的保留时间是存在差异的。如图2所示，在作者设置的45 min梯度下，大部分A549细胞酶切的肽段在9至17 min的范围内就已流出（图2a），而此时流动相中乙腈的最高含量仅为40%。而A549细胞产生的代谢物则主要分布在17 min之后，只有极少部分是在17 min以前流出（＜10）（图2b）。导致这些现象的根本原因是肽段与代谢物之间疏水性的差异，因此，该策略更适合蛋白组与有一定疏水性的代谢物分析。得益于C18的有效分离，可以在色谱梯度的不同时间段针对不同的样本成分（肽段/代谢物）设置不同的质谱检测参数（图2c）。有效的色谱分离加与之匹配的双区域质谱检测便可实现一次性单细胞蛋白质组和代谢组双重分析。与之前的单组学的结果相比，scPMA策略在定量深度上并无明显差异（图2d-f）。图2 单蛋白质组和代谢组分析与scPMA的性能比较 通过scPMA策略，研究者们能够对单个肿瘤细胞（包括A549、HeLa和HepG2细胞）进行双重组学分析，平均定量了816、578和293个蛋白质以及72、91和148个代谢物。并利用UMAP聚类和随机森林机器学习模型，基于单细胞的蛋白质组、代谢组和双重组学信息，实现了对细胞类型的初步分类（图3、4）。根据结果可得知，细胞在代谢组中的异质性要大于蛋白组。图3 scPMA策略分析单个肿瘤细胞（包括A549、HeLa和HepG2细胞）图4 基于单细胞的蛋白质组、代谢组和双重组学信息对细胞进行分类随后，作者还利用scPMA方法在单细胞水平上研究了多柔比星对肿瘤细胞的诱导作用（图5）。对比药物处理组的各个单细胞样本发现给药后不同的单细胞在蛋白质表达上存在着异质性，这也是在群体分析中无法观察到的现象。与未给药的细胞相比，给药组共鉴定出255个差异蛋白(图5b、c)，一些肺癌细胞中过表达的蛋白显著降低。大部分的差异蛋白涉及的通路与DNA、染色质、核小体的合成有关（图5g）。同样，给药组和未给药组中鉴定出的代谢物也被用于UMAP聚类(图5d)和差异分析。差异分析结果(图5e、f)显示，93种代谢物有差异表达。其中，多柔比星仅在给药组检测到。值得注意的是，在给药组的各个细胞中，多柔比星丰度有明显的离散分布，甚至有10倍的丰度差异。这一结果表明不同的细胞个体具有不同的药物吸收水平，从而表现出明显的细胞异质性，这可能为进一步深入探索提供启发。基于差异蛋白质组和代谢组信息，利用MetaboAnalyst 5.0进行联合通路分析，分别富集出62条和234条相关通路。其中有37条显著相关的通路涉及的差异蛋白和代谢物与核糖体、DNA复制等药物作用机制有关（图5i）。图7.氘代差异分析流程示意图这些结果展示了scPMA策略在单细胞分析中的潜力，尤其是在药物干预研究中的应用前景。同时，这项工作也证明了一次性获取单细胞蛋白质组和代谢组信息的可行性，为未来在细胞分化、衰老和肿瘤免疫等领域的研究提供了新的工具。本文2024年发表在Analytical Chemistry上，One-Shot Single-Cell Proteome and Metabolome Analysis Strategy for the Same Single Cell。该文章的通讯作者是来自浙江大学化学系微分析系统研究所的方群教授。

《自然》选出将在未来一年对科学产生巨大影响的工具和技术。从蛋白质测序到电子显微镜，从考古学到天文学，本文将讲述七项有可能会在未来一年震动科学界的技术。　　单分子蛋白质测序　　蛋白质组体现了细胞或生物体制造的一整套蛋白质，可以提供关于健康和疾病的深入信息，但对蛋白质组的表征仍然是一项挑战性的工作。　　相对于核酸来说，蛋白质是由更多的分子砌块(building blocks)组成的，约有20种天然存在的氨基酸(相比之下，组成DNA和信使RNA等分子的只有4种核苷酸) 因此，蛋白质具有更大的化学多样性。有些蛋白质在细胞中的含量较少 并且与核酸不同，蛋白质不能被扩增 ——这意味着蛋白质分析方法必须使用任何能用的材料。　　大多数蛋白质组学分析使用质谱法，这是一种根据蛋白质的质量和电荷来分析蛋白质混合物的技术。这些谱图可以同时量化数千种蛋白质，但检测到的分子并不总能明确识别，并且混合物中的低丰度蛋白质常常被忽视。现在，能对样本中的许多(甚至全部)蛋白质进行测序的单分子技术可能即将问世，其中许多技术类似于用于DNA的技术。　　德克萨斯大学奥斯汀分校的生物化学家Edward Marcotte正在研究一种这样的技术，称为荧光测序(fluorosequencing)[1]。Marcotte的技术报道于2018年，该技术基于一种逐步的化学过程，在此过程中，单个氨基酸被荧光标记，然后从表面偶联蛋白的末端逐个被剪切下来，此时摄像机会捕捉到所产生的荧光信号。Marcotte解释道：“我们可以用不同的荧光染料标记蛋白质，然后在切割时逐个分子地观察。”去年，位于康涅狄格州的生物技术公司Quantum Si的研究人员描述了一种荧光测序的替代方法，该方法使用荧光标记的“粘合剂”蛋白来识别蛋白质末端的特定氨基酸(或多肽)序列[2]。　　其他研究人员正在开发模仿基于纳米孔的DNA测序技术，根据多肽通过微小通道时引起的电流变化来分析多肽。荷兰代尔夫特理工大学的生物物理学家Cees Dekker及其同事于2021年展示了这样一种方法，他们利用蛋白质制成纳米孔，并能够区分通过纳米孔的多肽中的单个氨基酸[3]。在以色列理工学院，生物医学工程师Amit Meller的团队正在研究由硅基材料制成的固态纳米孔器件，该器件可以同时对许多不同的蛋白质分子进行高通量分析。他说：“你可能可以同时观察数万甚至数百万个纳米孔。”　　尽管目前单分子蛋白质测序只是概念上的验证，但其商业化正在迅速推进。例如，Quantum Si公司已宣布计划今年推出第一代仪器，并且Meller指出，2022年11月在代尔夫特举行的蛋白质测序会议上有一个专门针对该领域初创企业的讨论组。他说：“这让我想起了第二代DNA测序技术面世前的那些日子。”　　Marcotte是德克萨斯州奥斯汀市蛋白质测序公司Erisyon的联合创始人，他对此持乐观态度。他说：“这已经不是个行不行的问题，而是这项技术几时能送到人们手上。”　　詹姆斯韦勃太空望远镜　　天文学家们从去年开始就翘首以盼，兴奋不已。经过20多年的精心设计和建造，美国国家航空航天局(NASA)与欧洲航天局和加拿大航天局合作，于2021年12月25日成功将詹姆斯韦布太空望远镜(James Webb Space Telescope，缩写JWST)送入轨道。因为仪器设备需要展开并确定第一轮观测的位置，全世界不得不等待了近七个月，JWST才开始正常工作。　　等待是值得的。马里兰州巴尔的摩市太空望远镜科学研究所天文学家、JWST的望远镜科学家Matt Mountain表示，最初传来的图像超出了他的最高预期。“实际上天空并不空旷——到处都是星系，”他说，“理论上我们知道这一点，但真正看到这一景象带来了别样的情感冲击。”　　詹姆斯韦布太空望远镜(James Webb Space Telescope)的6.5米主镜片(图中展示了18片镜片中的6片)可以探测数十亿光年外的物体。资料来源：NASA/MSFC/David Higginbotham　　JWST的设计是为了接替哈勃太空望远镜的工作。哈勃望远镜可以看到令人惊叹的宇宙景象，但也有盲点：它基本上无法看见在红外范围内具有光信号的古老恒星和星系。要弥补这一点，需要一台高灵敏度的仪器，其灵敏度要能够探测到数十亿光年外发出的极为微弱的红外信号。　　JWST的最终设计包括18个完全光滑的铍质镜片阵列，当其完全展开时，直径为6.5米。Mountain说，这些反射镜的设计非常精密，“要是把一块镜面等比放大到美国那么大，上面的隆起也不超过几英寸(高)。”这些反射镜配有最先进的近红外和中红外探测器。　　这一设计使JWST能够填补哈勃望远镜的空白，包括捕获来自一个有135亿年历史的星系发出的信号，该星系产生了宇宙中最早的一些氧和氖原子。JWST也带来了一些惊喜，例如，它能够测量某些类型的系外行星的大气组成。　　世界各地的研究人员都在排队等待观察时间。英国卡迪夫大学的天体物理学家Mikako Matsuura正在用JWST进行两项研究，调查宇宙尘埃的产生和破坏，这些尘埃可能会导致恒星和行星的形成。Matsuura说，与她所在小组过去使用的望远镜相比，“JWST拥有完全不同的灵敏度和清晰度等级”。她说：“我们看到了这些天体内部正在发生的完全不同的现象——这真令人叹为观止。”　　体积电子显微镜　　电子显微镜(Electron microscopy，EM)以其卓越的分辨率而闻名，但观察的主要是样本的表面。深入研究样本的内部需要将样本切成非常薄的切片，这对于生物学家来说往往不够。伦敦弗朗西斯克里克研究所(Francis Crick Institute)的电子显微镜学家Lucy Collinson解释说，仅覆盖单个细胞的体积就需要200个切片。她说：“如果你只有一个[切片]，你就是在玩统计把戏。”　　现在，研究人员正在将EM的分辨率应用于包含多个立方毫米体积的3D组织样本上。　　此前，从2D的EM图像重建这样体积的样本(例如，绘制大脑的神经连接图)需要经历艰苦的样本准备、成像和计算过程，才能将这些图像转换为多图像堆叠。现在，最新的“体积电子显微镜”技术大大简化了这一过程。　　这些技术有各种优点和局限性。连续切面成像(Serial block-face imaging)是一种相对快速的方法，它使用金刚石刀片在树脂包埋样品上切下一系列薄片，并进行成像，可以处理约1立方毫米大小的样品。然而，它的深度分辨率较差，这意味着生成的体积重建将相对模糊。聚焦离子束扫描电子显微镜(Focused ion beam scanning electron microscopy，FIB-SEM)能制备更薄的薄片样品，因此深度分辨率更高，但更适用于体积较小的样品。　　Collinson将体积电子显微镜的兴起描述为一场“安静的革命”，因为研究人员专注于用这种方法得到的结果，而不是生成这些结果的技术。但这正在改变。例如，2021年，弗吉尼亚州珍利亚研究园区(Janelia Research Campus)从事电子显微镜中细胞器分割(Cell Organelle Segmentation in Electron Microscopy，COSEM)计划的研究人员在《自然》上发表了两篇论文，聚焦了在绘制细胞内部结构方面取得的重大进展[4,5]。“这是一个绝佳的原理论证。”Collinson说。　　COSEM研究计划使用精密的定制FIB-SEM显微镜，在保持良好空间分辨率的同时，可将单个实验中可成像的体积增加约200倍。将这些仪器与深度学习算法结合使用，该团队能够在各种细胞类型的完整3D体积中定义各种细胞器和其他亚细胞结构。　　这种样品制备方法费力且难以掌握，并且由此产生的数据集非常庞大。但这一努力是值得的：Collinson已经看到了该技术在传染病研究和癌症生物学方面产生的见解。她现在正在与同事们合作，探索以高分辨率重建整个小鼠大脑的可行性。她预计这项工作将需要十多年的时间，花费数十亿美元，并产生5亿GB左右的数据。她说：“这可能与绘制第一个人类基因组工作的数据量在一个数量级。”　　CRISPR无限可能　　基因组编辑工具CRISPR–Cas9作为在整个基因组的目标位点引入特定变化的首选方法，在基因治疗、疾病建模和其他研究领域取得了突破，无可非议地享有盛誉。但它的用途多受限制。现在，研究人员正在寻找规避这些限制的方法。　　CRISPR编辑由短链向导RNA(short guide RNA，sgRNA)协调，sgRNA将相关的Cas核酸酶导向其目标基因组序列。但这种酶发挥作用还需要在靶点附近有一种叫做原间隔序列邻近基序(protospacer adjacent motif，PAM)的序列 如果没有PAM，基因编辑很可能会失败。　　在波士顿的马萨诸塞州总医院，基因组工程师Benjamin Kleinstover利用蛋白质工程技术，从化脓性链球菌中制造出常用Cas9酶的“近乎不受PAM序列限制的(near-PAMless)”Cas变体。一个Cas变体需要由三个连续核苷酸碱基组成的PAM，其中腺嘌呤(A)或鸟嘌呤(G)核苷酸位于中间位置[6]。“这些酶现在几乎可以读取整个基因组，而传统的CRISPR酶只读取1%到10%的基因组。”Kleinstover说。　　这种对PAM序列不太严格的要求，增加了编辑“脱靶”的机会，但进一步的蛋白质工程设计可以提高其特异性。作为一种替代方法，Kleinstiver的团队正在设计和测试大量Cas9变体，每个变体对不同的PAM序列表现出高度的特异性。　　还有许多天然存在的Cas变体有待发现。自然条件下，CRISPR–Cas9系统是一种针对病毒感染的细菌防御机制，不同的微生物进化出了具有不同PAM序列偏好的各种酶。意大利特伦托大学的病毒学家Anna Cereseto和微生物组研究人员Nicola Segata梳理了100多万个微生物基因组，鉴定和表征了一组多样的Cas9变体，他们估计这些变体可能总共可以针对98%以上的已知人类致病突变[7]。　　然而，其中只有少数能在哺乳动物细胞中发挥作用。Cereseto说：“我们的想法是测试许多种酶，看看是什么决定因素使这些酶正常工作。”从这些天然酶库和高通量蛋白质工程工作中获得的见解来看，Kleinstiver说，“我认为我们最终会有一个相当完整的编辑工具箱，能让我们编辑任何我们想要的碱基。”　　高精度放射性碳测年　　去年，考古学家利用放射性碳测年技术的进步，对维京探险家首次抵达美洲的确切年份——甚至是季节——进行了研究。荷兰格罗宁根大学的同位素分析专家Michael Dee和他的博士后Margot Kuitems带领的一个团队在加拿大纽芬兰岛北岸的一个聚落中发现了一些被砍伐的木材，通过对这些木材的研究，确定这棵树很可能在1021年被砍伐，而且可能是在春天[8]。　　自20世纪40年代以来，科学家一直在利用有机人工制品的放射性碳测年法来缩小历史事件发生的时间范围。他们通过测量同位素碳-14的痕迹来做到这一点，碳-14是宇宙射线与地球大气相互作用的结果，在数千年中缓慢衰变。但这种技术的精确度通常仅为几十年左右。　　加拿大纽芬兰省兰塞奥兹牧草地(L'Anse aux Meadows)木材的精确放射性碳年代测定显示，维京人于1021年在此地砍倒了一棵树。图片来源：All Canada Photos/Alamy　　2012年，情况发生了变化，日本名古屋大学物理学家三宅芙沙(Fusa Miyake)领导的研究小组发现[9]，公元774到775年之间，日本雪松年轮中碳-14含量显著升高。随后的研究[10]不仅证实了这一时期世界各地的木材样本中都存在这种碳-14含量的显著升高，而且还发现历史上存在至少五次这样的碳-14含量上升，最早的一次可以追溯到公元前7176年。有研究人员将这些碳-14峰值与太阳风暴活动联系起来，但这一假设仍在探索中。　　无论其原因是什么，这些“三宅事件”的存在，能让研究人员通过检测一个特定的三宅事件，然后对此后形成的年轮进行计数，从而准确地确定木制文物的制造年份。Kuitems说，研究人员甚至可以根据最外圈年轮的厚度来确定树木被砍伐的季节。　　考古学家现在正在将这种方法应用于新石器时代聚落和火山爆发遗址的研究，Dee希望用它来研究中美洲的玛雅帝国。在接下来的十年左右，Dee乐观地认为，“我们将对这些古老文明中的许多历史事件有真正精确到年代的完全记录，我们将能够以相当精细的时间尺度谈论这些历史发展。”　　至于三宅，则还在继续寻找历史中的时间标尺。她说：“我们现在正在寻找过去一万年中与公元774到775年的事件相当的其他碳-14升高。”　　单细胞代谢组学　　代谢组学是研究驱动细胞的脂质、碳水化合物和其他小分子的科学，它最初是一套表征细胞或组织中代谢产物的方法，但现在正在转向单细胞水平。科学家们可以利用这些细胞水平的数据，理清大量看似相同的细胞的功能复杂性。但这一转变带来了艰巨的挑战。　　代谢组包含大量具有不同化学性质的分子。欧洲分子生物学实验室的代谢组学研究人员Theodore Alexandrov说，其中一些分子存在的时间非常短暂，代谢周转率为亚秒级别。它们可能很难检测：尽管单细胞RNA测序可以捕获细胞或生物体中产生的近一半的RNA分子(转录组)，但大多数代谢分析仅涵盖细胞代谢产物的一小部分。这些缺失的信息里可能包含了重要的生物学奥秘。　　“代谢组实际上是细胞的活性部分。”伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的分析化学家Jonathan Sweedler说，“在疾病状态下，如果你想知道细胞状态，你真的要研究代谢产物。”　　许多代谢组学实验室使用分离的细胞，这些细胞被捕获在毛细管中，使用质谱法单独分析。相比之下，“成像质谱”方法获取了样本中不同位置的细胞代谢产物发生变化的空间信息。例如，研究人员可以使用一种称为基质辅助激光解吸/电离(MALDI)的技术，其中激光束扫过经特殊处理的组织切片，释放出代谢产物，用于随后的质谱分析。这种方法也能捕获样本中代谢物来源的空间坐标。　　Sweedler说，理论上，这两种方法都可以量化数千个细胞中的数百种化合物，但要实现这一目标通常需要顶级的定制硬件设备，成本在百万美元左右。　　现在，研究人员正在普及这项技术。2021年，Alexandrov团队报道了SpaceM，这是一种开源软件工具，它能用光学显微镜成像数据，使用标准商用质谱仪对培养的细胞进行空间代谢组学分析[11]。他说：“我们算是做了数据分析部分的体力活。”　　Alexandrov的团队使用SpaceM对数以万计人和小鼠细胞中的数百种代谢产物进行了分析，并转向标准的单细胞转录组学方法将这些细胞分类。Alexandrov表示，他尤为热情的是后一项工作，以及构建“代谢组学图谱”的想法——类似于为转录组学开发的图谱，以加速该领域的进展。他说：“这绝对是一个前沿领域，并将对科学起到巨大的推动作用。”　　体外胚胎模型　　研究人员现在可以在实验室中制造出人工合成胚胎(下图)，它与8天大的自然胚胎(上图)类似。来源：Magdalena Zernicka Goetz实验室　　科学家们已经在小鼠和人类的细胞水平上详细描绘了从受精卵到完全形成的胚胎这一过程。但驱动这一过程早期阶段的分子机制仍不清楚。现在，“胚状体”模型的一系列活动有助于填补这些知识空白，让研究人员更清楚地了解可以决定胎儿发育成败的重要早期事件。　　该领域一些最精细的模型，来自加州理工学院和英国剑桥大学的发育生物学家Magdalena Zernicka Goetz的实验室。2022年，她和她的团队证明，他们可以完全从胚胎干细胞(embryonic stem cells，ES细胞)中产生植入期的小鼠胚胎[12,13]。　　与所有多能干细胞一样，ES细胞可以形成任何细胞或组织类型，但它们需要与两种类型的胚外细胞密切相互作用才能完成正常的胚胎发育。Zernicka-Goetz团队研究出了诱导ES细胞形成这些胚外细胞的方法，并表明这些细胞可以与ES细胞共培养，以产生胚胎模型，该模型的成熟度是以前的体外实验无法达到的。“它就如你能想象的胚胎模型那样。”Zernicka Goetz说，“我们的胚胎模型发育出一个头部和心脏——而且还在跳动。”她的团队能够利用这个模型来揭示个别基因的改变如何破坏正常的胚胎发育。　　经过工程设计用于模拟胚胎8细胞期的细胞构成的胚状体。来源：M.A Mazid et al./Nature　　在中国科学院广州生物医药与健康研究院，干细胞生物学家Miguel Esteban和同事们正在采取一种不同的策略：重新编程人类干细胞，以模拟最早的发育阶段。　　Esteban说：“我们最初的想法是，实际上甚至制造合子也是可能的。”该团队没能完全实现这一点，但他们的确发现了一种培养策略，能使这些干细胞回到类似于8细胞期人类胚胎的状态[14]。这是一个至关重要的发育期里程碑，与基因表达的巨大变化相关，最终产生不同的胚胎细胞和胚外细胞谱系。　　尽管还不完美，但Esteban的模型展示了自然状态下8细胞期胚胎中细胞的关键特征，并凸显了人类和小鼠胚胎如何启动向8细胞期阶段转变之间的重要差异。Esteban说：“我们发现，一种甚至在小鼠体内都没有表达的转录因子，调节着整个转化过程。”　　结合起来，这些模型可以帮助研究人员描绘出仅仅几个细胞是如何发育为高度复杂的脊椎动物躯体的。　　在许多国家，对人类胚胎的研究只能在发育14天以内进行，但在这些限制条件下，研究人员仍有许多工作可做。Esteban说，非人类灵长类动物模型提供了一种可能的替代方案，而Zernicka-Goetz说，她的小鼠胚胎策略也可以产生发育到第12天的人类胚胎。她说：“在这个我们能研究的胚胎阶段，仍有很多问题有待提出。”　　参考文献：　　1. Swaminathan, J. et al. Nature Biotechnol.36, 1076–1082 (2018).　　2. Reed, B. D. et al. Science 378, 186–192 (2022).　　3. Brinkerhoff, H., Kang, A. S. W., Liu, J., Aksimentiev, A. & Dekker, C. Science 374, 1509–1513 (2021).　　4. Heinrich, L. et al. Nature 599, 141–146 (2021).　　5. Xu, C. S. et al. Nature 599, 147–151 (2021).　　6. Walton, R. T., Christie, K. A., Whittaker, M. N. & Kleinstiver, B. P. etal. Science 368, 290–296 (2020).　　7. Ciciani, M. et al. Nature Commun. 13, 6474 (2022).　　8. Kuitems, M. et al. Nature 601, 388–391 (2022).　　9. Miyake, F., Nagaya, K., Masuda, K. & Nakamura, T. Nature 486, 240–242 (2012).　　10. Brehm, N. et al. Nature Commun. 13, 1196 (2022).　　11. Rappez, L. et al. Nature Methods 18, 799–805 (2021).　　12. Amadei, G. et al. Nature 610, 143–153 (2022).　　13. Lau, K. Y. C. et al. Cell Stem Cell 29, 1445–1458 (2022).　　14. Mazid, M. A. et al. Nature 605, 315–324 (2022).　　原文以Seven technologies to watch in 2023为标题发表在2023年1月23日《自然》的技术特写版块上

