蛋白质种类

如何测定奶酪中的蛋白质奶酪，又名芝士、起司，是一种发酵而成的浓缩奶制品。大约 5000 年前，奶酪诞生于西亚地区，之后在世界上多个奶源地被发扬光大。时至今日，世界上有近千种奶酪，口味各异但又都营养健康，正成为一种受到越来越多人喜爱的美食。下图为世界上较为著名的一些奶酪品种，多达数十种，可以提供选择丰富的口感和味道：奶酪相当于浓缩的牛奶，制作 1 公斤奶酪，通常需要使用 10 公斤鲜奶。漫长的制作过程，让奶酪保留了鲜奶中的营养物质，并剔除鲜奶中的乳糖，对乳糖不耐受人士十分友好。奶酪中丰富的营养物质，可以帮助我们补充钙质、促进维生素吸收。每 100 克奶酪中平均含钙量达到了 700 毫克，这相当于 1 升牛奶的含钙量。根据《中国居民膳食营养素参考摄入量》建议：我国成年人每日推荐钙质摄入量为 800-1000 毫克/天。也就是说，选择用奶酪补钙，每天吃大约 120 克奶酪就可以满足日常钙质所需。但是如果选择喝牛奶，每天大概需要喝掉 1 升牛奶才能补充足够多的钙质。而且，奶酪中富含大量的脂溶性维生素。每 100 克奶酪，含有 263 微克维生素 A 、7.4 微克 维生素 D。而且奶酪中丰富的脂肪，还可以帮我们把这些脂溶性维生素长久留在身体中，以备不时之需。当然，何种美食都需要适量摄取，过量的奶酪摄入也有可能导致肥胖问题。奶酪中的蛋白质含量也十分丰富，食品中蛋白质的测定是质量保证和营养标签的常规流程。下面为大家简单介绍遵循国家标准测定奶酪中的氮和蛋白质含量的简单快速流程。使用 Buchi 快速消解仪 K-436 或 K-439 用硫酸消解样品，然后使用 Buchi 凯氏定氮仪 K-375 （内置滴定仪）进行蒸馏和滴定，测定的蛋白质含量对应于标记值。 1实验原理蛋白质测定是食品工业中执行的关键分析之一。样品需要用硫酸消解，将氮转化为硫酸铵。通过氢氧化钠碱化转化为氨后，通过蒸汽蒸馏将样品蒸馏到硼酸接收器中，然后用硫酸溶液滴定。将氮含量乘以样品特定因子（奶酪为 6.38）以获得蛋白质含量。 2实验简介仪器：Buchi 快速消解仪 K-436、K-439，Buchi 凯氏定氮仪 K-375样品：奶油奶酪和爱蒙塔尔奶酪，研磨，标记蛋白质含量分别为 6% 和 33%。▲奶酪样品测定：将约 0.5-2g 样品（取决于蛋白质和有机基质的浓度）直接加入样品管中。加入一部分 20ml 硫酸和 2 片 Buchi 凯氏定氮片，使用表1中规定的参数进行消化。消化完成后，通过水蒸气蒸馏将样品的氨蒸馏成硼酸溶液，并用硫酸滴定（表2）。以 0.18g 色氨酸为对照品验证了该方法的准确性。表 1：使用 Buchi 快速消解仪 K-436、K-439 进行消解的实验数据：表 2：Buchi 凯氏定氮仪 K-375 蒸馏和滴定参数结果：色氨酸回收率为 99.5%，RSD 0.36%（K-439）和99.4%，RSD 0.41%（K-436）。测定的蛋白质含量如表 3 所示。 表3：奶酪中蛋白质含量的测定（括号中为相对标准偏差，n=4） 3结论使用 Buchi 快速消解仪 K-436、K-439 和 Buchi 凯氏定氮仪 K-375 根据凯氏定氮法测定奶酪中的蛋白质含量，可提供可靠且可重现的结果，这些结果可对应于相对标准偏差较低的标记值。总消化时间约为 85 分钟（K-439）或 100 分钟（K-436）。能提供丰富蛋白质的肉蛋奶都是很好的美食，蛋白质对青少年儿童的成长或中老年人的养生与健康都极为重要。Buchi 凯氏定氮系统的一系列设备，为您餐桌上的高蛋白美味提供可靠的营养指标保障。

2015年1月23日一期的Science公布了基于人类蛋白质图谱的大分析结果，包括与癌症相关的详细蛋白质图片，血液中蛋白质种类和数量，以及市场上被批准的所有药物所作用的目标蛋白质。 人类蛋白质图谱（The Human Protein Atlas）,是由Knut and Alice Wallenberg基金会于2014年11月支持的一个大型跨国研究项目。近期他们又开放了一个以人器官组织为基础的蛋白质图谱数据库。基于1300万个注释的图像，整个数据库涵盖了人体中的所有主要组织和器官的蛋白质分布，也标注了仅表达在特定组织，如脑，心脏或肝脏的蛋白。作为一个开放的数据资源，这个数据库提高了对人类生物学的基本见解，更有望帮助推动新的诊断和药物的开发。 在Science的这篇文章里，"基于组织的人类蛋白质组图谱" 结合基因组学，转录组学，蛋白质组学，以及基于抗体的分析，详细分析了大约20,000个蛋白质编码基因。分析结果表明，蛋白编码基因几乎一半都是普遍表达在所有分析的组织。而有大概的15％的蛋白质编码基因大量表达在一个或几个特定的组织或器官，包括众所周知的组织特异性蛋白质，如胰岛素和肌钙蛋白。睾丸是含有最丰富种类蛋白质的器官，其后是大脑和肝脏。分析结果还表明，大约3000种蛋白质是从细胞中分泌释放的，另有5500种蛋白位于细胞膜结构。 这一蛋白质图分析结果为制药行业的提供了重要信息。研究小组的Uhlé n表示,他们发现了市场上使用的药品有70%的作用目标是分泌或膜结合蛋白。有趣的是，另外30%被发现是作用其他组织和器官，这可能有助于解释药物的一些副作用，并且对未来药物开发提供一定的参考价值。 该数据库已经免费对外开放，网址是www.proteinatlas.org.

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。

本期中国科学院大连化物所单亦初老师将分享蛋白质测序技术的发展，本次分享将以连载形式以飨读者。蛋白质一级结构是组成蛋白质的氨基酸序列。蛋白氨基酸序列分析是确定蛋白质全部氨基酸序列的过程。通过蛋白质测序获得的信息有许多用途，包括：蛋白质的鉴定；合成可用作免疫原的肽段；用于治疗的抗体仿制产品的研发；以市场上销售的抗体试剂为基础进行抗体药物研发。目前的蛋白质测序方法主要分为三类：基于PCR扩增的蛋白质测序、Edman降解测序以及基于质谱的蛋白质测序。基于PCR扩增的蛋白质测序是利用细胞中表达的DNA或者RNA进行基因测序，然后再按照氨基酸密码子表转换为蛋白质的氨基酸序列，本质上属于基因测序技术。Edman降解测序是较早发展的蛋白质测序技术，利用化学方法从蛋白质的N端将氨基酸依次降解，再使用高效液相色谱对氨基酸进行鉴定。但是这种方法只能用于鉴定蛋白质和多肽的N-末端氨基酸残基（通常是几个-十几个残基，最多不超过四十个残基），无法对大的蛋白质进行全序列测定。此外，Edman降解法也有一定的局限，例如N末端封闭或有化学修饰的情况下将不能使用Edman降解法对蛋白质序列进行分析。目前使用最广的蛋白质测序方法是质谱法，较Edman降解法而言，其优点在于，质谱法更敏感，可以更快地裂解肽，可以识别末端封闭或修饰的蛋白质。基于质谱的蛋白质测序策略可分为两大类：自上而下策略（Top-Down）和自下而上（Bottom-Up）策略。自上而下的策略无需对蛋白质进行降解，直接使用LC-MS对完整蛋白质进行分析，根据谱图中碎片离子确定其序列；自下而上策略是先将蛋白质水解成肽段，通过LC-MS对肽段检测，再对肽段从头测序以及序列拼接从而得到完整蛋白质序列。图 ：蛋白质序列测定原理Kira Vyatkina[1]通过自上而下的策略发展了一种Twister测序算法对单克隆抗体测序，虽然不需要使用蛋白酶酶解，减少了蛋白质预处理的步骤，但仅可以鉴定到抗体的序列片段。Liu[2]结合自上而下和自下而上两种策略发展了TBNovo测序算法对蛋白质进行测序，将自上而下的质谱数据作为抗体序列的骨架，再将胰蛋白酶酶解肽段的质谱数据对骨架的序列进行补充覆盖。由于特异性蛋白酶酶解后肽段种类少、覆盖率低，对抗体的轻链和CAH2区的测序覆盖率为86.9%和75.2%。Sen[3]发展了一种基于同源数据库搜索与从头测序结合的Supernovo测序算法，通过4种蛋白酶对单克隆抗体分别酶解，该测序方法仅可实现对抗体重链的可变区测序，无法对抗体全序列进行测定。Savidor[4]发展了一种蛋白质全序列从头测序的方法。将蛋白质在微波辅助下快速酸解，得到了种类丰富的肽段，使用其发展的肽段序列拼接算法——“肽段标签组装”（Peptide Tag Assembler，PTA），对从头测序的肽段进行序列拼接，但由于酸解的消化方式会使谷氨酰胺和天冬酰胺发生脱酰胺化，分别变为谷氨酸和天冬氨酸，降低了对蛋白质序列测定的准确度。为了解决蛋白质测序覆盖度低、准确度低的问题，我们发展了一种蛋白质全序列测定新方法[5]：该方法使用多种非特异性蛋白酶对蛋白质连续酶解，提高蛋白质酶解肽段种类和重叠度，从而提高蛋白质测序的覆盖度；此外，发展了一种序列拼接算法，根据从头测序得到的肽段序列中每个氨基酸的得分值和出现次数，对蛋白质序列进行组装和拼接，显著提高了蛋白质全序列测定的准确度。利用该测序方法对牛血清白蛋白的多种非特异性蛋白酶酶解后的肽段序列进行测序和拼接，实现了对牛血清白蛋白全序列100%准确度的测定。此外，将该方法应用于对乳腺癌药物单克隆抗体赫赛汀的全序列测定，重链和轻链的测序准确度分别达到99.6%和100%。参考文献[1] K V. De Novo Sequencing of Top-Down Tandem Mass Spectra: A Next Step towards Retrieving a Complete Protein Sequence [J]. Proteomes, 2017, 5(1), https://doi.org/10.3390/proteomes5010006[2] LIU X, DEKKER L J M, WU S, et al. De novo protein sequencing by combining top-down and bottom-up tandem mass spectra [J]. J Proteome Res, 2014,13(7): 3241-3248.[3] KI S, WH T, S N, et al. Automated Antibody De Novo Sequencing and Its Utility in Biopharmaceutical Discovery [J]. J Am Soc Mass Spectrom, 2017, 28(5): 803-810.