人体细胞表达的蛋白质种类超过几万种，而不同的蛋白质在细胞的定位也不一样。蛋白质亚细胞定位还会涉及到细胞功能异常和疾病。而空间蛋白质组学正是研究蛋白质在亚细胞上的定位、表达及其在亚细胞水平上的动力学，属于蛋白质组学的研究范畴。目前研究空间蛋白质组学分析的方法主要有两种：基于细胞器分离的质谱法和基于成像的蛋白质定位方法。 近期上海同济大学的朱小立研究团队在国际期刊Science Advances 发表题为“Computer-aided design of reversible hybridization chain reaction(CAD-HCR) enables multiplexed single-cell spatial proteomics imaging”的研究文章，该研究报告了一种高灵敏度和多重成像的空间蛋白质组学技术。　　杂交链式反应（HCR）是一种公认的稳健的扩增系统，并已应用于各种生物标志物分子的扩增检测。本研究开发一种可逆HCR，将HCR与DNA交换技术相结合，并利用计算机辅助设计（CAD）技术，通过与免疫识别相结合，可逆的CAD-HCR有望用于空间蛋白质组学分析。 研究人员通过多种实验对CAD-HCR的应用进行验证。使用荧光染料修饰HCR的发夹结构以验证扩增效果，结果显示扩增效果比未扩增的情况下增强约65倍，并且与常规免疫荧光相近，有利于后续成像。目的蛋白表达改变时，可逆HCR的蛋白丰度与荧光强度呈正相关，表明可逆CHR可用于目标蛋白的半定量分析。　　文章还对可逆HCR循环成像能力进行研究。在10个循环内，成像结果几乎相同，说明在不影响细胞形态的情况下实现染色和脱色循环。循环期间信号稳定输出，证明一抗的抗原性和引发剂的杂交能力也未受影响。可逆HCR解决了传统免疫荧光技术无法实现的荧光光谱重叠的问题，提供样品重复使用性，具有重要价值。　　最后研究人员使用可逆HCR对分布在单个细胞内不同亚细胞位置的9种蛋白质进行多重成像分析。结果显示9种蛋白质的分布与其理论亚细胞定位一致，并且能够很好的共定位，说明可逆HCR在亚细胞上的空间定位具有高精度，可用于单细胞蛋白质组学成像。 总之，结合CAD技术，研究团队开发了一种可循环和可逆的HCR技术，这种创新的HCR系统成功地应用于单细胞水平的空间蛋白质组学的敏感成像分析，目标蛋白的半定量和亚细胞定位可通过常规的激光共聚焦显微镜实现，可广泛用于大多数实验室，在临床诊断和生物医学研究中具有更大的应用潜力。

p 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 近日，浙江大学方群团队联合北京大学黄超兰团队在单细胞蛋白质组学分析研究领域取得了突破性进展。 /span 此项成果近日以全文形式在线发表于美国化学会的Analytical Chemistry杂志上(影响因子 6.32)，论文题目为“Nanoliter-Scale Oil-Air-Droplet Chip-Based Single Cell Proteomic Analysis”。 /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201805/noimg/0d88aade-7372-4d68-b5da-4d57efa64b73.jpg" title=" 001.jpg" width=" 650" height=" 478" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" style=" width: 650px height: 478px " / /p p style=" text-align: center " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " strong 图：纳升级油-气-液滴(OAD)芯片和自动定位(SAM)装置的结构示意图(a)和用于单细胞蛋白质组分析的样品前处理和上样的全流程图(b)。 /strong /span /p p 　　蛋白质组学是后基因组计划之一，也是近年来的热点研究领域。作为生命体内功能直接执行者的蛋白质，和基因相比在揭示生命发育和疾病的发生发展的机制方面有更重大的意义。近年来，基于细胞群体内的蛋白质组学研究，因为不可避免地会将大量细胞内的信息平均化，已经越来越难以满足对生命功能更加深入探究的需要。从单细胞层面去了解细胞特征以及彼此之间的相互影响，可以为生物系统中细胞间的异质性提供更宝贵的信息，因此有着越来越大的迫切需求。 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 鉴于蛋白质不具有直接扩增的特性，以及蛋白质组学分析灵敏度的限制，目前对于少量乃至单细胞内蛋白质的检测在技术上还是极具挑战的。 /span /p p 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 单细胞内蛋白质含量极少，就典型体细胞而言仅为0.1- 0.2 ng，远远小于常规蛋白质组学样品前处理所需要的微克级蛋白量。 /span 并且细胞内的蛋白质通常需要在离心管内完成复杂多步的前处理操作，包括细胞裂解和蛋白质释放、蛋白质沉淀纯化、蛋白质还原和烷基化、酶切等，一个全细胞裂解蛋白质组的最后反应体积均是几十甚至过百微升，在这个蛋白质组学常规前处理的过程中，由于样品与离心管的接触、多步的样品转移和不完全上样等原因，在进入质谱之前不可避免地带来了蛋白质的损失。用此流程来处理单细胞，即使之后结合液相色谱仪器的自动进样阀可以以小于十微升的体积完成上样也无济于事，因为尚未等到分离蛋白质样品就有可能已经损失大半了。 /p p style=" text-align: center " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201805/noimg/ce546442-97dc-4a87-a243-558d62afe43e.jpg" title=" 003.png" / /p p 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 如果说单细胞蛋白质组学是在米粒上雕刻，那么两个团队就是造出了适合在米粒上雕刻的工具刀。 /span span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 该项研究起自2014年，两个团队的研究人员协同合作将微流控液滴技术与蛋白质组分析技术相结合，发展了一种微型化的油-气-液“三明治”芯片及相应的纳升级液体操控和进样方法，能够在原位静态的纳升级液滴中完成少量细胞蛋白质组学分析所必需的多步样品前处理操作，并且实现了将液滴样品直接高效地注入到色谱分析柱内完成后续的液相色谱分离与质谱检测。 /span 通过采用优化后的芯片材料、裂解试剂、酶切比例和色谱质谱参数等实验条件，该芯片系统可以分别成功地从100、50、10和1个HeLa细胞内鉴定到1360、612、192和51个蛋白质。更重要的是，研究人员首次实现了以单个鼠卵母细胞为初始样本的蛋白质组学分析，一共鉴定到355种蛋白质，其中存在一系列与生殖发育(Ovgp1和Pabpc1)、疾病相关(AnxA6，Kpna2，Cct6a和Pcbp2)的基因。在该工作中，还采用两种常规的基于离心管的前处理方法进行了对照实验，实验结果明确证实了微流控液滴体系具有更低的样品吸附损失、更高的酶切效率和更高效的疏水性蛋白质鉴定能力等明显优势，更适用于微量蛋白质样品的蛋白质组学分析。 /p p 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 此项研究带来三个突破 /span ：首先是成功发展了适合进行单细胞及类似微量样品的蛋白质组学分析样品前处理芯片和方法。芯片内550 纳升的液滴与芯片的接触面积仅为常规离心管模式下的十五分之一，显著减少了样品与反应器接触所带来的损失；二是发展了一种实现纳升级液滴的直接进样方法，利用3D打印加工的自动定位装置和高压气泵高效地(& gt 99%)将液滴样品注入到分析色谱柱内，完全避免了样品转移和经过液相仪器内复杂管路带来的损失；第三是为避免在常规微流控液滴系统中由于油相直接接触液滴而造成的缺陷，提出了一种采用气相来间隔液滴相和油相的新型液滴芯片结构，在成功防止液滴明显蒸发的同时，还避免了油相和液滴相直接接触带来的脂溶性样品的损失，也使系统能更方便地进行后续的分离柱进样、色谱分离和质谱检测。 /p p 　　 span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 该项研究在基于质谱的单细胞及微量样品的蛋白质组学分析方面开启了全新的技术，其所具有的系统结构简单、容易搭建、操作方便、可靠性高等特点，使其有望被广泛应用到细胞间异质性的研究以及与临床相关的研究，包括稀有的循环肿瘤细胞分析、生殖细胞相关研究和疾病诊疗等方面，因此在未来具有巨大的持续开发和应用转化前景。 /span /p p style=" text-align: center " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201805/noimg/91e71d83-0fde-4b69-8b5f-10de6af33876.jpg" title=" 未命名_meitu_0.jpg" width=" 400" height=" 400" border=" 0" hspace=" 0" vspace=" 0" style=" width: 400px height: 400px " / /span /p p style=" text-align: center " strong span style=" color: rgb(0, 112, 192) " （左上：浙江大学 /span span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 教授 /span span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 方群、 /span /strong strong span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 右上： /span span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 北京大学 /span span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 教授 /span span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 黄超兰、 /span /strong strong span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 左下： /span span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 浙江大学博士生李紫艺、 /span span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 右下：前国家蛋白质科学中心· 上海高级工程师 /span span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 黄敏 /span span style=" color: rgb(0, 112, 192) " ） /span /strong /p p 　　该论文的第一作者为浙江大学博士生李紫艺，通讯作者为浙江大学化学系微分析系统研究所方群教授和北京大学医学部精准医疗多组学研究中心主任黄超兰教授。工作得到了国家自然科学基金和中国科学院杰出技术人才项目的支持。黄超兰教授的部分工作在前单位中科院国家蛋白质科学中心· 上海完成，特此鸣谢! /p p style=" line-height: 16px " img src=" /admincms/ueditor1/dialogs/attachment/fileTypeImages/icon_pdf.gif" / a href=" http://img1.17img.cn/17img/files/201805/ueattachment/b0d2802c-066e-4fdf-86c9-b683f1c317de.pdf" style=" color: rgb(0, 112, 192) text-decoration: underline " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " Nanoliter-Scale Oil-Air-Droplet Chip-Based Single Cell Proteomic Analysis.pdf /span /a /p p span style=" color: rgb(0, 112, 192) " 文章链接： /span a href=" https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.analchem.8b00661" _src=" https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.analchem.8b00661" style=" color: rgb(0, 112, 192) text-decoration: underline " span style=" color: rgb(0, 112, 192) " https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.analchem.8b00661 /span /a /p

近日，科创中心生物与分子智造研究院分子智造研究所所长方群教授团队再出新成果！团队开发了“点取式”单细胞蛋白质组分析（PiSPA）工作流程和基于纳升级微流控液滴操控机器人，实现了单细胞的精准捕获、前处理以及自动进样，并首次在单个哺乳动物细胞中实现了高达3000种蛋白质的超高定量深度。目前，相关研究成果以“ Pick-up single-cell proteomic analysis for quantifying up to 3000 proteins in a Mammalian cell ”为题在国际权威期刊《自然通讯》上发表。这项成果也再次向我们证明了单细胞蛋白质组学在诊疗和预防、药物开发、癌症基因组学等精准医学研究中的应用潜力。团队自研的探针式微流控液滴操纵机器人系统更强大的单细胞蛋白质组分析工具：PiSPA工作流程单细胞蛋白质组学技术是近年来生命科学领域研究的热点。因单个细胞中的蛋白质含量极微（仅约0.2 ng）且无法扩增，单细胞蛋白质组分析极具挑战性。目前传统蛋白质组分析技术仅能在每个细胞中鉴定1000种左右的蛋白质，而这在单细胞分析领域显得有些“力不从心”。此外，传统的样本前处理操作大多在微升级反应器中进行，在样品处理和转移的过程中会出现明显的样品损失，这会限制单细胞蛋白质组学的鉴定深度，难以满足生命科学研究的迫切需求。“想要突破单细胞蛋白质组学鉴定深度的障碍，有两种策略。一是在足够小的微反应器中进行样品前处理，利用微尺度效应提高反应效率；二是将所有操作整合在一起，降低样品损失，但这两种策略对技术与设备的要求都很高”，本项成果第一完成人王宇博士解释道，“我们利用微流控技术将商品化的内插管改造为阵列化的纳升级微反应器，解决了纳升级样品反应与自动进样的问题。PiSPA平台可自动完成细胞捕获、样品前处理、色谱分离、质谱检测、数据处理等操作，进一步降低了样品损失。”“点取式”单细胞蛋白质组分析流程示意图PiSPA工作流程使得高精度的液体操控、单细胞的精确处理以及先进的LC-TIMS-QTOF MS技术融为一体，重新定义了单细胞蛋白质组学分析。“在研究中，我们将该平台应用于三种哺乳动物细胞（HeLa、A549和U2OS细胞）的单细胞蛋白质组分析，以及HeLa细胞迁移过程中的细胞异质性研究中，均实现了超高深度定量分析”，王宇博士说。同时，迁移细胞的单细胞蛋白质组分析也证实了PiSPA平台具有识别细胞迁移关键分子以及有价值靶点的应用潜力。哺乳动物细胞的单细胞蛋白质组分析结果单细胞的定量深度：从3000+走向全蛋白质组测序PiSPA平台集成了基于序控液滴（SODA）技术的自动化液滴操纵机器人，能够在“点取式”操作模式下实现纳升级的细胞分选、多步样品前处理和自动进样操作。相比于其他单细胞分析方法，PiSPA平台的优势主要体现在与成像技术结合，能够灵活地选择任意单个细胞进行分析，目标细胞的捕获指向性强，具有很高的捕获准确性和成功率，并可保留目标细胞的表观和空间信息，显著增加了单细胞分析的信息维度。其次，PiSPA平台采用针对单细胞样品的“定制化”分析条件，实现了蛋白质鉴定深度的大幅提升，能够为生物医学研究提供更多有效的基础数据。这些优势对推动单细胞蛋白质组分析的实际推广应用具有重要意义。“目前的单细胞定量深度只是一个起点”，方群教授分享道，在该项研究中，可从单个哺乳动物细胞中可定量多达3000种蛋白质，约占人类基因编码蛋白质总数（约20,000种）的15%，其鉴定深度已经达到10年前单细胞转录组测序技术的相近水平。类比单细胞转录组测序技术的发展历史，可以预见当前已处于单细胞蛋白质组分析技术的爆发阶段，随着技术的快速革新，单细胞的定量鉴定深度还将得到史无前例的提升。“这意味着单细胞蛋白质组学技术已进入在广泛的生物医学研究领域中实际应用的阶段。”团队表示，未来，他们将进一步提高单细胞蛋白质组分析的鉴定深度和通量，以持续推进该技术实用化和应用拓展的水平。此外，在上述成果基础上，目前团队还在利用iChemFoundry平台的自动化机器人技术和机器视觉技术构建能够完成单细胞蛋白质组分析全部流程操作自动化的分析平台，很快会有新的成果发布，这些都将为人们了解生命活动中细胞异质性的变化带来更有力工具。