[4] SAVIDOR A, BARZILAY R, ELINGER D, et al. Database-independent Protein Sequencing (DiPS) Enables Full-length de Novo Protein and Antibody Sequence Determination [J]. Mol Cell Proteomics, 2017, 16(6): 1151-1161.[5]杨超，单亦初，张玮杰等，基于非特异性蛋白酶连续酶解的蛋白质全序列测定方法，化学学报，修稿中。作者简介：中国科学院大连化学物理研究所 单亦初副研究员1997年于中国科学技术大学获理学学士学位。2002年于中国科学院大连化物所获理学博士学位。2002年10月至2009年5月在德国马普协会马格德堡研究所、美国德克萨斯大学医学院及澳大利亚弗林德斯大学工作。2009年7月应聘到中国科学院大连化物所任副研究员。主持多项研究课题，包括国家重点研发计划子课题、国家自然科学基金面上项目等。已在Analytical Chemistry、Journal of Proteome Research、Journal of Chromatography A等杂志发表论文近80篇。主要研究方向包括蛋白质组鉴定和蛋白质组相对及绝对定量、蛋白质翻译后修饰富集和鉴定、蛋白质组末端肽富集和鉴定、蛋白质相互作用分析、蛋白质全序列从头测定及药物靶蛋白筛选。（本文经授权发布,仅供读者学习参考）专家约稿招募：若您有生命科学相关研究、技术、应用、经验等愿意以约稿形式共享，欢迎邮件投稿或沟通（邮箱：liuld@instrument.com.cn）。

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

谷物含有8-15%的不同种类的蛋白质，如白蛋白、球蛋白、脯氨酸、麦胶蛋白、谷蛋白和谷蛋白。它们的化学成分不仅具有营养价值，而且对面团及其烘焙过程也很重要。麦胶蛋白和谷蛋白与水接触形成谷蛋白，谷蛋白是一种脂蛋白物质，它赋予面团粘度、弹性和凝聚力，帮助面团发酵并保持形状 它存在于小麦和其他谷物中，包括大麦和黑麦。目前，人们对谷蛋白的兴趣主要集中在它的技术应用上，但也包括它的健康问题(腹腔疾病)。麸质并非天然存在于玉米、大米或燕麦中，但可能会被加工小麦、大麦或黑麦产品的设施交叉污染。从法律的角度来说，了解谷物面粉中蛋白质的含量是很重要的，因为一般来说，它们的商业质量取决于这一点。 采用意大利VELP使用DKL 20和udk159的凯氏定氮法测得结果与期望值一致，重复性好，相对标准偏差低(RSD 1%)，重复性好。

研究蛋白质热稳定性的几种方法蛋白跟核酸不一样，核酸都是由四个碱基组成，只是组成的顺序不一样，但是整体的结构都是类似的双螺旋结构。而蛋白由20多种不同氨基酸组成，需要折叠成正确的三维结构才能发挥自身作用。所以每个不同功能的蛋白长得样子其实都是不同的。蛋白的高级结构决定其功能，行使功能需要正确折叠。蛋白由20多种不同氨基酸组成，需要折叠成正确的三维结构才能发挥自身作用。蛋白质在一定的物理和化学条件（加热、加压、脱水、振荡、紫外线照射、超声波、强酸、强碱、尿素、重金属盐、十二烷基硫酸钠）下，其空间构象容易发生改变而失活，因此研究蛋白的构象和构型变化对其应用有重要的价值。蛋白质的变性作用主要是由于蛋白质分子内部的结构被破坏。天然蛋白质的空间结构是通过氢键等次级键维持的，而变性后次级键被破坏，蛋白质分子就从原来有序的卷曲的紧密结构变为无序的松散的伸展状结构（但一级结构并未改变）。热变性是蛋白质变性中最常见的一类现象。蛋白质的热稳定性是指蛋白质多肽链在温度影响下的形变能力，主要体现在温度改变时多肽链独特的化学特性和空间构象的变化，变化越小热稳定性越高。蛋白质的热稳定性受到不同温度、pH值、离子强度等外界因素的影响，在生物技术、药物研发以及食品工业等领域，具有重要意义。蛋白质变性温度是生物学家们研究蛋白质的热稳定性的一个重要的概念，是指蛋白质在特定温度条件下受到热力作用时，其结构发生变化的温度点，一般温度较高时，蛋白质从稳定的三维结构变化成松散的无序结构。蛋白质的热稳定性一般使用热变性中点温度(meltingtemperature，Tm)来表示，即蛋白质解折叠50%时的温度。蛋白质的热变性过程与其空间构象的改变密切相关，Tm值能反映变温过程中蛋白质构象改变的趋势，是衡量蛋白质热稳定性的一个重要指标。蛋白质Tm值的测定在生物医药行业具有广泛的应用，如嗜热蛋白、工业酶等的改造与筛选，蛋白质药物与配体、制剂或辅料的相互作用，蛋白质药物的缓冲液稳定条件筛选等。目前，许多多种方法可以用来测量蛋白质的变性温度，如圆二色光谱法(circulardichroism，CD)、差示扫描量热法(differentialscanningcalorimetry，DSC)、动态光散射法（DynamicLightScattering）和差示扫描荧光法(differentialscanningfluorimetry，DSF)等。 目前，许多多种方法可以用来测量蛋白质的变性温度，如圆二色光谱法(circulardichroism，CD)、差示扫描量热法(differentialscanningcalorimetry，DSC)、动态光散射法（DynamicLightScattering）和差示扫描荧光法(differentialscanningfluorimetry，DSF)等。 01 圆二色谱法（CD）圆二色光谱（简称CD），或红外（傅里叶变换红外（FourierTransformInfrared，FTIR）光谱），是应用最为广泛的测定蛋白质二级结构的方法，是研究稀溶液中蛋白质构象的一种快速、简单的方法。圆二色谱法诞生于20世纪60年代，其原理是利用左、右两束偏振光透过具有手性结构的生物大分子等活性介质，获得的圆二色谱来分析其结构特点，是蛋白质、核酸、糖类等生物大分子二级结构分析的常规手段之一。蛋白由α螺旋和β折叠构成，α螺旋和β折叠在红外和紫外光段有特异的光吸收。蛋白质对左旋和右旋圆偏振光的吸收存在差异，利用远紫外区（190~260nm）的光谱特征能够快速分析出溶液中蛋白质的二级结构，进而分析和辨别出蛋白质的三级结构类型，变温过程中测量蛋白等物质的圆二色谱，能反映其随温度升高结构变化的趋势。此外，通过测定蛋白质在不同温度下的平均残基摩尔椭圆度[θ]可以获得蛋白质的Tm值。特点：圆二色光谱（CD）适用于测定稀释溶液的热稳定性，操作相对简单，成本较低。但是相关仪器很昂贵，对缓冲液要求也高，要求溶液不能有任何的紫外吸收，也很难做到高通量检测。 02差示扫描量热法（DSC） 蛋白变性时会有温度变化，检测温度变化就能知道蛋白变性程度。差示扫描量热法的应用始于20世纪60年代，是在程序控温下，通过测量输给待测物和参比物的功率差与温度的关系，以获得吸放热量的技术。差示扫描量热法能定量测量热力学参数，可提供与蛋白质热变性过程中构象变化有关的热效应信息。差示扫描量热法（DSC）是一个很经典的一个技术，基于的蛋白变性过程中对热量的吸收。蛋白是有三维结构的，比如氢键，疏水键，范德华力。一旦通过加热然后把结构破坏掉，需要吸收热量。所以可以测量热量变化，就是加热结构变化过程中的热量吸收。通过对参照物和样品同时进行升温或冷却处理，测定两者为保持相同温度所产生的热量差，从而计算蛋白质的Tm值。特点：差示扫描量热法（DSC）能够提供直接的热量变化数据，定量准确、操作简便。但检测通量低、耗时较长，需要的样品体积和浓度比较大。相关仪器中最核心的部件是样品池，对周围环境要求极高。 03 动态光散射法（DLS）动态光散射是基于光学的方法，检测的是蛋白变性之后会发生聚集，导致颗粒的大小发生改变，对散射信号的影响。蛋白在变性过程中，从一个规则高级折叠结构打开，变成一个线性的松散结构。本来外部是亲水的氨基酸，内部是疏水的氨基酸。一旦打开之后，这些疏水的氨基酸会相互就是结合到一起。就是因为疏水的一个相互作用，然后变成一个球状聚集体。此过程会引起这个光的散射的变化。基于动态光散射的信号随着加热的过程的变化就代表粒径的变化，可以计算出蛋白质的Tm值。动态光散射用于表征蛋白质、高分子、胶束、糖和纳米颗粒的尺寸。如果系统是单分散的，颗粒的平均有效直径可以求出来，这一测量取决于颗粒的心，表面结构，颗粒的浓度和介质中的离子种类。DLS也可以用于稳定性研究，通过测量不同时间的粒径分布，可以展现颗粒随时间聚沉的趋势。随着微粒的聚沉，具有较大粒径的颗粒变多。同样，DLS也可以用来分析温度对稳定性的影响。特点：动态光散射可以做到孔板式的检测，具有比较高的通量。但是对于某些样品的检测有限制，因为并不是所有的蛋白在变异之后都会形成这种聚集体，而有一些可能需要很高的浓度才会提升，浓度较低条件下，就观察不到粒径的变化。 04 外源差示扫描荧光法（DSF）差示扫描荧光（DSF）也被称为热荧光法（ThermoFluor），是一种经济高效且易于使用的生物物理技术，通过检测当温度升高或变性剂存在时荧光发射光谱的相应变化来确定蛋白质的变性温度(热变性温度Tm值或化学变性Cm值)。Pantoliano等最先应用此技术测定了上百种蛋白质的热稳定性。差示扫描荧光法分为添加外源荧光染料与不添加荧光染料两种方式，都是利用加热使蛋白内部疏水基团暴露这一特点进行检测Tm值。传统DSF经常使用350/330比值法来进行数据分析根据荧光源不同分为内源荧光DSF和外源荧光染料DSF。基于外源染料荧光的DSF其原理是利用能与蛋白内部疏水基团相互作用的染料为荧光源。蛋白质加热变性后疏水基团暴露，疏水基团与亲和性染料结合产生荧光信号，检测荧光强度变化测定蛋白质的Tm值。特点：借助荧光定量PCR适用于高通量筛选，信号强度可控，灵敏度和准确性都较高。但添加的外源染料可能会对蛋白质结构和功能产生影响，且操作较复杂，不适用于所有蛋白研究。比如做膜蛋白研究时，溶液环境中需要添加双亲性的分子，一端疏水一端亲水。这种情况荧光分子会直接结合到疏水端，导致直接产生荧光信号。