2020年是蛋白质组学发展关键的一年，全球新冠疫情突显了蛋白质组学在应对公共卫生危机中的临床应用。人类可以从这次新冠疫情中汲取许多经验，毫无疑问地，这些将在未来几年内影响蛋白质组学发展。近日，Technology Networks与布鲁克道尔顿生命科学质谱执行副总裁Rohan Thakur博士进行了交流，讨论了蛋白质组学的研究现状以及蛋白质组学在新冠疫情研究中发挥的作用。Rohan Thakur：我认为HUPO Connect 2020大会有两个特别的亮点：PaSER的推出和实现真正意义上的单细胞分析。首先是PaSER的推出，这是我们IPA并购的第一款基于GPU强大数据处理功能的搜索引擎软件。PaSER适用于翻译蛋白质组学，其涉及到很多运算并产生的文件格式较大。当您进行搜库时，这些生成的大量数据集将遇到很多问题，如假阳率等。PaSER致力于解决减少搜库时间以至于花费更少的时间用在数据分析上。间由传统60-90分钟的运行缩短到11分钟。例如Roman Fischer博士和Andrew Webb博士的研究就利用timsTOF Pro成功缩短了分析时间。 布鲁克于2020年5月8日完成了与IPA的资产并购，并在HUPO 2020大会推出了新产品PaSER，实现了“实时数据采集与分析”功能，当数据采集完成时很快即可以获得蛋白与肽段信息。第二个亮点是Matthias Mann教授发表了关于单细胞蛋白质组学在原型系统上取得了早期数据。从这个系统得到的单细胞的数据实现真正的单细胞蛋白质组学分析，而不是仅仅将多个细胞放在一起并称之为单细胞分析。这是蛋白质组学中一个突破性成就，Matthias展示的数据非常让人震撼。Rohan Thakur：Catherine Wong（黄超兰）教授在《Nature Communications》上发表的一篇关于COVID-19的研究论文。他们利用timsTOF Pro得到蛋白质组学数据并提出了新冠肺炎两阶段的发病机制。Rohan Thakur：由于许多软件都是为分析小型数据而编写的，所以我们现在面临最根本的挑战是如何处理成爆发势态的海量数据。如果需要比较蛋白质组学与基因组学，您需要通过取得基因组学、蛋白质组学、糖组学、代谢组学等一系列数据，比较多组学数据才能提供生物护照或完整个人报告，这也是为什么个性化医疗从五年前开始如此流行的原因。近年来，蛋白组学处理数据速度不同往昔，高速的数据采集与处理允许您首先决定蛋白质组学研究数据是否合理。科学家们可以成功进行全群体的蛋白质组学研究，这些在短短两三年内取得的进步，实际正在改变人们对数据的看法，我认为这是我们所有人都面临的挑战。Rohan Thakur：MetaboScape是布鲁克代谢组学分析的关键软件包，SCiLS是一款出色的成像软件。在MALDI-2发布后，我们使用SpatialOMx从一个组织样本中收集蛋白质组学和代谢组学数据。通过综合这些信息并将其提供给技术人员、病理学家或肿瘤科医生，他们可以根据治疗或疾病进展来查看不同的分子特征，并决定如何进行个性化治疗。这就是我们正在进行的工作——连接软件生态系统，为用户提供各组学间的无缝体验，加速或扩宽用户决策过程并提供更合理的治疗方案。但是，目前生成的海量数据只会带来新的问题，还不能帮助科学家做出具有可行性的决定，这也是布鲁克主要想解决的目标。Rohan Thakur：我们有两项主要工作。一个是澳大利亚JeremyNicholson教授团队在研究COVID-19相关代谢和代谢物方面展现了出色的研究成果，为了解新冠后综合症铺平了道路。图：澳大利亚国家表型研究中心（ANPC）第二个项目是，Catherine Wong（黄超兰）教授团队用timsTOF Pro技术对COVID-19患者与健康志愿者的尿液样本进行蛋白质组学分析。这项研究利用dia-PASEF等方法可以检测到更多蛋白质提高了蛋白的覆盖深度。我认为新冠疫情带来的积极面在于为组学带来前所未有的关注度，科学家试图利用蛋白质组学和代谢组学来了解全世界的疾病，这几乎接近“登月”式的共同努力，有助于突出“组学”的运用来解决真正影响人类健康的问题。

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

质谱组学云课堂 | 代谢组学、蛋白质组学双重盛宴来袭 蛋白质作为生命活动的功能执行者，使得质谱表征的蛋白质组学能够为生命活动提供更加贴近表型的解释，它为疾病致病机理发现、癌症的早期诊断及新型标志物研发、预后预测、精准分型、指导用药、临床样本数字化等均提供了准确全面的信息，是人类对抗疾病的一大利器。 代谢组学作为蛋白质组学的下游组学，同时也是环境暴露、治疗干预、生活习惯以及上游组学这一系列事件在人体的最终直观放大反应，也是更能直观反应生物体系的状态的组学，因此代谢组学的研究是精准医疗的重要一环。近几年，在学术前沿领域有众多的学者意识到代谢组学的重要性。赛默飞 × 华大基因赛默飞携手华大基因紧跟学术前沿，结合组学研究需求，推出基于Orbitrap在组学中的研究方案，助力组学技术的进展，紧跟热点，分享单细胞/微量样品、精准医学等相关应用。 代谢组学系列讲座 基于Orbitrap平台的代谢组学和脂质组学方案时间: 10月28日 15:00~16:30内容简介： 1. Orbitrap仪器原理、用于小分子组学的硬件优势 2. 用于小分子组学的主要软件Compound Discoverer和Lipidsearch介绍 3. 相关应用案例介绍吴珊湖，赛默飞世尔科技（中国）有限公司液质联用小分子领域应用工程师，主要支持LC-MS、LC-MSMS系列平台的应用开发，在小分子组学、杂质分析、中药定性等方面具有丰富的经验。肠道菌群与代谢组学关联分析时间: 10月28日 16:30~17:30内容简介： 1. 宏基因组/16S与代谢组关联分析方法 2. 宏基因组/16S与代谢组关联分析案例梅占龙，哥本哈根大学生物信息学博士，任华大基因质谱平台信息分析负责人。擅长代谢组学技术研究及生物信息分析，参与开发多款华大基因代谢组学分析流程。在代谢组学的应用上有丰富经验，与客户合作发表文章多篇。 扫码报名 医学蛋白质组学系列讲座 蛋白质组学在精准医学研究中的应用时间: 11月5日 15:00~16:00内容简介： 1. Orbitrap超高分辨质谱的发展及其在蛋白质组学领域的全面解决方案 2. 蛋白质组学技术在精准医疗领域的应用及进展齐英姿，赛默飞世尔科技大分子方向应用工程师，毕业于军事医学科学院国家蛋白质科学中心北京，一直从事蛋白质组学相关技术支持工作；2021年加入赛默飞世尔科技，具有丰富的蛋白质组学研究以及质谱数据分析相关经验。单细胞/微量样本的蛋白质组学技术时间: 11月5日 16:00~17:00内容简介： 1. 单细胞蛋白质组学技术的发展和现状 2. 单细胞和微量蛋白质组学技术的应用案例李思奇，哥本哈根大学生物化学博士，深圳华大基因质谱平台资深研发工程师。擅长蛋白质组学和质谱技术的开发与应用，负责多项实验技术的设计、搭建和优化，参与发表多篇SCI文章。 扫码报名扫描下方二维码即可获取赛默飞全行业解决方案，或关注“赛默飞色谱与质谱中国”公众号，了解更多资讯+

iPSC简介2006年Takahashi和Yamanaka突破性发现使终末分化、谱系受限的成体细胞：如皮肤活检来源的成纤维细胞、外周血来源的T淋巴细胞、毛囊细胞等，通过转录因子OCT4、SOX2、KLF、c-MYC、NANOG和LIN28的强制异位表达直接将其重编程为多能状态的细胞，这些细胞被称为诱导多能干细胞(induced pluripotent stem cells, iPSC)。iPSC与胚胎干细胞(Embryonic Stem Cells, ESC)有相似的基因表达、表观遗传谱和分化潜能，可产生任何类型的体细胞。并且避免了ESC基于使用胚胎来源细胞和可能导致异常发育的体外受精胚胎的伦理问题，因此iPSC在医疗领域里具有更好的应用和产业化发展前景。iPSC应用和挑战描述任何人类疾病和药物发现的病因学和病理生理学的主要关键组成部分是需要一个生理相关的疾病实验模型，无论是体外还是体内或两者，需要忠实地概括各自的病理生理学和临床表现。因此基于人类iPSC的疾病模型可以无限供应临床相关的表型细胞、以及它们具有的衍生潜力，可以加速阐明生物医学研究中疾病的病因机制，应用于新药发现、药物效价测试、预测药物安全性药理学/毒理学研究，以及基于iPSC的再生细胞疗法，有望治疗心脏病、帕金森、视网膜和角膜疾病、肝脏衰竭、糖尿病、脊髓损伤等疾病。然而将iPSC治疗方法真正有效转化为临床环境，保证患者安全，还需解决：临床级iPSC的衍生和通用细胞系的生物库建立；需要定义iPSC及其差异化治疗细胞产品可接受质量属性；致瘤性问题；免疫排斥反应；选择同种异体或自体 iPSC 以获得更有效的细胞治疗的难题；iPSC 谱系表型细胞和细胞系变异的异质性；基于iPSC的多基因、散发性和迟发性疾病的患病模型的挑战；需要大量的患者iPSC以实现更有效的病因学和临床转化；iPSC衍生的表型细胞缺乏成熟度；遗传的不稳定性等挑战。iPSC-CM研究和面临的问题心血管疾病(cardiovascular disease，CVD)作为全球主要的死因之一，每年会导致约1790万人死亡，所以迫切需要可以延缓疾病进展并且可以改善心脏功能和预防衰竭的治疗方法。而目前的药物、介入或手术方法可能会改善临床结果，但由于无法促进心脏组织修复和再生，因此使这种治疗方法的成功率得不到提升。人类诱导多能干细胞(hiPSC)技术的出现以及随后在培养物中分化和建立心肌细胞（cardiomyocytes，CMs)的能力，为实现人类心脏再生疗法创造了可能性。作为分化CMs的连续和生物学相关来源，hiPSC-CM是心血管研究界的宝贵工具，不仅可用于治疗CVD，还可用于模拟人类心脏发育和疾病、研究潜在机制以及筛选具有疗效和心脏毒性的新药。由于hiPSC-CM由不同的细胞亚群组成，这些细胞亚群是异质的、未成熟的、表达胎儿基因表达谱，并且与成人心肌细胞相比收缩力减少，因此hiPSC-CM疾病模型的准确性和实用性仍然有限。此外，随着hiPSC-CMs的成熟和蛋白质表达动态的波动，大量样品分析的分辨率变得不足。由于其异质性导致心室样、心房样和节点样亚群，需要严格表征hiPSC-CM，并应对其成熟度、身份和功能进行筛选。为此，需要进行单细胞分析模式以了解这种异质性。细胞异质性研究方法虽然单细胞测序技术在分析单细胞转录组学和基因组信息的通量和规模方面取得了进步，但由于任何一个细胞中存在的蛋白质含量非常低，因此难以满足对定量、单细胞蛋白质组学技术的需求。此外，蛋白质组的复杂性和广泛的浓度范围（fM到高nM）带来了额外的挑战。为了在单细胞水平上进行生化蛋白质表征分析，高灵敏度工具是必不可少的。来自ProteinSimple的单细胞蛋白质分子技术：Milo是一种基于微流体的芯片电泳技术。可以克服单细胞蛋白质组学方法面临的障碍。Milo操作流程将细胞悬浮液加载到Milo芯片上，这样单个细胞就可以安放在芯片上的各个微孔中。然后Milo裂解细胞，产生单细胞裂解物，通过分子量电泳分离每个单细胞裂解物中的蛋白质，然后使用紫外线在Milo芯片中捕获蛋白质。然后，对目标蛋白进行一级抗体和荧光二级抗体进行免疫荧光捕获。通过使用开放格式的微阵列扫描仪对芯片进行成像，并使用Scout™ 软件对图像进行分析，以进行定量的自动数据分析。Milo追踪定量不同iPSC-CM亚型与免疫荧光和流式细胞术等其他单细胞分析系统不同，单细胞Western Blot技术Milo可以提供分子量大小信息，以及在单细胞水平测量蛋白质表达时的免疫结合信息，赋予额外的特异性。这种分子量分级步骤可以分辨不同物种的不同蛋白质亚型或区分脱靶抗体结合。为了表征CMs亚型标志物，通过Milo检测了肌球蛋白调节轻链2心房亚型（MLC2A或MYL7）及其心室亚型（MLC2V或MYL2）的蛋白质表达。可以观察到Milo鉴定了三个亚群，这些亚群由MLC2A或MLC2V的单一表达或共表达组成。Milo检测到hiPSC-CM亚型特异性心室和心房标记物MLC2V和MLC2A，在45秒的电泳运行时间内，迁移到总泳道长度的60%（图A）。使用Milo-Scout™ 软件通过找到典型峰形与源自原始荧光图像的一维强度图的卷积的局部最大值来识别峰中心。检测到的MLC2A、MLC2V和GAPDH峰的峰中心位置也由泳道指数显示（图B），显示出单个Milo芯片上所有孔的峰迁移的均匀性。为了评估芯片位置（图C）是否影响峰面积量化，比较了空间不同块之间计算的峰面积方差：每个块区域之间的差异小于2.5%（图D）。应用优化的Milo的检测方法研究hiPSC-CM随时间的异质性，观察整个分化时间线中蛋白质表达的变化。在第17、23和30天从培养物中提取hiPSC-CM细胞，检测MLC2A和MLC2V蛋白质表达。结果显示，共表达MLC2A和MLC2V阳性细胞的比例在整个分化过程中增加，而仅表达MLC2A(MYL7+)的细胞比例随时间减少。且三个亚群中每个亚群中的细胞百分比在所有芯片中一致重现。为了了解在整个分化过程中每个标记物的表达水平在hiPSC-CM亚群中的变化，在hiPSC-CM分化的第17、23和30天对MLC2V和MLC2A的表达进行了量化。随着分化的进行，MLC2A的总水平略有增加。然而，MLC2V表达在第23天和第30天之间增加了近三倍（图C）。为了了解驱动MLC2V表达增加的细胞亚群，三个亚群（MLC2A+、MLC2V+和共表达MLC2A+和MLC2V+）被进一步分层（图D）。MLC2V的水平在共表达MLC2A+和MLC2V+亚群中显着增加，以及在单独的MLC2V+亚群中增加。为了进一步了解导致hiPSC-CM分化过程中MLC2V表达显着增加的机制，对先前从三个iPSC系产生的hiPSC-CM进行了Milo分析，其中转录因子NR2F2 (NR2F2GE)、TBX5 (TBX5GE) 的外显子)和HEY2 (HEY2GE) 被CRISPR/Cas9编辑删除。利用这些品系来验证NR2F2、HEY2或TBX5缺陷在单细胞蛋白质水平上对MLC2V表达的影响。结果显示，TBX5GE和HEY2GE hiPSC-CM中MLC2V的单细胞表达显着降低（图E）。此外，MLC2V表达的显着下降归因于共表达MLC2A和MLC2V亚群（图F）。鉴于共表达MLC2A和MLC2V的亚群增加了MLC2V的表达，推测单独表达MLC2A的未成熟hiPSC-CM会随着时间的推移共同表达MLC2V，从而变得更像心室。同时使用预测调节MLC2V（HEY2或TBX5）的转录因子缺陷的两种细胞系时，我们仅观察到MLC2V在共表达MLC2A和MLC2V亚群中表达降低。这可能表明单独表达的MLC2V群体代表了一个独特的细胞亚群，并且该亚群中MLC2V的表达受替代转录因子的调节。结论：随着在基础和转化心脏研究中的应用，hiPSC-CM正被用于心血管疾病和心脏发育研究。然而，由于hiPSC-CM由不同的细胞亚群组成，并且hiPSC-CM蛋白表达动力学随着成熟而波动，一些蛋白分析方法可能因为分辨率不足而无法检测单细胞蛋白异质性，因此hiPSC-CM的单细胞蛋白质组学可能受到依赖抗体结合检测而无法评估脱靶结合技术的限制。单细胞蛋白质分析技术Milo，通过靶点分子量差异和抗体识别特异性蛋白标记物，避免了抗体脱靶结合的现象，同时能够跟踪单细胞亚群蛋白表达随时间的变化，从而能够识别并量化hiPSC-CM中不同的异质性亚群，应用于疾病建模和再生医学治疗研究。参考文献：1 Current Challenges of iPSC-Based Disease Modeling and Therapeutic Implications.2 Human induced pluripotent stem cell-derived cardiomyocytes: insights into molecular, cellular, and functional phenotypes.3 Single-cell protein expression of hiPSC-derived cardiomyocytes using Single-Cell Westerns.