并且染料种类的选择、浓度的选择也很繁琐。外源荧光染料DSF也可能会产生背景荧光以及非特异吸附等假阳性结果。 05 内源差示扫描荧光法（inDSF）内源差式扫描荧光inDSF，基于蛋白质中特定氨基酸的荧光特性。这些氨基酸的荧光强度与其所处的微环境密切相关，因此，当蛋白质的结构发生变化时，这些氨基酸的荧光信号也会随之改变。不需要额外的荧光染料加入到检测体系中，利用蛋白内部芳香族氨基酸的自发光原理。不需要任何额外的标记或固定步骤，避免引入结果的不确定性。研究发现，蛋白质分子中芳香环氨基酸在处于不同极性的微环境时(如疏水或亲水环境中)，其被激发的内源荧光的最大发射光谱会发生位移。蛋白质中内源荧光主要来自含芳香环氨基酸如色氨酸(Trp)，苯丙氨酸(Phe)和酪氨酸(Tyr)，其中以色氨酸内源荧光最强。当它在蛋白内部时，发射光主要在330波段，当蛋白一旦去折叠，暴露在溶剂中，发出的光就会从330波长红移到350。所以通过280激发，检测330/350的比值变化，就能测量蛋白质的Tm值。以色氨酸为例，在蛋白质疏水的内核微环境中，其内源荧光最大发射波长在330nm左右，而在亲水的极性微环境中，色氨酸的内源荧光最大发射波长则出现在350nm左右。蛋白质热变性或者化学变性通常会导致色氨酸残基周围微环境的极性发生变化，使通常被包埋于蛋白质疏水内核的色氨酸逐渐暴露于亲水的环境中，从而导致发射内源荧光最大发射波长发生红移(RedShift)，即向更大的波长区域移动。特点：内源差式扫描荧光DSF无需复杂的样品处理或标记步骤，实验过程简单方便。但不是所有蛋白质都含有足够的荧光基团，所以对于部分样品检测灵敏度不够，且检测可能会受其他基团影响。 06 技术对比总结总得来说，DSF和DLS法在样品用量及测定效率上更有优势，比较适合进行高通量筛选。但DSF法需要样品含有色氨酸、酪氨酸或额外添加荧光染料，这可能会对样品测量范围带来一定限制，DLS对样品浓度有要求。DLS还可以获取聚集体粒径大小的信息。DSC法虽然在样品用量与检测效率上不及DSF，但作为量热的经典方法仍是不可缺少的Tm值测量手段，在进行批量样品的热稳定性筛选时，可以使用DSF法初筛，DSC法复筛。此外，DSC能测定蛋白质变性过程中的热容变化ΔCp、焓变ΔH、解折叠自由能ΔG、玻璃态转变温度、分子流动临界温度等其他重要热力学参数。CD作为检测蛋白二级结构的经典方法，在Tm值测定方面具有其独特优势和一定的局限性，也是研究加热过程中蛋白结构改变的重要方法。蛋白质Tm值测定具有重要的实际应用价值，例如辅助生物药物开发、生产和质量控制，评估生物相似性、优化蛋白药物配方等，还可以作为探索蛋白质高级结构的手段之一指导蛋白质工程，如比较不同突变对蛋白质稳定性的影响，研究结构域改变与功能活性改变关联性等。比较不同Tm值测定方法，全面了解技术特点及测量效果对于Tm值测定的实际应用具有一定的指导意义，在科研或生产工作中可以灵活选用或联用多种技术来阐明不同条件下的结构变化特点。 07 国产蛋白稳定性分析仪PSA-16 北京佰司特科技有限责任公司于2023-10-01日推出了自主研发的第一款国产蛋白稳定性分析仪，该设备性能和参数达到进口设备的水平，价格却远低于进口产品，弥补了目前国产自主设备在蛋白稳定性专业研究分析领域的空白。多功能蛋白稳定性分析仪PSA-16是一款无需荧光染料、高通量、低样品消耗量的检测蛋白质稳定性的设备。该设备基于内源差示扫描荧光技术（intrinsic fluorescence DSF），通过检测温度变化/变性剂浓度变化过程中蛋白内源紫外荧光的改变，获得蛋白质的热稳定性(Tm值)、化学稳定性（Cm值）等参数。可应用于蛋白缓冲液条件筛选及优化、小分子与蛋白结合情况的定性测定、蛋白质修饰及改造后的稳定性测定、蛋白变/复性研究、不同批次间蛋白稳定性对比等多个方面。 多功能蛋白稳定性分析仪PSA-16应用涵盖植物、生物学、动物科学、动物医学、微生物学、工业发酵、环境科学、农业基础、蛋白质工程等多学科领域。蛋白质是最终决定功能的生物分子，其参与和影响着整个生命活动过程。现代分子生物学、环境科学、动医动科、农业基础等多种学科研究的很多方向都涉及蛋白质功能研究，以及其下游的各种生物物理、生物化学方法分析，提供稳定的蛋白质样品是所有蛋白质研究的先决条件。因此多功能蛋白稳定性分析仪PSA-16在各学科的研究中都有重要的意义。1. 抗体或疫苗制剂、酶制剂的高通量筛选2. 抗体或疫苗、酶制剂的化学稳定性、长期稳定性评估、等温稳定性研究等3. 生物仿制药相似性研究（Biosimilar Evaluation）4. 抗体偶联药物（ADC）研究5. 多结构域去折叠特性研究6. 物理和化学条件强制降解研究7. 蛋白质变复性研究（复性能力、复性动力学等）8. 膜蛋白去垢剂筛选，膜蛋白结合配体筛选（Thermal Shift Assay）9. 基于靶标的高通量小分子药物筛选（Thermal Shift Assay）10. 蛋白纯化条件快速优化等