2024年6月2-6日，全球质谱领域最具影响力之一的专业盛会--第72届美国质谱年会（ASMS）在美国加州阿纳海姆会议成功召开，该盛会吸引了世界各地的质谱工作者汇聚一堂，共话质谱未来。此次大会盛况空前，举办了超70个分会议，约有6,800名科学家出席，并展示超3,400篇研究摘要。大会设有短期培训课程、墙报、分会场口头报告等，通过多种不同的形式，科学家们分享他们的最新研究成果，揭示质谱学的前沿技术和应用。同时仪器厂商也争相展示着最新的产品技术，仪器信息网在众多企业发布的新品中，总结了热门技术产品。会议现场&bull 赛默飞Stellar&trade 对Astral的定量补充本届大会上赛默飞带来了他们的最新仪器——一款能够执行靶向验证的质谱仪。这反映了整个行业正朝着靶向检测与验证这一趋势迈进。传统意义上，高分辨率质谱仪能揭示众多潜在生物标志物，但如何有效验证这些成千上万的候选标志物一直是难以逾越的障碍。赛默飞此次发布的全新产品Thermo Scientific&trade Stellar&trade 质谱仪，正是针对这一痛点的突破性解决方案，也是赛默飞创新的又一重大里程碑。Stellar质谱仪结合了两个质量分析器，一个四极质量分析器用于前体离子选择，以及超高速双压线性离子阱质量分析器。离子集中路由多极（ICRM）同时在两个离子阱中操控离子包。同步离子管理以高灵敏度、宽动态范围和增加特异性高达140的MS2数据，使科学家能够在更短的时间内自信地将更多的候选生物标志物转化为验证阶段。提供大规模定量性能：一个小时内可以稳定地定量近10,000种肽，实现有偏差的系统生物学分析；样本通量数据提高：绝对定量更多靶向化合物，以提高定量研究能力，样本通量提高4倍；将靶向定量推向单细胞水平：利用增强的灵敏度扩展靶向通路分析的范围，同时减少样本的缺失值；大幅缩减背景干扰，增强特异性：采用快速、灵敏的全扫描同步前体离子选择 (SPS) MS3 采集克服具有挑战性的背景基质干扰；提升实验室生产率：使用各种靶向和非靶向数据采集方案，加快靶向方法的创建和实施。&bull 岛津RX系列三款新品全面升级LCMS-TQ RX系列包括LCMS-8060RX、LCMS-8050RX和LCMS-8045RX三个型号，继承岛津三重四极杆液质联用仪UFMS的特点，同时提供更高的灵敏度、稳定性和可操作性。LCMS-TQ RX系列采用创新离子源设计，提高了数据可靠性。利用在分析前自动检查仪器状态、自动执行校准(调谐)的功能，以及将待机功耗降至更低的生态模式，实现高效的实验室操作和降低环境负荷。通过RX系列的导入，制药、环境、食品和科研领域等相关实验室工作效率将进一步提升。&bull 沃特世Xevo&trade MRT新一代多反射飞行时间质谱技术沃特世推出新款Xevo&trade MRT台式质谱仪(MS) ，是在先前推出的Waters SELECT SERIES&trade MRT 质谱仪 的技术基础之上，将多反射飞行时间(MRT)技术和混合四极杆飞行时间(QTof)技术的特性以及分辨率、速度的优势整合到了这款灵活的台式仪器中。 Waters Xevo MRT台式质谱仪在100 Hz下可提供100K FWHM的分辨率和亚ppm级质量精度。Waters Xevo&trade MRT质谱仪采用新一代多反射四极杆飞行时间技术，在不影响分析性能的前提下，实现了高分辨率和高速度的完美结合。与其他品牌的同类产品相比，该系统在上限运行时可提升高达6倍分辨率以及2倍的质量精度，有助于科学家用更短的时间处理更多的样品，更好地开展大型队列生物医学研究和流行病学研究。Waters Xevo&trade MRT能够提供完整的代谢组学、脂质组学和代谢物鉴定工作流程，用户可以方便灵活地使用沃特世软件、色谱柱和仪器开展高通量分离，并与第三方软件应用程序共享通用数据。&bull 安捷伦推出运用前沿GC/MS和LC/Q-TOF技术的新产品在第72届ASMS质谱与相关专题会议上推出两款新产品。一款是Agilent 7010D三重四极杆气质联用系统，这款以食品和环境为主要目标市场的系统，可在气相色谱-质谱联用分析中展现出色的精度和灵敏度。另一款为适用于6545XT AdvanceBio LC/Q-TOF系统的Agilent ExD池，旨在助力生物制药市场与生命科学研究。Agilent 7010D三重四极杆气质联用系统（7010D GC/TQ）Agilent 7010D 三重四极杆气质联用系统（7010D GC/TQ）配备全新的HES 2.0离子源，灵敏度可达阿克级。该系统内置SWARM自动调谐和早期维护反馈（EMF）等智能功能，有助于简化分析工作流程和减少计划外仪器停机。连接碰撞池的Agilent ExD池（适用于6545XT AdvanceBio LC/Q-TOF）适用于6545XT AdvanceBio LC/Q-TOF的Agilent ExD池可增加电子捕获解离（ECD）功能，助力肽和蛋白质表征。ECD特别适合用于研究大分子蛋白质、易损修饰和异构体残基——仅使用传统的碰撞诱导解离（CID）方法难以明确表征这些分析物。结合 6545XT 本身就有的完整蛋白质分析能力，ExD 池还适用于对较大的和高电荷的蛋白质（如抗体）以及小一些的亚基（如肽）执行“top to middle down”表征，由此生成的丰富谱图信息可使用 ExDViewer 软件进行可靠的解析。&bull SCIEX 7500+系统迄今为止SCIEX速度最快的三重四极杆质谱仪SCIEX推出了SCIEX 7500+系统，这是SCIEX定量产品组合中的最新款质谱仪，不仅可以覆盖日益复杂的基质样本，同时能确保仪器在更长时间内保持优异的性能状态。SCIEX 7500+ 系统SCIEX 7500+系统中Mass Guard技术是一项新的技术，包含主动过滤潜在污染离子的能力。它降低了仪器污染的风险和频率，特别是在处理复杂基质时，维持仪器最高灵敏度性能的时间，与现有SCIEX技术相比可提升两倍。进样组件DJet+完全可拆卸，允许前端维护，从而能够最大化系统的运行时间。SCIEX 7500+系统每秒可进行800次多反应监测（MRM），是迄今为止SCIEX速度最快的三重四极杆质谱仪。这一提升扩展了大列队化合物的应用范围和定量能力，能覆盖更多新的化合物，从而提高了实验室的整体工作效率。&bull 布鲁克新产品持续推动单细胞蛋白质组学发展在第72届ASMS会议上布鲁克宣布推出一款革命性的MALDI-TOF/TOF质谱仪，即neofleX&trade 空间成像质谱仪。neofleX&trade Imaging Profiler配备了布鲁克专利的smartbeam 3D激光器，确保了具有真实的“方形像素点”成像采集功能；配备了增强型检测器，可实现线性模式和反射模式下、持久稳定的数据采集性能。neofleX&trade 还提供TOF/TOF配置，该配置具有进一步优化设计的二级碎裂模块，能显著提高TOF/TOF的检测灵敏度、采集速度和序列覆盖度。布鲁克还宣布了一款SCiLS&trade 系列软件的扩展产品 - SCiLS&trade Scope 1.0，为neofleX&trade 结合靶标蛋白质成像的空间多组学成像流程而设计。SCiLS &trade Scope软件可处理来自靶向成像工作流程（如MALDI HiPLEX-IHC等）的OME-TIFF数据集。离子图像通过预先选定的通道色彩编码进行空间可视化分析，借助简单工具还可以实现快速图像处理和距离测量。布鲁克推出了全新的超高灵敏度 timsTOF Ultra 2 质谱系统，该系统大大提高了对微小细胞、亚细胞细胞器进行深度分析的灵敏度，并增加了样本进样量范围的灵活性。结合新的 Spectronaut® 19 软件和全新的 PreOmics ENRICHplus 试剂盒，布鲁克正在建立从超高灵敏度到大规模深度血浆蛋白质组学的4D-蛋白质组学新标准。&bull 国内厂商莱伯泰科、清谱科技精彩亮相在ASMS展会上，也出现了更多的国产质谱企业，莱伯泰科旗下子公司CDS携带蛋白组学样品前处理自动化平台以及最新发明的相关耗材产品精彩亮相，向世界展示了其在生命科学领域的创新实力。在本次ASMS中，CDS展示了MiniLab蛋白组学样品前处理自动化平台、6通道EZ-Trace固相萃取装置，以及基于Empore膜技术的最新E系列蛋白消解和脱盐产品。在展台上重点介绍了CDS新开发的蛋白组学样品前处理离心小柱的性能，其高肽容量和出色的高pH分馏效果让现场观众耳目一新。清谱科技也携带最新产品在#433展位与行业分享。清谱科技通过3个口头报告、18个墙报，展示分享团队近一年取得的创新技术成果及产品研发应用进展。

将小分子、核酸、蛋白质和药物导入细胞是监测和了解细胞行为以及生物功能的重要途径。然而，质膜是阻止外源分子进入细胞的生物屏障。因此，如何在保持细胞活力的同时高效地将外源分子递送到细胞中是细胞生物学领域的一个重要课题。为了克服现有大规模细胞内递送方法的弱点，例如细胞活性和递送效率不一致，主要基于膜破坏介导机制的微技术已成为一种有前景的解决方案。利用化学质膜穿孔进行单细胞递送的尚未得到广泛研究。2024年4月26日，清华大学化学系林金明教授团队在《ACS Applied Materials & Interfaces》杂志在线发表了题为“Chemical Plasma Membrane Perforation Generated by a Microfluidic Probe for Single-Cell Intracellular Protein Delivery”的工作。该研究使用微流控探针将含有毛地黄皂苷和货物的溶液精确地作用到单细胞上。毛地黄皂苷与质膜中的胆固醇结合诱导质膜穿孔，货物通过孔进入细胞。碘化丙啶 (0.67 kDa) 和 FITC-葡聚糖 (10、40 和 150 kDa) 可以在3分钟内成功引入单细胞，同时保持细胞活力。两种蛋白质（细胞色素C和亲环素A）被递送进入细胞，并观察到它们在细胞中得生理功能。图1. 微流控探针诱导单细胞化学质膜穿孔首先，利用Comsol Multiphysics软件对微流控探针形成的微区域进行数值模拟。使用荧光素（扩散系数=500 μm2 /s）来指示溶质扩散。结果表明，注入的溶液可以被完全吸出，并且溶质被限制在液滴状微区域内而不会扩散。微区内溶质浓度分布均匀。计算了基质上的剪切应力，低剪切应力不会对细胞造成额外的机械损伤。实验在与模拟相同的条件下进行，使用荧光素显示微流控探针产生的微区域，与浓度分布模拟结果一致。溶液的连续流动使微区中毛地黄皂苷和货物的浓度几乎恒定，有利于维持递送过程的连续性和稳定性。图2. 流体的数值模拟通过微流控探针进行碘化丙啶（PI）的细胞内递送来验证该方法的可行性以及优化递送条件。尝试使用 20-100 μg/mL 毛地黄皂苷将 PI 递送至U87细胞。随着毛地黄皂苷浓度的增加，ts（PI开始进入时间）和tm（PI进入速度最大时间）逐渐减少，表明细胞穿孔加速。当毛地黄皂苷浓度为60 μg/mL时，ts约为20 s，1 min内即可观察到清晰的荧光。此外，还尝试了不同的PI浓度进行细胞内递送，较高的PI浓度也使得PI能够更快地进入细胞。还测试了流速对递送结果的影响。注入流量保持2 μL/min，抽出流量在6~14 μL/min之间调整。当抽吸流速大于8 μL/min时，进入细胞的PI量随着流速的增长而显着增加。图3. 毛地黄皂苷浓度、PI浓度和流速对细胞内递送的影响为了证明该方法的效率和通用性，使用该方法将PI递送至U87、HUVEC和A549细胞。当递送时间为20秒时，三种类型的细胞几乎不发出荧光。随着递送时间逐渐增加，细胞的相对荧光强度显着增加，递送处理50 s后观察到强烈的红色荧光。由于洋地黄皂苷的作用，质膜逐渐透化，PI通过质膜上形成的孔继续进入细胞。还检查了该方法递送大分子的能力，使用不同分子量（10、40和150 kDa）的 FITC-葡聚糖作为货物。FITC-葡聚糖可以在3min内进入细胞，并且FITC-葡聚糖进入的量随着递送时间的增加而增加。图4. PI和FITC-葡聚糖递送的结果在验证了这种方法用于单细胞胞内递送的可行性后，作者尝试了细胞内蛋白质递送。Cyt C ( Mw = 13 kDa) 是线粒体中的一种蛋白质，可将电子转移到呼吸链以维持ATP的产生。当cyt C释放到细胞质中时，它会引发细胞凋亡。由于外源cyt C在正常情况下不能进入细胞，利用微流控探针将cyt C递送至A549中作为抗肿瘤药物以诱导细胞凋亡。对照组和仅用毛地黄皂苷或cyt C处理的细胞之间未观察到caspase-3水平和Hoechst 33342染色结果的显着差异。毛地黄皂苷诱导的质膜穿孔不会引起细胞凋亡。仅用cyt C处理的细胞中caspase-3的水平也没有增加，表明正常情况下cyt C不能穿过质膜进入细胞激活凋亡途径。然而，在进行毛地黄皂苷介导的cyt C递送的细胞中，caspase-3水平显著增加，蓝色荧光显著增强。细胞形态发生明显变化，细胞体积缩小，并形成凋亡小体。这些结果表明，递送的cyt C成功诱导细胞凋亡，并且外源蛋白可以通过微流控探针有效地引入细胞内并发挥作用。图5. Cyt C被递送至A549以诱导细胞凋亡为了进一步探索这种方法在细胞研究中的潜力，作者利用它来研究肿瘤耐药性。CypA (M w = 18 kDa) 是一种广泛存在的细胞内蛋白质，可充当抗氧化剂。最近有报道称CypA通过重塑细胞氧化状态介导结直肠癌耐药。BCNU是一种常用的抗肿瘤药物，其诱导细胞毒性的机制之一是谷胱甘肽还原酶的抑制导致ROS的积累。利用微流控探针将CypA递送到U87中，研究CypA对胶质瘤耐药性的影响。与对照组相比，未经CypA递送的细胞经BCNU处理1小时后ROS水平显着升高，并且细胞形态发生改变。对于递送CypA的细胞，ROS含量显着低于未递送细胞，并且细胞保持正常形态。结果表明，递送的CypA在细胞中具有抗氧化作用，这可能增强U87对BCNU的耐药性。抑制CypA表达可能是治疗神经胶质瘤的潜在方法。图6. CypA对胶质瘤耐药性的影响总结作者开发了一种基于开放式微流控探针的方法，以方便高效地实现单细胞递送。该方法通过使用化学试剂对单个细胞进行质膜穿孔，将最大分子量为150 kDa 的外源货物递送到细胞中。与载体介导或场辅助递送方法相比，该方法不需要对货物进行额外处理，无需物理场辅助的温和递送条件也避免了对货物和细胞的额外损伤。作者展示了使用微流控探针进行cyt C和CypA的细胞内递送，证明了该方法能够研究外源蛋白质对细胞生命活动的影响。未来，各种货物（肽、蛋白质、mRNA、DNA、质粒、细胞器等）可以通过这种方法导入细胞内，调节细胞的生理功能和命运。而且该方法不需要昂贵的设备，操作简单，有望成为单细胞递送的一种理想方法。清华大学化学系林金明教授为该论文的通讯作者，清华大学化学系2022级博士生宋扬为本论文的第一作者。该研究受到国家重点研发计划（No.2022YFC3400700）和国家自然科学基金（No.22034005）的支持。关于林金明教授工学博士，分析化学专业。1984年福州大学毕业，1992年在日本昭和大学国际交流基金的资助下前往该大学药学部从事访问研究。1994年获得日本政府奖学金转入东京都立大学攻读博士学位，1997年3月获得工学博士学位，同年留校任教，2000年入选中国科学院“百人计划”，受聘中科院生态环境研究中心研究员、博士生导师；2001年获得国家杰出青年科学基金，2002年3月底回国工作，2004年入选清华大学“百名人才引进计划”，受聘清华大学化学系教授、博士生导师。2008年受聘教育部长江学者特聘教授,2014年入选英国皇家化学会会士。目前主要从事微流控芯片质谱联用细胞分析、化学发光/荧光免疫分析、复杂样品前处理分析、空气负离子检测与健康评估等研究。已培养博士研究生43名（含联合培养，其中留学生2名）、硕士研究生28名、博士后11名（其中留学生3名）、访问学者10名（其中外国访问学者1名）。

2023年6月4日，ASMS会议中，赛默飞推出了基于全新质量分析器的Orbitrap Astral质谱仪，为生命科学质谱应用带来了未来的无限可能。蛋白质组学因其在理解生命科学中的重大意义及技术上对于质谱仪的高分辨率、高灵敏度、高质量精度以及定量准确性的全方位高要求，使得我们愈发得期待全新Orbitrap Astral质谱仪能够为蛋白质组学向更快、更深、更全面的发展提供帮助。而全新Orbitrap Astral质谱仪的表现如何呢？让我们用数据说话~在对于生命体的理解中，作为生命活动的最终执行者，蛋白质的重要性不言而喻；而蛋白的复杂性极高，在不同的物种、组织、细胞等层级中，它具有不同的时空表达特异性；在这些变化中，同样的蛋白可能会有不同的形态，而呈现中多种多样的功能；而这些变化可能发生在不同的细胞中，也可能发生在不同的细胞组分甚至是不同的蛋白复合物中。分析蛋白质的金标准技术是质谱技术，现代质谱技术应用于蛋白质组学的分析中，我们明确的有三个大的方向亟待改进：1. 检测通量，我们需要将检测的能力提升至上万个样品的大队列的水平；2. 更高的蛋白组覆盖度，我们期待在每次检测中都能够得到所分析样品更高的蛋白鉴定深度，从而鉴定与定量更多感兴趣的蛋白；3. 灵敏度，即在极低量的样品中如单细胞样品中即可获得最大蛋白组覆盖度的能力。赛默飞一直致力于多个质谱质量分析器的组合，期待它们能如同交响乐般的发出混合且和谐的声音，对于质谱仪而言，我们现在所使用的质谱仪无疑是非常强大的，以Orbitrap为例，它具有超高的分辨率、质量精度和动态范围，它一直支撑着我们走过了蛋白质组学的蓬勃发展的阶段，时代的脚步再一次来到了全新的Orbitrap Astral质谱仪，在这里，我们将在检测通量、蛋白组覆盖深度、灵敏度及精准定量等多个维度展示其超强悍的性能：图1：全新一代Orbitrap Astral质谱仪全面提升蛋白质组学分析能力首先，我们看检测通量的变化：现在我们的科学家们所拥有的的丰富的样品量与目前市面上的质谱所能提供的单日检测通量有着显著的矛盾，目前我们的质谱仪约能提供的单日最大检测通量约为48个样品，而Orbitrap Astral 创造历史的将这个值提升至每天180个样品，这使得蛋白质组学在分析中的限速步骤不再是质谱的通量；每天180个样品通量意味着我们的单个样品总梯度为8min，实际分离梯度为5.5min，超短的梯度能提供超过8000个protein group的鉴定深度！而如果使用略长的14.4min梯度，达到100SPD（单日检测样品量），可以得到单个样品9000个protein group的鉴定深度；而24min梯度60SPD，则可以得到单针超过10000个蛋白的鉴定；60min梯度就可以得到超过12000个蛋白的鉴定水平；超高的检测通量兼具鉴定深度，使得用户能更加游刃有余的根据其实验需求，在检测样品通量与样品鉴定深度之间寻求更好的平衡；更深的鉴定能力带来对于生物学功能的更深的认知，我们期待着全新一代Orbitrap Astral质谱仪带给我们更有趣的生物学发现！图2：全新一代Orbitrap Astral质谱仪兼具超高的检测通量与深度蛋白组覆盖能力（点击查看大图） TMT技术路线是定量蛋白质组学的重要方法之一，目前TMT的通量已经达到18-plex，而全新的Orbitrap Astral质谱仪，其结合了超高分辨率和动态范围的Orbitrap质量分析器与超高扫描速度及超高灵敏度的Astral质量分析器，分别执行一级与二级扫描，二级Astral质量分析器在m/z524时的分辨率约为8万分辨率（m/z130时分辨率约为5万），适用于分辨TMT的报告离子从而进行TMT定量。如果将TMT样品分为2个fraction，运行90min梯度，即可拿到8000个定量蛋白；按照TMT-18plex的通量，我们可以达到每天144个样品的检测通量；而如果我们使用4个fraction进行检测，则可以拿到超过10000定量蛋白。图3：全新一代Orbitrap Astral质谱仪为TMT定量检测注入全新动力（点击查看大图）其次，我们来关注蛋白组的覆盖度：更深的蛋白质组覆盖度一直是我们的追求，以目前的质谱技术，蛋白鉴定的最大深度在12000个蛋白附近，这个值与mRNA测序相当；其实我们如果想要使用质谱技术来实现目前的鉴定深度，要牵扯到很多步骤，一般需要进行离线分级后多针上机检测的操作，比如，我们可以首先运行一个77min的离线分离梯度，收集46个馏分，每个馏分33min梯度；消耗了34.5个小时，最终达到12000个蛋白的鉴定水平；人们用这种方法，这样的蛋白鉴定深度，得到了很多生物学信息，比如肿瘤细胞系的通路等，发现了很多关键蛋白；如果我们想把这样的技术路线用在真正的大规模研究上，它对机时的消耗过于巨大了，实验过程过于艰苦；而我们使用全新的Orbitrap Astral质谱仪，能够实现单针，60min色谱梯度的情况下，即可达到12000个蛋白的鉴定；那如果我们在Orbitrap Astral上也使用多次进样的方法，4.5小时我们就可以拿到超过15000个蛋白了，这也使得我们在历史上第一次无限接近于整个蛋白质组的鉴定深度。其一天内的鉴定通量达到了8个proteomes的水平，我们真正具备了处理大规模研究的能力。图4：全新一代Orbitrap Astral质谱仪为蛋白质组学带来前所未有的鉴定深度（点击查看大图） 在蛋白质组学中，除了常规的细胞裂解液样品，解决具有极大的动态范围的血液样品也是巨大的挑战。在180个SPD的通量下，未经高丰度去除的血浆样品可以达到600个蛋白的鉴定水平，若需要更深的覆盖度，经seer处理后的5个fraction长梯度可达到超过6000个蛋白鉴定深度。而使用30min梯度分析经富集的血浆样品（5个fraction单独进样），DIA方法更是能够重复定量样品里的4500多种蛋白。全新一代Orbitrap Astral质谱仪鉴定深度，使得我们的用户可以根据实验需要，在鉴定深度与通量之间寻求到平衡。图5：全新一代Orbitrap Astral质谱仪为血液样品研究带来新的可能（点击查看大图） 而后，我们来关注灵敏度：✦ ✦ ✦ ✦ 如今单细胞组学快速走进了人们的视野，要进行更深度、更高通量的单细胞蛋白质组学，对质谱的灵敏度提出了更高的要求。我们研究蛋白质组学，从来便是越深入越困难。而全新的Orbitrap Astral质谱仪，可以以极高的速率进行高动态范围的检测，同时兼具超高的灵敏度。在进行单细胞蛋白质组学的检测中，全新的Orbitrap Astral质谱使得我们可以以80个SPD的检测通量(18min梯度单针运行时间)的同时得到超过5000个蛋白的鉴定水平。这表明，使用全新的Orbitrap Astral质谱仪，我们可以在检测通量翻倍的同时，得到更高的蛋白鉴定能力，从而为单细胞蛋白质组学树立了新的标准。图6：全新一代Orbitrap Astral质谱仪为单细胞蛋白质组学树立新的标准（点击查看大图） 定量蛋白质组学不仅追求更高的鉴定能力，我们也同时迫切的需要更加精准的定量，从而为我们提供准确的差异蛋白信息，指导生物学研究。全新的Orbitrap Astral质谱仪具有在宽线性动态范围的基础上的精准的定量能力，如图7，在经过不同比例混样的样品比较中，Orbitrap Astral所产生的定量比值，均符合实际混样比例，提供了精准的定量比值。甚至即使是极低的拷贝数的蛋白(如200-3000个拷贝数)，Orbitrap Astral也能提供精准的定量值。图7：全新一代Orbitrap Astral质谱仪展现了精准的定量性能（点击查看大图）在拥有了强劲的性能后，我们还需要仪器能够更加稳健的运行：在仪器的鲁棒性测试中，进行了超过2200次进样，其间的QC数据均表现出优异的鉴定稳定性与重现性。图8：全新一代Orbitrap Astral质谱仪拥有优异的稳定性与重现性（点击查看大图）总 结赛默飞全新划时代的蛋白质组学工作流，为您的蛋白质组学研究提供无缝衔接的全面支持。新的时代，无比期待!图9：赛默飞全新划时代的蛋白质组学工作流 了解Astral高分辨质谱仪应用详情，请点击“血浆蛋白质组学的新标准”

随着人类等生物体全基因组序列的测序完成，科学家逐步意识到基因组只是书写了遗传密码的‘天书’，仅从基因序列的角度根本无法完整、系统地阐明生物体的功能。很多生命现象之谜，不能直接从基因序列中得到解答。蛋白质是生命活动的主要执行者，想要解密基因组，必须先系统认识蛋白质组。蛋白质组学也是科研和产业界普遍认可的下一代的生命科学基础工具和产业化方向。　　近几年来，广泛的共识和技术的进步推动着蛋白质组学迅速产业化，其中以蛋白质组学试剂开发为代表的上游产业、蛋白质组学技术服务为代表的中游产业更是快速发展，在生命科学基础研究、精准医疗、新型疾病标志物的发现、创新药物开发方面发挥着不可替代的重要作用。　　在欧美，以Seer、Olink、Somalogic等为代表的一批蛋白质组学产业公司从2020年开始陆续登陆资本市场。而在国内，行业龙头杭州景杰生物科技股份有限公司(以下简称“景杰生物”)也正在IPO进程中，力求登陆创业板。　　聚焦蛋白质组学科技创新，助力生命科学研究　　景杰生物自2010年成立之始，就聚焦致力于蛋白质组学行业的科技创新，分别在“上-中游”产业生态中布局了“蛋白质组学试剂开发、蛋白质组学技术服务”的“产品+技术”特有的业务形态，并在国际上开创了一系列新型蛋白质组学试剂(抗体)和蛋白质组学技术服务类型，广泛地应用于科学研究、精准医疗、生物标志物发现、药物开发等领域，引领并促进了中国蛋白质组学产业化的发展。　　公司建立了国际知名的蛋白质修饰组学平台，不断推出全新的、具有重要生物医学价值的蛋白质修饰组学分析项目，助力中国的科研人员以及医学工作者在人类健康科学研究中走在世界的前沿并形成了众多重要的研究成果。公司持续推出的蛋白质修饰组分析业务中：(1)巴豆酰化修饰在生殖发育中有重要作用，被著名期刊Cell 评为年度五大亮点 (2)乳酸化修饰在癌症发生、发展中有重要的作用，被著名期刊 Nature 评为近年来癌症研究中的重要进展。　　公司持续推出新的蛋白质组学分析类型，引领行业的发展前沿，例如：(1)在高深度蛋白质组学分析领域，公司与布鲁克、赛默飞等国际知名质谱仪器公司深度合作，于行业内率先提出并商业化4D蛋白质组学分析 (2)公司不断推进蛋白质组学检测的极限，在业内率先推出针对单个细胞进行的基于微流控的单细胞蛋白质组学服务，解决了传统蛋白质组学对样本需求量大、不能满足对单个细胞进行分析的问题。景杰生物推出的上述创新服务在2024年4月举办的第二届TICSSO国际单细胞及空间组学大会中，荣获“2023年度产业里程碑事件”奖项 (3)公司于2024年创新推出全息空间蛋白质组学分析，能够在空间范围对生物样本进行全景的蛋白质组学、蛋白质修饰组学分析，将传统只能对组织蛋白质组分析提升到细胞水平分析，极大拓展了其应用范围。　　引领蛋白质组学技术产业化，推动行业高质量发展　　蛋白质组学作为前沿学科，其产业化发展仍处于快速发展的早期阶段。而景杰生物作为蛋白质组学的行业龙头，为行业的技术创新和产业化应用作出了突出贡献，比如率先在行业内推出并实现了4D蛋白质组学分析、单细胞蛋白质组学分析、空间蛋白质组学技术等新型分析技术服务的大规模商业化。　　根据公开信息显示，景杰生物主要面向高校、科研院所等基础研究客户、医院客户以及生物医药企业等工业客户。景杰生物不断扩大高素质的销售人员队伍，实现更多机构和地域的客户覆盖，已与华中农业大学、浙江大学、复旦大学、中国人民解放军陆军特色医学中心、中国医学科学院基础医学研究所、四川大学华西医院、上海市第一人民医院、北京大学第三医院等超过2,000家国内外知名高校、研究院所及医院等机构建立业务合作关系。此外，公司积极开拓包括生物技术与新药开发企业在内的工业领域客户，与包括百济神州、鹍远基因、正大丰海等知名制药公司、基因检测公司建立业务合作关系。通过不断突破市场边界，加强客户覆盖，推动了行业的高质量发展。

继人类基因组计划（HGP）之后，以蛋白质组学为核心的组学技术正成为生命科学和生物医学研究的核心驱动力。随着质谱技术的飞速发展，蛋白质组学的研究边界不断拓展，在药物开发、临床医学、转化医学等研究中展现出巨大潜力。 然而，传统的蛋白质组学实验流程复杂，特别是在样品前处理阶段，人工操作不仅耗时耗力，还容易引入人为误差，影响样品的稳定性和实验的重现性。为了应对这一挑战，AI 与自动化技术的结合为蛋白组学研究带来了新的解决方案。为了探讨这一领域的最新进展与应用实践，Opentrons 联合仪器信息网将于 7 月 31 日 14:00-15:30 举办“AI 自动化移液技术揭开蛋白质组学研究新篇章”线上研讨会。√ 重塑研究范式，提升效率与精度√ 智能优化，解锁复杂样本分析√ 推动跨学科融合，开启创新之门 会议日程时间报告题目嘉宾报告摘要14:00蛋白质组学样品制备技术及发展趋势胡水旺南方医科大学 高级实验师蛋白质组学技术已经成为系统生物学时代最常用的研究工具之一。最常用的技术平台包括双向电泳、高效液相色谱和质谱。但是蛋白质样品制备是蛋白质组学研究的第一步，也是最关键的步骤，很容易被忽视。本报告主要围绕蛋白质组学样品制备技术及发展趋势展开话题，希望能为正在或将要开展蛋白质组学研究的同仁带来帮助。14:30人工智能移液工作站在高效蛋白组学实验中的创新实践与应用文梃棡合创生物工程(深圳)有限公司 大中华区应用科学家人工智能移液工作站在高效蛋白组学实验中的创新实践与应用15:05微量与空间蛋白组学新技术及其应用申华莉复旦大学 研究员单细胞水平 DNA 和 RNA 高通量测序结果表明，细胞的分子异质性比我们想象的更复杂和多样。本报告主要介绍我们团队近年来发展的一系列针对微量细胞和组织样本蛋白组学的新方法新技术，包括适用于微量样品的一体化快速蛋白酶解方法 SMID 技术、微量样品磷酸化蛋白组学技术 mini-Phos，用于快速酶解的 MOSF 技术、以及适用于单细胞样本蛋白组学分析的 SMID-MOSF 技术等。我们应用这些方法对阿尔茨海默症、睡眠-觉醒障碍等生物医学问题进行了深入探讨。2轮抽奖，3重大礼包：智能手环、保温杯、杜邦手提袋

1月2日，佛山奥素博新科技有限公司（以下简称奥素科技）宣布完成近亿元A轮融资。本轮融资由鲁信创投领投，老股东启明创投、线性资本、同创伟业等持续加码，凯乘资本（WinX Capital）担任财务顾问。本轮融资后，奥素科技将进一步加速在单细胞蛋白组学领域的商业化推广，提供差异化的产品和服务，填补实验室样本预处理、功能发现及验证等需求的空白，力争将中国制造的先进生命科学仪器推向全球市场。奥素科技成立于2021年，具有全球领先的有源数字微流控液滴操控平台，在两年多时间内已连续获得四轮融资，股东包括诸多顶级VC及知名产业投资人。公司推出的第一款商业化产品Boxmini™ SCP，是全球首款全流程微流控片上单细胞蛋白组学样本前处理工具，高效协助用户实现高通量、快速、精确的微量样本控制，一站式完成复杂的单细胞蛋白质样本前处理工作，且对无标记和TMT标记处理方案均可适配，产品推出后备受市场关注。对于本次融资，奥素科技创始人兼CEO马汉彬博士表示：“将消费电子半导体技术引入到生命科学领域，奥素团队已经完成了0到1的积累：特别是在单细胞蛋白质组学样本前处理应用场景，我们通过有源数字微流控微芯片上纳升样本精准操控及全流程集成能力，获得了海内外多位头部PI的认可并产生了对整个领域有促进意义的实验结果；在单细胞多组学、微生物及合成生物学等其他领域，奥素也将与不同的下游伙伴携手前行，加速新产品的开发及商业化落地。我们将在新老股东的支持下，利用产品技术优势，迅速开拓海内外市场，以单细胞蛋白质组学产品为突破点，通过开放式数字微流控共享平台打造半导体技术的生物芯片生态，让生命科学实验室及医疗检验自动化快速迈入消费电子时代。”此前，在仪器信息网第六届细胞分析网络大会（iCCA2023）的【单细胞分析技术】专题会场中，马汉彬研究员分享《 基于有源数字微流控的单细胞分选和操控系统》的主题报告。（详情点击）马汉彬 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 研究员马汉彬研究员课题组也在2023年成功研发出了一套基于大面积薄膜晶体管开关阵列的有源数字微流控平台，在Analytical Chemistry发表并被选为当期的封面论文。（详情点击）本轮领投方，鲁信创投副总经理邱方表示：“鲁信创投作为国有控股的专业创投机构，一贯秉持以创业投资形式，支持我国自主的研究平台、仪器设备成果应用转化，将实现我国高水平科技自立自强的任务放在首位。奥素科技掌握有源数字微流控的核心底层技术，有潜力将实验室自动化推进到一个全新的局面，形成新的研究平台。公司推出的单细胞蛋白组学产品，为单细胞多组学等前沿研究提供先进工具，在包括鲁信已投企业在内的下游客户中引起强烈关注，体现出国产科学仪器的高水平自立自强，即将迎来新的局面。鲁信创投将支持奥素科技，打好科学仪器设备国产化攻坚战。”启明创投合伙人陈侃表示：“启明创投作为上轮领投方，已连续两轮增资奥素科技。公司凭借强大的研发能力和优秀的执行力，快速的推出了单细胞领域的尖刀产品，面向一片蓝海市场。我们对公司未来充满信心，继续助力公司海外市场的商业化，期待奥素科技将“中国智造”先进科学仪器推向世界。”线性资本董事总经理郑灿表示：“线性资本作为天使轮领投方，坚定认为投资要找到正确的人。我们亲眼见证了马汉彬博士从一名科研工作者向现代企业家的转变。马汉彬博士的为人、科学素养、前沿视野和企业家精神令我们印象深刻。在他带领下，公司首先推出了具有划时代意义的单细胞蛋白质组学解决方案，为全球蛋白组学领域研究再填一把火。我们本轮继续增持，推动奥素科技向先进科学仪器标杆企业迈进。”同创伟业北京医药基金合伙人郗砚彬表示：“我们始终认为，奥素科技的数字微流控芯片系统，有望成为下一代生命科学微反应器的关键载体，持续为科学研究、医药工业等提供创新解决方案。公司的单细胞蛋白组学产品，将蛋白组学研究推进到了切实可行的单细胞颗粒度，使客户能够不再受工具所限，以全新的角度验证所知和探索未知。我们本轮继续增持，期待奥素科技能够让先进技术在应用层面全面开花。”凯乘资本创始合伙人邹国文表示：“凯乘资本很荣幸连续第三轮担任奥素科技融资的财务顾问，见证了奥素从初创、一路飞速发展及商业化；作为数字微流控行业头部企业，奥素能够穿越市场周期，在不到三年的时间连续获得四轮融资，充分体现了资本端对公司的高度认可。期待奥素在下游领域的进一步拓展，成为世界领先的生命科学工具企业。”关于鲁信创投：鲁信创投是山东省鲁信投资控股集团有限公司控股的省内最大、国内具有重要影响力的专业创投机构，是国内资本市场首家上市的创投机构（股票代码：600783.SH）。成立20余年以来，管理运作各类基金已达40余只，基金规模约200亿元，覆盖医疗健康、军民融合、先进制造、电子信息、新能源、新材料等细分产业，境内外上市公司40余家，在医疗健康领域先后投资了思路迪、硅基仿生、中科新生命、爱博泰克、唯迈医疗、美东汇成、英赛斯、荣昌生物等一批优秀企业。