p & nbsp /p p 　　层析纯化技术由于其高选择性、灵活性、易放大性等优点，已经成为蛋白质药物纯化中不可或缺的技术。传统的层析填料为多糖基质，孔径一般在100 nm以下。1970年代出现了大孔和微孔无机材料硅填料，虽然增大了孔道、提高了层析的分辨率和流速，但只能在PH2-7.5范围内稳定，不利于分离纯化在碱性范围内稳定的蛋白质或是需要碱性层析条件的分离，从而限制了其在大规模快速分离蛋白质层析上的应用。多孔聚合物微球由于其高的比表面积、高的机械强度和多样的表面特征，常被用作层析分离纯化的填料。目前已发展出了多种表面基团、基质种类的层析填料，成功用于疫苗、病毒、抗体、酶、细胞因子等的分离纯化。 /p p 　 span style=" color: rgb(0, 176, 240) " strong 　层析纯化病毒、病毒样颗粒等生物大分子的瓶颈问题 /strong /span /p p 　　随着病毒、病毒样颗粒在疫苗、肿瘤治疗、免疫治疗中的地位越来越重要，这类复杂生物大分子的分离纯化需求也逐渐增加。然而传统填料由于孔径较小，蛋白质只能以扩散方式通过填料，传质速率慢，处理量低，造成分离时间长、容易失活等问题[1]。当蛋白质体积较大时，填料表面在吸附一层蛋白后，由于体积位阻以及静电排斥作用，会阻碍其它的蛋白质进一步进入孔内，造成填料的载量下降。另一个限制是病毒或疫苗，尤其是带有包膜的病毒或疫苗，在狭窄的填料孔径内发生吸附时非常容易发生结构变化，破坏其整体结构。在乙肝病毒表面抗原(HBsAg)的纯化中发现这种病毒样颗粒在层析时会发生解聚[2]，经过离子交换层析分离后，疫苗的回收率通常不到50%[3, 4]。而抗原的结构发生变化以后，就会对其免疫原性产生影响，所以需要在纯化过程中尽可能维持抗原的结构。 /p p 　　为了解决针对病毒及病毒样颗粒纯化的瓶颈问题，目前已有采用膜色谱、超大孔贯穿孔颗粒填料及整体柱的策略进行纯化的案例，成功纯化了包括人乳头瘤病毒、番茄花叶病毒、流感病毒、腺病毒、慢病毒及各种病毒样颗粒。 /p p span style=" color: rgb(0, 176, 240) " strong 　　病毒及病毒样颗粒的分离纯化 /strong /span /p p 　　根据文献报道，超大孔填料相比传统层析填料不仅在载量及处理速度上有极大的优势，还更有利于病毒及病毒样颗粒的结构保持。 /p p 　　例如，在重组乙肝病毒表面抗原的分离纯化中，采用具有120nm及280nm超大孔径的离子交换填料DEAE-AP-120 nm和DEAE-AP-280 nm(商品名为中科森辉的Giga系列)具有比传统填料DEAE-FF高7倍以上的动态载量[1]。此外，采用ELISA测定抗原收率，发现采用超大孔填料能够减少重组乙肝病毒表面抗原在层析过程中的裂解，从而显著提高活性抗原的收率。 /p p style=" text-align: center " img width=" 576" height=" 450" title=" 1.jpg" style=" width: 415px height: 282px " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201808/insimg/3b67db18-4291-4ab6-9874-209cd57644af.jpg" / 　　 /p p style=" text-align: center " 重组乙肝病毒表面抗原在不同孔径离子交换填料上 /p p style=" text-align: center " 　　的吸附动力学[1] /p p style=" text-align: center " img width=" 497" height=" 345" title=" 2.jpg" style=" width: 387px height: 289px " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201808/insimg/07fdf233-77a5-4c30-8d20-faf7f044b54a.jpg" / 　 /p p style=" text-align: center " 　重组乙肝病毒表面抗原从不同孔径的填料上洗脱下来的 /p p style=" text-align: center " 　　ELISA回收率[1] /p p 　　对病毒的分离纯化同样有类似的效果。例如在灭活口蹄疫病毒的纯化中，DEAE-FF导致严重的病毒裂解。而采用具有100nm以上孔径的超大孔填料，不仅载量提高10倍以上，还能显著提高病毒在填料上吸附时的热稳定性，从而减少病毒的裂解，具有更高的收率。最终的分离纯化单步收率达90%以上[5]。 /p p style=" text-align: center " 　　 span style=" font-size: 14px " strong 灭活口蹄疫病毒在传统填料与超大孔填料上的吸附解离过程 /strong /span /p p 　　与商品填料的小孔道填料相比，超大孔结构可能从以下几方面提高对蛋白质构象的稳定性： /p p 　　1)增大孔道(受限空间)：根据蛋白质折叠行为计算显示，蛋白质的折叠速率与空腔大小、形状密切相关，也即当填料孔道与蛋白的相对尺寸超过某一阈值后，蛋白的折叠行为将不受空腔大小影响。与数十纳米中孔结构的传统填料的相比，数百纳米超大孔结构会因孔道增大、与蛋白接触面积减小，从而对某一尺寸下蛋白质的变构行为有所改善。 /p p 　　2)界面曲率：小孔径填料孔道曲率大，填料与蛋白质接触面积大，因此受更大吸附力影响，蛋白质二级结构变化越严重。而曲率更大的超大孔孔道对蛋白二级结构的保护比狭窄孔道更有优势。 /p p style=" text-align: center " 　 span style=" font-size: 14px " strong 　表面曲率变化对蛋白接触面积的影响 /strong /span /p p 　　3)改善配基与蛋白活性区域的接触面积：超大孔微球内部数百纳米孔道在修饰配基后可能会有效改善传统填料狭窄孔道内由于配基拥挤造成的蛋白质失活现象。 /p p 　　4)减少蛋白在孔道内的静电排斥作用：有研究者认为，在离子交换填料上蛋白质起初会在孔道入口处形成一圈静电层，这一静电层会对后来蛋白继续进入孔道产生排斥作用从而使孔道关闭，动态载量下降。如果将超大孔填料修饰为离子交换树脂，由于孔道尺寸显著扩大可能会有效改善蛋白吸附静电层对孔道的封闭作用，从而有效引导蛋白质进入超大孔道，提高回收率。 /p p span style=" color: rgb(0, 176, 240) " strong 　　快速分离蛋白质及pDNA /strong /span /p p 　　除了应用于病毒及病毒样颗粒的分离纯化的分离纯化，利用超大孔填料传质速度快的优势，将超大孔填料镀上亲水表层，再接上不同配基制成多种形式的层析填料，用于快速高分辨率的纯化蛋白混合物或质粒。超大孔填料制备成的亲和层析、反相层析和离子交换层析填料广泛的应用在蛋白质的分离纯化方向，显示出超大孔填料比传统分离填料高速高分辨率的蛋白质纯化优势。 /p p 　　例如以肌红蛋白、转铁蛋白和牛血清白蛋白的混合溶液为模拟体系，考察不同流速下超大孔聚苯乙烯阴离子交换介质(DEAE-AP，商品名为Giga系列)的分离效果，并与DEAE 4FF介质进行了对比。实验结果(图2)显示，作为对照的DEAE-4FF介质在流速达到361 cm/h时，分离效果已明显降低，而超大孔介质可以在流速高达1084 cm/h的条件下操作，分离效果良好，能够在6 min内实现三种生物大分子的快速分离。 /p p style=" text-align: center " img width=" 588" height=" 170" title=" 3.jpg" style=" width: 473px height: 144px " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201808/insimg/65df31ac-bd00-4a08-8a5a-feedfa1aa990.jpg" / /p p 　 span style=" color: rgb(0, 176, 240) " strong 　超大孔填料应用前景与展望 /strong /span /p p 　　近年来，随着生命科学的发展，生物样品越来越复杂，如人的血样、尿样、组织样品等，对生物分离分析技术提出更高的要求。根据超大孔填料固有的诸多优点，通过合成不同种类的超大孔固定相及在固定相上做不同功能的衍生，超大孔填料已经被广泛应用于生物分离分析中，但也存在一些问题。因此，发展新的制备手段，优化制备条件和过程，探索制备和分离机理，对于开辟新的应用领域以及开展实际样品的分离分析有更大的理论和现实意义。 /p p 　　根据已有的文献报道，我们可以预测今后几年的相关工作仍会集中在以下几个方面： /p p 　　(1)规则的聚合物整体材料内部形态。如获得规则的3D网络骨架，可控的孔径尺寸和分布。 /p p 　　(2)继续在微分离系统中扩展其应用。如在加压电色谱、微流控芯片材料、微流色谱和纳流色谱系统，甚至纳米器件开发等诸多方面大显身手。 /p p 　　(3)表面物理化学性质的调控向功能化、智能化方向发展。如基于分子印迹技术、温度响应以及pH响应的表面智能化的整体材料。 /p p 　　(4)制备规模整体柱的开发及其在生物下游技术中的应用。 /p p 　　目前，已经有一部分整体柱实现了商品化，但种类有限，还无法与种类繁多的颗粒型填充柱相提并论，也远未能满足分离分析的需求。而颗粒型的超大孔填料，由于其制备较困难、批次间重复性较差、价格昂贵等，也没有得到广泛的应用。相对于超大孔填充柱，有机相整体柱存在因流动相变会发生溶胀或收缩、机械强度差、比表面积小、柱容量差以及聚合过程中产生的微孔不利于小分子样品的分析等问题，现有报道大都用于生物大分子的分离。