近期，浙江大学化学系方群教授团队在国际权威期刊《Nature Communications》上发表了题为“Pick-up single-cell proteomic analysis for quantifying up to 3000 proteins in a Mammalian cell”的研究成果，创新性地提出了PiSPA（Pick-up Single-cell Proteomic Analysis）技术用于单细胞蛋白组分析。该工作流程利用纳升级微流控液滴操控机器人，可以实现单细胞精准捕获、样本前处理以及自动进样，利用布鲁克tims TOF Pro质谱仪在单个哺乳动物细胞内实现了超过3000种蛋白的定量深度。作者通过此项技术对三种不同的哺乳动物细胞（HeLa、A549和U2OS细胞）进行单细胞蛋白质组学研究，以及研究了HeLa细胞在迁移过程中的细胞异质性，均展现了超高的定量分析深度。PiSPA平台的单细胞捕获过程是基于SODA（Sequential Operation Droplet Array）技术开发的微流控液体处理系统，可在“点取式”操作模式下实现自动化纳升级单细胞分选，并且能够基于细胞的明场形态特征或是标记的荧光信号灵活地选择单细胞，具有很高的捕获成功率和指向性。此外，研究人员将商品化的锥形底部内插管改造成阵列化的纳升级微反应器，兼容后续的液相色谱自动进样，可大大提高整个工作流程的可操作性、可靠性和成功率。PiSPA平台可自动完成单细胞捕获、样品前处理、色谱分离、质谱检测等一系列操作，最大程度降低样品的损失。研究人员利用PiSPA工作流程，对多种哺乳动物单细胞实现了深度覆盖的定量分析。采用优化的胰蛋白酶/蛋白比例和色谱梯度，分别通过DDA和DIA扫描模式对A549、HeLa和U2OS三种细胞进行单细胞蛋白组分析，所有质谱数据均使用布鲁克4D蛋白质组学平台——timsTOF Pro进行采集。布鲁克独特的捕集离子淌度技术（TIMS）带了额外一维离子淌度信息，可大大降低样品分析复杂度，极大提高峰容量和分析物鉴定可靠性，最新一代平行累积连续碎裂技术（PASEF® ）可以实现极高的二级扫描速度和灵敏度，只需要很少量样本就可以达到组学鉴定新深度。在本研究中，timsTOF Pro更是展示了探索单细胞蛋白质组学的能力，在DIA扫描模式下，利用DIA-NN（MBR算法）进行library-free数据检索，可在A549、HeLa和U2OS三种细胞的单细胞样本中，分别平均定量到3008、2926和2259种蛋白质，展现了PiSPA平台在单细胞蛋白组定量分析中的覆盖深度；此外，有2869、2772和1889种蛋白质在至少80%的A549、HeLa和U2OS单细胞样本中被重复定量到，说明了PiSPA平台有很高的重复性和可靠性。为了证明PiSPA平台的实际应用价值，研究人员分析了迁移过程中HeLa单细胞的蛋白质组表达情况。通过细胞划痕实验，选取有明显迁移（n=46）和未发生迁移（n=43）的HeLa单细胞进行定量分析。采用DIA扫描模式，分别平均鉴定到了2544和2893种蛋白质，后续生物信息学分析发现Cdc42、Rac1和RhoA等蛋白在发生迁移的HeLa细胞中发生显著上调，揭示了迁移过程中的焦点粘附和肌动蛋白骨架调节通路发生激活，说明了PiSPA可以作为细胞迁移研究和抗癌药物靶点研究的有效工具。PiSPA工作流程包含了高精度的液体操控、单细胞的精确前处理，结合布鲁克先进的液相色谱-捕集离子淌度谱-四极杆飞行时间质谱仪（LC-TIMS-QTOF MS）进行蛋白质组分析，突破了传统质谱分析在单细胞蛋白组研究领域的技术瓶颈，实现在单个哺乳动物细胞中定量超过3000种蛋白，重新定义了单细胞蛋白质组学分析。这项成果也再次向我们证明了单细胞蛋白质组学在疾病诊断和预防、药物开发、癌症基因组学等精准医学研究中的应用潜力。参考文献：1. Wang Y, Guan ZY, Shi SW, et al. Pick-up single-cell proteomic analysis for quantifying up to 3000 proteins in a Mammaliancell. Nat Commun. 2024 15(1):1279.2. Meier F, Brunner AD, Koch S, et al. Online Parallel Accumulation-Serial Fragmentation (PASEF) with a Novel Trapped Ion Mobility Mass Spectrometer. Mol Cell Proteomics. 2018 17(12):2534-2545.3. Meier F, Brunner AD, Frank M, et al. diaPASEF: parallel accumulation-serial fragmentation combined with data-independent acquisition. Nat Methods. 2020 17(12):1229-1236.

p style=" margin: 0px 0px 14px background: white text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " strong 仪器信息网讯 /strong & nbsp span style=" text-indent: 2em " 近日，北京大学白玉副教授团队在常压质谱免疫分析平台工作的基础上，设计并拓展质谱探针，利用基于狄恩流的微流控芯片实现单细胞排列，结合纳升电喷雾-高分辨质谱（nanoESI-HRMS），搭建了多维度有机质谱流式细胞分析平台。 /span /p p style=" margin: 0px 0px 14px background: white text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " span style=" text-indent: 2em " /span /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 331px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202011/uepic/e034a7c1-bb38-4c40-8a79-225f9e1d02e2.jpg" title=" 1.jpg" alt=" 1.jpg" width=" 600" height=" 331" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center text-indent: 2em line-height: 1.75em " 多维度有机质谱流式分析平台 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 该平台能够高通量地对单细胞水平的蛋白质和代谢物等多维度信息进行同时获取。相关成果2020年10月21日在& nbsp Angewandte Chemie International Edition& nbsp 在线发表（Multi-Dimensional Organic Mass Cytometry: Simultaneous Analysis of Proteins and Metabolites on Single Cells，Angew. Chem. Int. Ed.,& nbsp 2020, DOI: 10.1002/anie.202009682）。 strong style=" text-indent: 2em " span style=" text-indent: 2em color: rgb(0, 112, 192) " ( /span span style=" text-indent: 2em color: rgb(0, 112, 192) " a href=" https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/anie.202009682" target=" _blank" 点击链接了解论文详情 /a ) /span /strong /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 单细胞中内容物体积少、含量低、种类多、分析窗口有限，使得高灵敏、高信息覆盖度、快速、高通量的单细胞分析面临重大挑战。通过单次测量实现多维度、多参数的单细胞定量信息获取，对于细胞分型、鉴定以及单细胞水平的疾病相关分子机制研究具有重要意义。单细胞测序技术方兴未艾，但针对单细胞中蛋白质和代谢物的分析技术仍非常有限，尤其是大量蛋白质和代谢物的同时分析尚未见报道。荧光流式细胞术可对单细胞中多种蛋白质进行分析，然而光谱带宽重叠问题限制了其同时测定的通道数。以CyTOF为代表的质谱流式细胞仪可实现单细胞中40余种蛋白质的同时定量分析，但其依赖于ICP-MS仪器，且ICP-MS无法提供细胞内源物质结构信息，极大地限制了方法的检测对象；有机质谱的结构鉴定能力强、质量分辨率高，可实现单细胞中小分子代谢物的分析。基于有机质谱建立流式细胞分析新方法，从而获取单细胞中蛋白组、代谢组等多组学信息，在单细胞异质性相关研究具有不可替代的分析优势。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 该工作中设计并合成了一系列基于罗丹明质量标签的质谱探针，对单细胞表面的CA125、CEA、EpCAM、CD24、CD44和CD133等重要的蛋白标志物进行标记；标记的细胞利用基于迪恩流的微芯片实现单细胞排列，并利用nanoESI-HRMS实现单细胞检测。离子化过程中可实现质量标签的高效解离和细胞内容物的有效释放，从而确保了单细胞中蛋白质和代谢物信息的同时获取。该质谱流式分析平台成功实现了单细胞水平6种目标蛋白质及84种代谢物的同时检测，证实了蛋白质和代谢物在细胞个体间的显著差异性。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 753px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202011/uepic/834f3be8-504e-4692-8549-7d4e4e92ea8e.jpg" title=" 2.jpg" alt=" 2.jpg" width=" 600" height=" 753" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center line-height: 1.75em text-indent: 2em " A2780细胞质谱流式分析结果 /p p style=" line-height: 1.75em text-align: justify text-indent: 2em " 基于该多维度有机质谱流式细胞分析平台所获取的信息，工作首次同时利用蛋白质及代谢物信息作为细胞分型依据，在5种肿瘤细胞的PCA分析中获得了更好的鉴定和分型结果。在利用Ward’s法得到的聚类结果中，相比于利用单一的蛋白质或代谢物信息，使用蛋白质和代谢物的综合信息能够获得更高的分型灵敏度和特异性。单细胞分析方法在干细胞研究、细胞耐药性研究以及癌症治疗等方面具有重要意义，该流式平台还成功实现了肿瘤细胞耐药异质性分析，其结果有望为分子水平的耐药性细胞研究或癌症干细胞研究提供分析依据。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 590px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202011/uepic/6dfdd07e-01d8-40ed-aed8-bd47e0c1d11b.jpg" title=" 3.jpg" alt=" 3.jpg" width=" 600" height=" 590" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center text-indent: 2em line-height: 1.75em " 细胞分型和肿瘤耐药差异性结果图 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 该论文第一作者为15级博士研究生徐姝婷。工作得到国家自然科学基金委和科技部国家重点研发计划和北京市自然科学基金重点项目的资助。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " 研究学者： /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 200px height: 250px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202011/uepic/38d36728-c2e0-4fc5-8087-cbb4d275ac50.jpg" title=" 白玉.jpg" alt=" 白玉.jpg" width=" 200" height=" 250" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" text-align: center " 北京大学副教授 白玉 /p p style=" line-height: 1.75em " 研究领域与研究兴趣： /p p style=" line-height: 1.75em " 　　1.超灵敏质谱分析新方法研究； /p p style=" line-height: 1.75em " 　　2.单细胞质谱分析； /p p style=" line-height: 1.75em " 　　3.新型纳米分离介质在复杂体系分离分析中的应用； /p p style=" line-height: 1.75em " 　　4.常压敞开式质谱离子化技术及其仪器研发； /p p style=" line-height: 1.75em " 　　5.疾病相关的代谢组学研究。 /p p style=" text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " strong 点击了解白玉课题组网页： /strong a href=" https://www.chem.pku.edu.cn/PAAL/" target=" _blank" https://www.chem.pku.edu.cn/PAAL/ /a /p p br/ /p

p 　 strong 　摘要 /strong br/ /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　prm-PASEF& reg 方法大幅提高4D-靶向蛋白质组学定量能力 /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　Matthias Mann实验室利用dia-PASEF& reg 、超低流量Evosep色谱和TIMS/PASEF装置的进一步的改进实现单个细胞鉴定超过1000种蛋白质 /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　布鲁克获得Albert Heck实验室的PhoX交联剂许可，caps-PASEF将进一步助力结构蛋白质组学研究 /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify text-indent: 2em " 布鲁克凭借TIMS技术商业化的成功，斩获HUPO 2020科学技术奖 /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify text-indent: 2em " br/ /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　2020年10月19日，第19届人类蛋白质组组织世界网络大会(hupo2020.org)上， 布鲁克公司的Melvin A.Park和Oliver Raether因捕集离子淌度技术(TIMS)和平行积累连续碎裂(PASEF& reg )方法的成功商业化而获得HUPO科学技术奖。该奖项以表彰新的方法改变了科学家研究蛋白质组学的方式，验证了timsTOF Pro使用短梯度的大队列深度4D-蛋白质组学在转化医学中的应用。布鲁克还借此机会对PASEF共同发明人Matthias Mann教授的贡献表示感谢。 /p p style=" line-height: 1.5em text-align: center " strong A：用PaSER& #8482 实现实时数据库搜索‘Run and Done’ 4D-蛋白质组学 /strong /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　布鲁克进一步宣布发布PaSER，这是一款基于完全基于GPU计算的软件，在最近宣布收购的IP2软件的基础上进行开发的，实现了蛋白质组学数据库的“实时”搜索。“PaSER”一词是由Scripps研究所的John Yates III教授和Robin Park博士创造的，由实时并行数据库搜索引擎(Parallel Database Search Engine in Real-time)英文单词的首字母缩写组成。独特的PaSER架构使用在GPU上运行的并行多线程搜索引擎，以比数据采集更快的速度实时搜索蛋白质组学结果。这就是‘Run and Done’的高通量4D-蛋白质组学，即在数据采集完成后，科学家们就已经可以鉴定肽和蛋白质组。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202010/uepic/0caae4db-f789-453e-aebe-a3f243058378.jpg" title=" 1.jpg" alt=" 1.jpg" / /p p style=" line-height: 1.5em text-align: center " strong 图1： PaSER可以实时监测4D-蛋白质组学数据采集 /strong /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　John Yates III教授将在 a href=" https://www.bruker.com/events-records/2020/hupo-connect-2020.html" target=" _blank" style=" color: rgb(31, 73, 125) text-decoration: underline " span style=" color: rgb(31, 73, 125) " strong HUPO Connect 2020的布鲁克网络研讨会 /strong /span /a 上将发表以“质谱和信息学的协同效应”为主题的演讲，Robin Park博士将在布鲁克蛋白质组学用户网络会议上探讨IP2和PaSER。 /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　布鲁克蛋白质组学副总裁Gary Kruppa博士评论道：“timsTOF Pro使4D-蛋白质组学可以大规模测量每一个被检测到的多肽的离子迁移率以获得碰撞截面(CCS)。结合timsTOF Pro的速度，这意味着蛋白质组学的瓶颈已经从检测技术转移到大量数据的处理上来。IP2的速度和基于PaSER GPU的搜索是timsTOF Pro的完美搭配。同时，我们很高兴Robin Park博士加入布鲁克，他将继续为TIMS/PASEF方法开发IP2和PaSER。” /p p style=" line-height: 1.5em text-align: center " strong B：超高灵敏度和真正的单细胞4D-蛋白质组学 /strong /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　Matthias Mann教授在德国马普所和哥本哈根大学医学院的研究团队与Evosep和布鲁克进行合作，在高灵敏度和真正的单细胞蛋白质组学研究上取得了重大进展。 改造的timsTOF Pro可以从少量样品甚至对单个细胞进行蛋白质组学分析。 /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　Matthias Mann教授将在HUPO Connect 2020环节中介绍 “系统生物学的深度视觉蛋白质组学”方面的工作，而他的学生Andreas Brunner博士将在 a href=" https://www.bruker.com/events-records/2020/hupo-connect-2020.html" target=" _blank" style=" color: rgb(31, 73, 125) text-decoration: underline " span style=" color: rgb(31, 73, 125) " strong HUPO Connect 2020的布鲁克网络会议 /strong /span /a span style=" color: rgb(31, 73, 125) " strong 上 /strong /span 介绍“timsTOF上的超高灵敏度MS使单细胞的蛋白质组学分析成为可能”。 /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　Matthias Mann教授说：“从样本处理和分析的角度来看，在真正的单细胞水平上对蛋白质表达进行有意义的测量是非常具有挑战性的。我们很高兴能与Evosep和布鲁克成为合作伙伴，以帮助我们实施、证明并最终将我们的想法付诸实践，以便在不久的将来为所有研究人员提供真正的单细胞蛋白质组学。” /p p style=" line-height: 1.5em text-align: center " strong C.靶向定量4D-蛋白质组学与prm-PASEF /strong /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　布鲁克的prm-PASEF定量蛋白质组学工作流程是目前通道数目最多的靶向蛋白质组学方法，TIMS提供的额外分离维度还可以减少MS2定量分析中的干扰。 凭借PASEF方法的速度和额外的TIMS分离优势，prm-PASEF现在可以在每100毫秒的TIMS分离中靶向十二种以上的母离子。 /p p style=" line-height: 1.5em text-align: center " strong /strong /p p style=" text-align: center" img style=" max-width:100% max-height:100% " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202010/uepic/32db7ac2-da14-4399-93b7-e57823a38c9a.jpg" title=" 2.jpg" alt=" 2.jpg" / /p p style=" line-height: 1.5em text-align: center " strong 图2：用TIMS prm-PASEF通过离子淌度过滤掉干扰离子 /strong br/ /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　卢森堡健康研究所和卢森堡大学的Gunnar Dittmar教授将在 a href=" https://www.bruker.com/events-records/2020/hupo-connect-2020.html" target=" _blank" style=" color: rgb(31, 73, 125) text-decoration: underline " span style=" color: rgb(31, 73, 125) " strong HUPO Connect 2020的布鲁克网络研讨会 /strong /span /a 上介绍“基于prm-PASEF的超高通道数的靶向蛋白组学新方法用于临床研究”。 /p p style=" line-height: 1.5em text-align: center " strong D. caps-PASEF方法与PhoX交联剂联合用于结构4D-蛋白质组学研究 /strong /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　布鲁克很高兴地宣布与Utrecht大学的Albert Heck和Richard Scheltema合作，并获得了PhoX交联技术使用授权。 /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　timsTOF Pro利用PhoX和新型caps-PASEF方法在交联质谱法中的优势在《Molecular and Cellular Proteomics》中发表的论文《Benefits of Collisional Cross Section Assisted Precursor Selection for Cross-linking Mass Spectrometry》中有详细描述。 布鲁克的PhoX交联试剂将于2021年初上市。 /p p style=" text-align: center" img style=" max-width: 100% max-height: 100% width: 400px height: 246px " src=" https://img1.17img.cn/17img/images/202010/uepic/5435ce79-4850-4347-8dc5-d42723e30cef.jpg" title=" 3.jpg" alt=" 3.jpg" width=" 400" height=" 246" border=" 0" vspace=" 0" / /p p style=" line-height: 1.5em text-align: center " strong 图3：Utrecht大学的Albert Heck和Richard Scheltema开发的PhoX交联剂的结构。 /strong /p p style=" line-height: 1.5em text-align: center " strong E.4D-蛋白质组学数据分析软件开发 /strong /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　因为布鲁克采用独特的开放式数据文件格式，围绕timsTOF Pro的第三方软件生态系统正在不断发展，包括Bioinformatics Solutions 公司的PEAKS Studio和PEAKS Online软件包对dia-PASEF的支持。特别是，PEAKS Online还提供了一个增强的、基于云的解决方案，用于处理来自大样本队列的大型数据集，LFQ定量和SILAC等新工作流也得到进一步提升。MaxQuant也很快将支持dia-PASEF数据处理。 /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　Biognosys宣布使用SpectroMine快速处理timsTOF Pro的4D PASEF数据，SpectroMine基于强大的Pulsar搜索引擎构建，可用于DDA蛋白质组学策略的多线程和非标记定量分析。 /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　Biogosys的首席技术官Lukas Reiter博士评论道：“我们一直将优化我们软件对timsTOF Pro的支持作为首要任务，从而实现对4D PASEF数据的快速处理和蛋白质组的深度覆盖。SpectroMine 2现在可用于同位素标记，以及使用timsTOF Pro数据进行非标记定量(LFQ)工作流。” /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　HUPO Connect 2020的布鲁克网络会议的会议详情，请点击 a href=" https://www.bruker.com/events-records/2020/hupo-connect-2020.html" target=" _blank" https://www.bruker.com/events-records/2020/hupo-connect-2020.html /a strong /strong /p p style=" line-height: 1.5em text-align: justify " 　　 /p

2003年12月15日，由中国科学院院士贺福初牵头的“人类肝脏蛋白质计划”（HLPP）启动，这是我国领导的第一项重大国际合作计划，也是第一个人类组织/器官的蛋白质组计划。 北京蛋白质组研究中心主任、蛋白质组学国家重点实验室副主任秦钧告诉《中国科学报》记者，十余年来，HLPP经历了三代更迭，从第一代版本的肝脏总蛋白质组，到第二代的肝脏细胞器蛋白质组，以及到刚刚完成的第三代肝脏不同细胞亚群的蛋白质组解析。HLPP的肝脏蛋白质组研究正在并将继续作为“中国人类蛋白质组计划”（CNHPP）的先导，为CNHPP的发展探明道路。 事实上，通过HLPP研究十余年的努力，中国蛋白质组研究团队已向世界交上了一份漂亮的答卷。 据记者了解，中国科学家成功构建了迄今国际上质量最高、规模最大的人类第一个器官蛋白质组的表达谱、修饰谱、连锁图及其综合数据库；首次实现人类组织与器官转录组和蛋白质组的全面对接；在炎症诱发肿瘤等方面，发现一批针对肝脏疾病、恶性肿瘤等重大疾病的潜在药靶、蛋白质药物和生物标志物。 2008年，张学敏课题组首次发现炎症和免疫的新型调控分子CUEDC2，可作为肿瘤耐药的新标志物，从而为克服癌细胞耐药提供了原创性的药物新靶点和治疗新思路。2010年，周钢桥课题组“逮到”肝癌的易感基因，为肝癌的风险预测和早期预警提供了重要理论依据和生物标记̷̷上述几项成果均发表于国际顶级的《科学》《自然》系列杂志。 秦钧认为，蛋白质组学研究是我国生命科学中几个能够始终跻身世界前沿的科学领域之一。 而现在，世界蛋白质组学领域内的新一轮科技竞赛已开始。中国科学院院士、中国科学院大连化学物理研究所研究员张玉奎表示，虽然中国在蛋白质组学领域走在了世界前列，但国外有些团队如今正快马加鞭，中国科学家必须加快步伐，不能丧失已经取得的优势。 这也是我国开展CNHPP研究的一个重要原因。“这是真正的原始创新，是中国能够引领世界科技发展的重要领域之一。”贺福初说。

随着人类基因序列的完成，蛋白质组学热浪掀起了后基因组年代的序幕，人类将更深入地了解疾病和生命的本源。近年来，质谱、自动化和AI大数据等技术的进步极大地推动了蛋白质组学研究方法的革新。从过去大费周章才能清点一个样品中的近千个蛋白质，到如今使用高分辨质谱和AI可以轻松对数千个样品的逾万个蛋白质进行定量分析，蛋白质组学的研究愈发深入。为帮助大家及时了解蛋白质组学最新进展与前沿技术，仪器信息网将于2024年9月5日举办“第六届蛋白质组学技术与应用进展”主题网络研讨会，围绕蛋白质组学新技术新方法、翻译后修饰蛋白质组学、蛋白质组学与精准医学、单细胞与空间蛋白质组学等热门研究方向展开探讨与交流，期待你的参与！报名链接：https://insevent.instrument.com.cn/t/sro（点击报名）会议日程“第六届蛋白质组学技术与应用进展”网络研讨会2024年9月5日报告时间报告方向专家单位09:00-09:30甲基化蛋白质组分析新方法及其在生物功能研究方面的应用叶明亮中国科学院大连化学物理研究所 研究员09:30-10:00蛋白质组学与精准医学丁琛复旦大学 研究员10:00-10:30AI移液工作站在高效蛋白质组学实验中的创新应用文梃棡合创生物工程（深圳）有限公司 大中华区应用科学家10:30-11:00基于质谱的结构特异糖蛋白质组学及生物医学应用田志新同济大学 教授11:00-11:30颠覆认知，“质的飞跃”——Orbitrap Astral如何颠覆代谢组学研究范超赛默飞世尔科技 色谱质谱应用科学市场经理11:30-12:00基于蛋白质翻译后修饰组学的病理机制解析和治疗策略研究徐骏宇中国科学院上海药物研究所 研究员12:00-13:30午休时间13:30-14:00Expansion proteomics and perturbation proteomics郭天南西湖大学 特聘研究员/长聘副教授14:00-14:30布鲁克高通量高深度4D-蛋白质组学新方案马贝贝布鲁克 (北京) 科技有限公司 应用工程师14:30-15:00解密蛋白质组学样本质控走向自动化高通量的黑科技程鳞安捷伦诊断与基因组学事业部 应用工程师15:00-15:30微量生物样本的蛋白组捕获与分析技术丁显廷上海交通大学 教授15:30-16:00整体蛋白组学（Top-down proteomics）中的串联质谱数据解析孙瑞祥北京生命科学研究所 副研究员16:00-16:30双链RNA结合蛋白的质谱鉴定及其生物功能研究陈瑞冰天津大学 教授16:30-17:00微生物与细胞外囊泡的蛋白质组学研究肖华上海交通大学 教授17:00-17:30疾病相关的尿液细胞外囊泡蛋白质组学研究与应用杨福全中国科学院生物物理研究所 研究员报告嘉宾叶明亮 中国科学院大连化学物理研究所 研究员报告题目：《甲基化蛋白质组分析新方法及其在生物功能研究方面的应用》博士，中国科学院大连化学物理研究所研究员。2015年获得杰出青年基金资助，2016年入选科技部中青年科技创新领军人才，2018年入选国家“万人计划”科技创新领军人才。长期从事蛋白质组学分析新技术新方法的研究，侧重蛋白质翻译后修饰分析和药物靶标鉴定方法研究，在Nat. Methods，Nat. Chem. Biol., PNAS, Nat. Commun., Nat. Protoc.，Angew. Chem. Int. Ed, JACS, Adv. Sci., Anal. Chem.等SCI期刊上发表发表论文200余篇，被引用1.56万次。先后主持基金委杰出青年基金、国家重点研发计划重点专项、基金委重点项目、中加健康合作项目等项目。【报名参会】丁琛 复旦大学 研究员报告题目：《蛋白质组学与精准医学》复旦大学特聘教授，人类表型组研究院副院长，生命科学学院教授，博士生导师。科技部重点研发计划首席科学家，国家“万人计划”科技创新领军人才，中组部青年千人计划，北京市“海聚工程”特聘教授，北京市“优秀青年人才”，上海市“曙光人才计划”，上海市“优秀学术带头人计划”。中国生物物理学会表型组学分会创会秘书长，中国生物化学与分子生物学会蛋白质组学分会委员，中国抗癌协会专业委员会委员，Springer出版集团《Phenomics》杂志创刊执行主编。主要从事以蛋白质组为核心的临床多组学研究：开发一站式高效蛋白质组技术系统和数据云平台Firmiana；建立了内源性转录因子活性分析技术(catTFRE)；转录因子DNA修饰结合偏好性解析技术(modi-TFRE)；染色质开放域转录调控蛋白质机器解析技术(ATAC-MS)利用多维度组学解析了胶质瘤、胃癌、肝癌、多器官鳞癌、膀胱癌、胰腺导管癌、胆管癌等队列的多维度分子调控网络图景。近5年以通讯作者在Nat Biotechnol、Nat Nanotechnol、Cell Research、 Gastroenterology、J Hematol Oncol、Hepatology、Adv Sci、Sci Adv、Nature Commun (16篇) Mol Cell、J Exp Med、EMBO J、PNAS等高水平杂志发表论文70余篇，邀请综述2篇。主持国家科技部重点研发计划课题2项、科技部国际合作项目1项、863课题1项、国家自然科学基金重点项目3项、北京市自然科学基金1项、北京市留学人员重点项目1项，上海市市级重 大科技专项1项，上海市张江专项2项，产学研项目1项。获得中国专利11项、美国专利1项。【报名参会】郭天南 西湖大学 特聘研究员/长聘副教授报告题目《Expansion proteomics and perturbation proteomics》郭天南，西湖大学医学院、生命科学学院长聘副教授，西湖实验室智能蛋白质组中心主任，西湖大学未来产业研究中心兼聘研究员，国家高层次人才专家。毕业于华中科技大学同济医学院临床医学七年制，武汉大学生物科学双学位，新加坡南洋理工大学博士，瑞士苏黎世联邦理工大学博士后。长期从事蛋白质组学相关研究，联合人工智能，解析生物过程的原理，助力疾病诊疗。更多信息请看guomics.com。【报名参会】丁显廷 上海交通大学 教授报告题目：《微量生物样本的蛋白组捕获与分析技术》丁显廷，上海交通大学特聘教授，国际合作交流处副处长、生物医学工程学院分子医学纳米平台主任、个性化医学研究院常务副院长。民盟中央委员、民盟上海交通大学委员会副主委，徐汇区政协委员。国家“万人计划”科技创新领军人才、国家“千人计划”青年人才、国家基金委优秀青年科学基金、求是基金会“求是杰出青年学者奖”、上海市“曙光计划”学者。先后担任国家 “重大新药创制”科技重大专项负责人、国家重点研发计划“生物安全关键技术”专项负责人、比尔.盖茨基金会国际重大专项负责人、科技部APEC国际合作项目负责人。在Nature, PNAS, Advanced Materials, Science Advances, Genome Biology, Nature Communications等领域内旗舰杂志发表论文150余篇；授权国内外发明专利60余项。研究方向：单细胞时空蛋白组学技术、个体化诊疗标志物发现与检测。【报名参会】田志新 同济大学 教授报告题目：《基于质谱的结构特异糖蛋白质组学及生物医学应用》2003年于中国科学院化学研究所分子反应动力学国家重点实验室获得化学博士学位。2004-2011年先后在美国明尼苏达大学化学系和太平洋西北国家实验室从事合作研究。2011-2013年被聘为中国科学院大连化学物理研究所研究员，高分辨质谱技术研究组组长。2013年-至今被聘为同济大学化学科学与工程学院教授。现为中国生物化学与分子生物学会糖复合物专业委员会及蛋白质组学专业委员会委员、中国生物物理学会糖生物学分会委员、中国质谱学会理事。【报名参会】徐骏宇 中国科学院上海药物研究所 研究员报告题目《基于蛋白质翻译后修饰组学的病理机制解析和治疗策略研究》徐骏宇，中国科学院上海药物研究所研究员，课题组长，获得国家自然科学基金优秀青年项目，中国科协青年托举工程，上海市科委启明星计划资助。2012 年本科毕业于华东理工大学，2017 年获得华东理工大学博士学位。于2017 年至2020年在中国科学院上海药物研究所进行博士后深造。本人以基于生物质谱的蛋白质组学研究策略，围绕着化学蛋白质组学与翻译后修饰，临床蛋白质组学与精准医学开展相关研究工作，揭示新修饰的分子调控机制，探究潜在化学干预策略，鉴定及发现潜在生物标志物及药物靶标，为精准医学和个性化治疗提供重要资源和线索。迄今为止，共在Cell、 Nat Cancer、Sci Transl Med 、Cell Metab、Cell Chem Biol等国际学术期刊上发表第一和通讯作者（含共同）文章合计20篇。相关研究工作被国际人类蛋白质组学组织（HUPO）列为“典型研究成果”，被Cell，Nat Rev Clin Oncol，Cancer Discov等顶级学术期刊进行前瞻性评述（Preview），列入研究亮点（Highlight），入选《中国2020年度重要医学进展》、《2020中国恶性肿瘤学科发展报告》和《2020年上海科技进步报告》，并受到中央电视台、人民日报等国内外媒体广泛报道。研究工作在中央电视台《透视新科技》栏目和中国科学院官方科普平台《科学大院》做了进行相关科普报道。徐骏宇入选J. Proteome Res期刊评选的首届 Rising Stars in Proteomics and Metabolomics，入选首届上海科技青年“35人引领计划”提名获奖者，获2021年度上海市科技系统“青年五四奖章（个人）”称号以及赛诺菲—中国科学院上海生命科学研究院优秀青年人才奖。【报名参会】陈瑞冰 天津大学 教授报告题目：《双链RNA结合蛋白的质谱鉴定及其生物功能研究》陈瑞冰，天津大学药学院教授、博士生导师，教育部青年长江学者、天津大学英才教授。本科毕业于北京大学，后赴美国UW-Madison留学获博士学位。研究方向为生物质谱分析及肿瘤蛋白质组学。作为第一/通讯作者在Nat Commun、Anal Chem、Mol Cell Proteomics等期刊发表学术论文50余篇。现任All Life副主编、Cancer Biology & Medicine 编委、Journal of Mass Spectrometry编委、中国质谱学会学术委员、中国青年科技工作者协会专委会委员、中国分析测试协会青年委员、天津市青年科技工作者协会理事、天津市分析测试协会理事、天津市细胞生物学学会理事等职务。获中国分析测试协会科学技术二等奖、中国抗癌协会科技奖一等奖、天津市青年科技工作者协会优秀科技工作者、天津市青年人才托举工程、天津市“131”创新型人才、天津市青年科技优秀人才等荣誉。【报名参会】肖华 上海交通大学 教授报告题目：《微生物与细胞外囊泡的蛋白质组学研究》肖华博士，上海交通大学教授、博导。国家海外高层次人才引进计划入选者，科技部863青年科学家专题入选者。毕业于中国科学院大连化学物理研究所，获分析化学博士学位。曾先后在美国加州大学欧文分校、加州大学洛杉矶分校和密西根大学安娜堡分校从事博士后研究。主要围绕生命科学、转化医学开展生物分离分析新技术新方法新装置研究，在蛋白质组学、修饰组学、微生物组学、细胞外囊泡、癌症标志物等方面开展工作，先后在国际重要学术期刊发表论文90余篇，获得授权发明专利21项。先后主持科技部青年863项目、国家自然科学基金青年项目、面上项目、国家重点研发计划任务课题、上海市科委自然基金面上项目等。现任中国蛋白质组学专业委员会委员。【报名参会】杨福全 中国科学院生物物理研究所 研究员报告题目：《疾病相关的尿液细胞外囊泡蛋白质组学研究与应用》杨福全，中国科学院生物物理研究所研究员，中国科学院大学岗位教授，博士生导师，质谱首席技术专家。1992年毕业于中科院兰化所，获博士学位。先后在日本国立环境研究所、美国国家卫生研究院（NIH）国立心肺与血液研究所（NHLBI），以及美国Scripps研究所从事博士后和访问学者研究。主要研究方向：色谱、质谱、蛋白质组学等新技术和新方法的研究及其生命科学研究中的应用，在蛋白质和多肽药物质控方法建立与应用。发表SCI论文140余篇。【报名参会】孙瑞祥 北京生命科学研究所 副研究员报告题目：《整体蛋白组学（Top-down proteomics）中的串联质谱数据解析》孙瑞祥博士，北京生命科学研究所Research Scientist, 研究方向为计算蛋白质组学，生物信息学。对生物大分子的质谱分析具有深厚的研究基础，是一名生物质谱技术的Superfan，主要从事高通量的蛋白质，多肽，RNA等生物质谱数据的解析研究与软件开发工作：在蛋白质的ETD质谱数据、Top-Down整体蛋白质质谱数据，以及核酸RNA的串联质谱数据等方面开展深入的质谱数据解析研究。作为课题负责人，承担了多项国家863，973和自然科学基金研究课题。在美国质谱技术学报(JASMS)，Analytical Chemistry, Journal of Proteome Research等国际期刊以第一作者或通讯作者发表多篇论文。【报名参会】文梃棡 合创生物工程（深圳）有限公司 大中华区应用科学家报告题目：《AI移液工作站在高效蛋白质组学实验中的创新应用》文梃棡，昆士兰大学生物技术专业硕士，在生物技术和分子生物学领域有着丰富的实践经验和多年的工作经验，目前担任Opentrons大中华区应用科学家，在包括Nature Ecology & Evolution和Scientific Data等多个知名期刊发表多篇研究论文。【报名参会】范超 赛默飞世尔科技 色谱质谱应用科学市场经理报告题目：《颠覆认知，“质的飞跃”—— Orbitrap Astral如何颠覆代谢组学研究》赛默飞色谱质谱科学研究市场经理，药物分析学专业硕士，具有多年质谱仪器的应用研究和产品管理经验，在国内外核心期刊发表10余篇研究论文。目前就职于市场部，专注于科学研究市场推广工作。【报名参会】马贝贝 布鲁克 (北京) 科技有限公司 蛋白质组学应用工程师报告题目：《布鲁克高通量高深度4D-蛋白质组学新方案》马贝贝，现任布鲁克生命科学质谱部门应用工程师。毕业于兰州大学，具有丰富多组学实验和数据分析经验。目前从事基于timsTOF系列质谱的蛋白质组学技术支持和应用推广，熟练掌握蛋白质组学样品的分析方法和流程。【报名参会】程鳞 安捷伦科技（中国）有限公司 应用工程师报告题目：《解密蛋白质组学样本质控走向自动化高通量的黑科技》毕业于复旦大学，现任安捷伦诊断与基因组学应用工程师，在基因组学、蛋白质组学、实验室自动化等方向有丰富经验。【报名参会】扫码加入蛋白质组学技术交流群（发送备注姓名+单位+职位）扫码直达报名页面温馨提示:1) 报名后，直播前一天助教会统一审核，审核通过后，会发送参会链接给报名手机号。填写不完整或填写内容敷衍将不予审核。2) 通过审核后，会议当天您将收到短信提醒。点击短信链接，输入报名手机号，即可参会。

上海 双星峰会2021年11月27-29日，第二届全国代谢组学及蛋白质组学双星峰会在上海隆重召开，此次会议汇集了近200位国内外相关领域的知名专家、学者以及临床疾病、中医药、肿瘤、植物等多个研究方向的研究人员积极参与，共同交流探讨基于质谱的蛋白组学及代谢组学在精zhun医学、创新药、植物生理、营养健康、环境和食品等转化应用，共商我国代谢组学和蛋白质组学在后疫情时代的研究与发展。为降低疫情影响，大会采取线上同步直播的方式，在线人数达到600人。在此次会议中，赛默飞质谱组学应用专家鼎力助阵，分享超高分辨质谱技术在组学研究中的应用及进展，助力组学研究发展。在本次大会主会场上，赛默飞质谱组学应用资shen工程师范自全报告了“组学前沿-超高分辨质谱技术在组学研究中的应用和进展”，引起大家高度关注。上世纪90年代初开展的人类基因组计划，在破译人类遗传信息密码的同时，为科研学者提供了大量的完整基因编码序列，从而奠定了大量、快速鉴定蛋白质序列的坚实基础。然而，蛋白质以及代谢物的数量远远超过基因组中基因数量——基因分析量在万级，而蛋白质分析量可能在十万-百万级。完整的组学分析对质谱的性能提出了非常高的技术需求。赛默飞Orbtrap超高分辨质谱技术具有超高分辨率、超高质量精度、超高的稳定性及灵敏度等性能优势，助力科学家进行高通量的蛋白质和代谢物的结构表征和定量分析。质谱技术作为蛋白质和小分子物质的主要检测手段，借助赛默飞Orbitrap高分辨率质谱凭借其高精zhun的定性、定量能力，助力蛋白质组学和代谢组学研究实现精确医疗研究。通过蛋白质组、代谢组、脂质组等多种组学的联合研究，为疾病致病机理发现、疾病的早期诊断及预后生物标志物、疾病分型以及新的治疗靶点研究提供理论依据。随着研究人员对蛋白质组学和代谢组学研究的深入，对样品中分子的空间分布情况及其相互作用的需求日益增加。质谱成像技术能够直观的检测样品中分子的空间分布信息，近年来受到了高度关注与广泛应用，成为与传统光学显微成像互为补充的新一代“分子成像显微镜”。基于Orbitrap的成像技术具有超高的质量及空间分辨率，ji致清晰的成像结果为多种应用领域提供全面丰富的多层次数据。例如在赛默飞质谱成像技术支持下，Spengler教授团队研发出低至1.4μm 空间分辨率的应用，小鼠脑组织成像结果更加清晰。这个水平的空间分辨率也使得单细胞质谱成像技术成为可能。在较大的组织甚至整体动物研究方面，国内学者采用自主研发的空气动力学气流辅助解吸电喷雾电离质谱成像技术，在大鼠脑、肾脏和人食道癌组织中观察到数千种代谢物，并且采用人工神经网络算法，突破了定量研究中的难题，为疾病研究提供了有力的分析工具。会场外赛默飞领xian的Orbitrap质谱技术在现场一众质谱厂商中尤显突出。展台上全方位展示了基于其超高分辨的静电场轨道阱（Orbitrap）质谱平台结合其功能强大的软件平台提供的蛋白质组学及代谢组学全流程的整体解决方案，助力科研超越。

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,

第70届美国质谱年会（70th ASMS Conference on Mass Spectrometry and Allied Topics）于明尼苏达州（Minnesota）当地时间2022年6月5-9日（北京时间 2022年6月6-10日）举办，会议期间布鲁克公司推出新的 timsTOF HT 系统，进一步拓展了革命性的 4D-多组学 timsTOF 平台。timsTOF HT 采用新型第 4 代 TIMS（trapped ion mobility separation，捕集离子淌度分离）XR cell 和14 位 Digitizer，可实现更宽动态范围、更深的肽段覆盖率和更准确的定量分析。该系统在 4D 血浆、组织蛋白质组和表观蛋白质组学中表现出色。这些系统性能的提升不以牺牲超高灵敏度和高通量蛋白质组学分析（例如每天分析 50 个样本（SPD）或是高达 200 SPD 时的超高稳定性为代价，也不影响结果的可靠性（肽段和蛋白水平控制 1% FDR（错误发现率）），并且避免了靶向免疫识别方法中固有的抗原交叉反应性。利用 dia-PASEF 技术，timsTOF HT 质谱仪可以微克级样本中，在 60 分钟梯度内鉴定超过 100k 独特的肽段其定量分析 CV 值更是低于 5%。此外，timsTOF HT 还针对高通量、高深度和无偏血浆蛋白质组学和液体活检生物标记研究进行了优化。耶拿大学的 Florian Meier 教授说：“我们与布鲁克的合作实现了流程化组织蛋白质组学分析，这是临床蛋白质组学的一个关键领域。由于组织切片和活检常包含非常异质的细胞群，因此对他们的分析极具挑战性。timsTOF HT 系统的 dia-PASEF 采集模式可以在宽动态范围内对蛋白质进行定量分析，即使是在心脏组织等非常困难的样本中，也不会损失分析通量和灵敏度。”PrognomiQ 公司蛋白质组学部门副总裁 Bruce Wilcox 博士在胰腺癌研究中使用 Seer Proteograph 和 timsTOF Pro 2，在深度、无偏血浆蛋白质组学中对生物标志物进行探索研究。Wilcox 博士表示：“我们收集了 193 个胰腺癌患者和健康人群的样本，并采用 5 种 Seer 纳米颗粒处理样本，在这些样本中共检测到 3822 种蛋白质。通过使用多个 timsTOF 系统，约 2933 种蛋白质在至少 25% 的患者样本中被鉴定到。”在本届 ASMS 上布鲁克还宣布与 Scienion 达成协议，其具有极高灵敏度的 timsTOF SCP 系统与 CellenONE F1.4 单细胞 pico-分配器和新的 ProteoChip™ 进行共同销售，实现了由单一供应商提供的无偏、非标记单细胞蛋白质组学 (SCP) 解决方案。Scienion GmbH 首席执行官兼创始人 Holger Eickhoff 博士评论说：“我们很高兴与布鲁克一起提供完整的 SCP 解决方案。借助扩大合作关系，并通过结合我们 SCP 团队的专业知识来加速单细胞蛋白质组学解决方案的研究与开发，从而更好地满足单细胞蛋白质组学界的需求。”

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。

回顾质谱的百年发展史，得益于机械、电子和计算机行业的不断创新，质谱仪的性能也在不断提升。而真正推动质谱实现飞跃的是那些偶然的革命性创新，即具有颠覆性的技术创新——创造全新的分析规模和能力水平。蛋白质组学的大规模分析亦是革命性创新所推动实现的，John Yates III便是实现这项工作的关键科学家之一。John Yates：I was instantly hooked when I first saw a mass spectrometer. 迷恋 | 与质谱的初见作为MudPIT (Multi-dimensional Protein Identification Technology) 与SEQUEST的发明者，John Yates为蛋白质组学技术带来了突破性的进展，而他的每一份成就离不开对质谱的热爱。Yates也在某次采访中直言，在他第一眼看到质谱时，就被“迷倒了 (instantly hooked)”！MudPIT与SEQUEST的发明者——John Yates据Yates回忆，当时他还是个本科生，看到质谱仪是怎么运作的那个瞬间，他惊呼：“这好酷！”；而当看到实验室里满满当当的计算机时，他又被其强大的数据处理能力所震撼。因此，1980年获得缅因大学 (University of Maine) 动物学学士学位的Yates，选择继续在本校攻读化学专业的研究生课程。在学习过程中，为了深入探究质谱法与蛋白质组学研究的关联性，实干派Yates联系了弗吉尼亚大学(University of Virginia)的Don Hunt（弗吉尼亚大学的化学和病理学系教授）。不久后，他收到了一封手写的邀请函，并就此开展了他在弗吉尼亚大学的研究。与此同时，Yates已经看到了质谱的潜力，并希望将其应用于蛋白质组学研究中，但受限于“无法通过人工对数据进行快速解析”。因此，他带领团队在1994年开发了质谱数据的翻译器——软件工具SEQUEST。 John Yates发明SEQUEST算法释放质谱的魅力 | “翻译器”SEQUEST某种程度上而言，SEQUEST的开发是一种必然。1990年，美国能源部 (United States Department of Energy) 和美国国立卫生研究院 (National Institutes of Health, NIH) 向美国国会 (United States Congress) 提交了人类基因组测序的联合计划。自那时起，数据库开始充满了DNA序列信息，用于挖掘数据生物信息学的相关算法也大量涌现。1994年是数据依赖型采集 (data-dependent acquisition, DDA) 的诞生元年，开创性成果SEQUEST也在这一年诞生，万众瞩目。作为自下而上蛋白质组学（自下而上法：对蛋白质进行酶解处理后，得到多肽进行分析) 检索程序的开山鼻祖，SEQUEST的开创不仅奠定了蛋白质组学研究的核心基础，使更多生命科学领域中的研究人员意识并认同蛋白质组学的价值，更向全世界展示了质谱的魅力与潜力。简单来说，SEQUEST是通过利用人类基因组学的信息来解释质谱的信息（即肽和蛋白)。在研究细胞中的蛋白时，得益于这个方法，研究人员不需要对每个蛋白进行纯化，只需要对整体蛋白进行剪切，再通过质谱分析其中的每一种蛋白，便可获得全部蛋白的信息。SEQUEST分析方法可分为四步：（1）对质谱数据进行压缩；（2）通过比对蛋白质数据库 (database)与实验质谱数据在分子质量层面的信息，匹配 (compare)可能的多肽序列；（3）将从数据库中得到的序列的预测片段离子与质谱信息进行比较，从而产生最佳匹配序列表；这个序列被用于进行打分和统计学运算，进而（4）得到分析结果。SEQUEST分析步骤这套方法不仅采用了彼时最前沿的技术，如求互相关性的快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)，还融入了作者在对质谱数据深入理解后的大胆假设，如对数据进行的系统归一化处理和多项经验打分权重等。SEQUEST提高了质谱技术的有效性和准确性，可以使关键性的生物和临床问题得以解决。自其开发以来，世界各地的研究人员对细胞器中的大部分蛋白质进行研究，根据正常和疾病状态中蛋白质表达差异进行“画像”，从而揭示疾病发生发展的机理。此外，这项工作也促进了蛋白质组学的大规模应用（将在下文进行介绍），他本人将其应用于确定单细胞生物体和哺乳动物细胞中蛋白质复合物成分的大规模研究中。一系列的其他软件亦在SEQUEST的影响下被开发，促进了蛋白质组在分子和细胞生物学研究中的各种应用，包括肽/蛋白的定性定量分析、翻译后修饰的鉴定、蛋白质结构动态研究等等。新战场 | 蛋白质大规模鉴定1998年，Yates提出鸟枪法蛋白质组学 (Shotgun proteomics)，以推动蛋白质组的大规模鉴定分析。这个思路来源于人类基因组草图的制作方之一——塞莱拉基因组公司 (Celera Genomics)。他们采用了彼时非常先进的基因测序技术：鸟枪法 (Shotgun)。这种方法跳过将基因组拆分、克隆的过程，直接将其打成小片段进行随机测序，就像拼图一样：我们把一块完整的拼图买回家，彻底打乱后，再开启游戏之旅。2001年，基于鸟枪法蛋白质组学的想法，John Yates团队开发了MudPIT技术，并将其成果发表于 Nature Biotechnology，文章题目为Large-scale analysis of the yeast proteome by multidimensional protein identification technology。实现将鸟枪法应用于蛋白质组学是一件里程碑式的发展成就，其不仅颠覆了传统的蛋白质分析方法，还推动实现大规模分析。Yates带领团队开发MudPIT彼时应用最为广泛的蛋白质分析鉴定方法是二维聚丙烯酰胺凝胶电泳 (Two-dimensional gel electrophoresis, 2D-PAGE)，该技术是通过等电点(isoelectric point, pI) 和分子量 (molecular weight, MW) 两个维度，对蛋白质进行鉴定，拥有高分辨率的特点。然而，2D-PAGE存在着一些难以克服的缺陷：（1）虽然该技术可以提供蛋白质的相对分子质量、等电点、表达丰度的相对量等信息，但它无法完成一些更为“精细”的任务，如低丰度蛋白质点的检测，极酸性和极碱性区蛋白质及高分子质量区蛋白质的分离等；另一方面，（2）这项技术自动化程度低，重复性差且耗时长；除此以外，（3）鉴定量和通量一直是这项技术的瓶颈。反观MudPIT，这是一种非凝胶技术，可以实现复杂蛋白质和多肽混合物中某一成分的分离与鉴定工作。首先，肽段先在二维液相色谱中被分离，然后再进入多维毛细管液相色谱中分离、而后进行串联质谱分析以及最后的数据库检索工作。该技术可对样品量较少的蛋白质进行快速分析，适用于蛋白质组学中大规模蛋白质的分离鉴定研究。Yates的文章将MudPIT较之2D-PAGE技术的优势全盘展示。他们完成了彼时鉴定量最大的蛋白质鉴定研究：从酿酒酵母 (S. cerevisiae) 的蛋白质组中分离鉴定了1484个蛋白质；作为对比，当时最大的基于2D-PAGE的蛋白质组学研究，仅鉴定出了流感嗜血杆菌 (Haemophilus influenza) 蛋白质组的502个蛋白质。总体来看，MudPIT的灵敏度和动态监测范围都有了更大的进步，且应用范围更广、自动化程度高。因此，MudPIT也成为了二十世的最初的十年里，研究复杂生物样本中大规模蛋白质表达、定性和定量的强有力工具。制胜密码 | 创新与协作John Yates：I’ve become very intrigued with the concept of innovation.科研进展十分依赖于研究人员的高强度攻坚，及不断创新。他们需要不停地“刁难”自己、“刁难”别人，保持新方向、新想法的敏感度。Yates也一直非常希望更多的科学家可以在他的方法上继续创新。为了帮助各位科学家早日创新、淘汰自己的方法，Yates分享了自己的“创新书单”，希望大家一起从书中学习创新路径并得到启发，如Jon Gertner的 The Idea Factory（这是一部关于传奇科研机构——贝尔实验室的传记，其中共孕育了9位诺贝尔奖得主），以及Steven Johnson的 Where Good Ideas Come from（在这本书中，作者深入发明的创新自然史，对其进行跨越学科、领域的追踪，确定了创新的七种关键模式）。Yates也回忆道，在2003年与一家质谱制造商讨论合作时，他的第一个问题是“扫描速度可以更快吗？”也正是这个问题使得我们迎来了现在的升级版质谱仪。此外，当新设备准备落地时，Yates还会不断提出新的想法，与合作方商讨，寻找更优解。除创新以外，Yates还十分主张团队协作性，并先后培养出来70多位优秀的科学家。其中一位曾在Yates实验室进行博士后工作的研究员Michael Washburn（目前是美国堪萨斯大学医学中心肿瘤生物学教授）称，Yates使他深刻认识到建立一个多学科团队的必要性。因为质谱研究不是一场单机游戏，它极度需要跨学科的方法论，复合型人才的相互教导，才能解决研究瓶颈取得成果。因此，在当年与Yates一起开发出MudPIT后，Washburn在蛋白质组学研究领域继续开疆拓土，并以基于质谱来研究染色质重塑复合物而闻名。Michael Washburn成就、扎根 | 年轻的蛋白质组学SEQUEST 与 MudPIT 的开发，及其他杰出的科研成果奠定了Yates在蛋白质组学领域的泰斗地位，他也毫不意外地入选了 2011年 “2000-2010年全球顶尖一百位化学家”名单。John Yates入选2011年 “2000-2010年全球顶尖一百位化学家”名单此外，他于2019年获得ASMS质谱杰出贡献奖及 Khwarizmi 国际奖，以表彰他对蛋白质组学的贡献。蛋白质组学诞生（1997年）至今才二十余年。得益于全球科学家和HUPO的不懈努力，这个年轻的前沿学科已获得许多令人振奋、惊叹的里程碑式成果。未来，我们亦期待、欢迎有更多的年轻研究人员参与进来，一同以蛋白质组学为支点，揭示生命的奥秘，开创疾病治疗的新篇章。年轻科研力量的崛起是科技创新、发展的重要引擎。2015年，HUPO特设Early Career Researchers (ECRs）项目，以推动年轻科研人员对新知识、新思想和前沿科技创新的引领作用。具体而言，该项目的主旨为：（1）为ECR提供更多研究和交流平台，提高他们的科学知名度：HUPO设立稿件竞赛 (Manuscript Competition)，以便让杰出的年轻科学们展示自己最新工作成果；（2）为ECR策划职业发展相关活动，提高他们在学术界、工业界的竞争力：HUPO邀请来自不同科研、技术和商业领域的世界知名科学家，分享他们的科研经历与职业生涯；（3）提高蛋白质组学领域的公平性、多样性和包容性。参考资料1. Washburn, M. P., Wolters, D., & Yates, J. R. (2001). Large-scale analysis of the yeast proteome by multidimensional protein identification technology. Nature biotechnology, 19(3), 242-247.2. Proteomics goes global. Nature biotechnology, 24, 302–303 (2006). https://doi.org/10.1038/nbt0306-3023. Eng, K. J., McCormack, A. L., & Yates, J. R. (1994). An approach to correlate tandem mass spectral data of peptides with amino acid sequences in a protein database. Journal of the American Society Mass Spectrometry, 5(11), 976–989.4. Yates, J. R. (2013). The revolution and evolution of shotgun proteomics for large-scale proteome analysis. Journal of the American Chemical Society, 135(5), 1629-1640.5. Vivien, M. (2013). Digging deep into proteomes. Nature Method, 10(1), 3.6. MICHGAN STATE UNIVERSITY. (n.d). Dr. Michael Washburn. Retrieved from https://bmb.natsci.msu.edu/about/awards/john-a-boezi-memorial-alumnus-award/dr-michael-washburn/7. Scripps Research. (2019). Chemist John Yates receives 2019 ASMS John B. Fenn Award for innovations that advanced mass spectrometry. Retrieved from https://www.scripps.edu/news-and-events/press-room/2019/20190614-yates-amsmaward.html

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。