硅骨架整体柱也存在必须预先聚合好装入套管中，制备繁琐，比表面积较小的问题。因此，如何以更简便、有效的方式制备高效新型的超大孔填料并将其应用于实际样品的分离分析仍然是今后工作的重心。在实际工作中所面临的层出不穷的问题也是推动新型超大孔填料制备技术和方法发展的源源不竭的动力，在诸多的尝试中很可能就会出现某些性质优良的超大孔填料，这也预示着将来商品化的超大孔会越来越多。 /p p span style=" color: rgb(0, 176, 240) " strong 　　部分商品化的超大孔层析介质 /strong /span /p p 　　 strong 超大孔填料因其具有独特的多孔结构，与传统填料相比具有更加优良的渗透性和传质速率，可以在较低的操作压力下实现高效和快速的分离，已成为继多聚糖、交联与涂渍、单分散之后的第四代分离填料。可以预测，随着制备技术的不断提升，超大孔填料在生命科学、医药、环境和化学化工等领域必将大有可为。 /strong /p p 　　参考文献 /p p 　　[1] M.R. Yu, Y. Li, S.P. Zhang, X.N. Li, Y.L. Yang, Y. Chen, G.H. Ma, Z.G. Su, Improving stability of virus-like particles by ion-exchange chromatographic supports with large pore size: Advantages of gigaporous media beyond enhanced binding capacity, Journal of Chromatography A, 1331 (2014) 69-79. /p p 　　[2] P.M. Kramberger P, Boben J, Ravnikar M, ?trancar, A.S.m.c.a.b. in, p.a.f.q.o.t.m. virus., J. Chromatogr. A 1144(1). /p p 　　[3] W. Zhou, J. Bi, J.-C. Janson, A. Dong, Y. Li, Y. Zhang, Y. Huang, Z. Su, Ion-exchange chromatography of hepatitis B virus surface antigen from a recombinant Chinese hamster ovary cell line, Journal of Chromatography A, 1095 (2005) 119-125. /p p 　　[4] W. Zhou, J. Bi, J.C. Janson, Y. Li, Y. Huang, Y. Zhang, Z. Su, Molecular characterization of recombinant Hepatitis B surface antigen from Chinese hamster ovary and Hansenulapolymorpha cells by high-performance size exclusion chromatography and multi-angle laser light scattering, Journal of Chromatography B, 838 (2006) 71-77. /p p 　　[5] S.Q. Liang, Y.L. Yang, L.J. Sun, Q.Z. Zhao, G.H. Ma, S.P. Zhang, Z.G. Su, Denaturation of inactivated FMDV in ion exchange chromatography: Evidence by differential scanning calorimetry analysis, BiochemEng J, 124 (2017) 99-107. /p p /p

2012年3月23-25日，第五届蛋白质和多肽大会（五周年庆）在北京国际会议中心隆重召开，本届会议的主题是“强大的蛋白质和多肽”。除主论坛外，大会科技议题还包括：蛋白质科技前沿、蛋白质组学与宏蛋白质组学、人类疾病与蛋白质发现、蛋白药物及其临床意义、非人类蛋白的研发、多肽科学、多肽化学与合成方法、多肽药物发现、对生物活性肽及其应用的探索、肽的新应用、蛋白质工程技术、仪器设备的创新等14大分会和100多个分论坛。赛分科技作为全球知名的生物分离色谱领航者，积极参加了此次会议，并带来了赛分科技的最新科技成果——“抗体分析方法包”。 赛分科技最新解决方案——“抗体分析方法包” 在此次会议中，赛分科技总裁兼首席技术官黄学英博士应邀主持了“蛋白质质量控制/质量评价与分析工具”专场，并发表了“单克隆抗体在分离与鉴定中的全套解决方案”的主题报告。 黄学英博士在报告中 单克隆抗体作为一种重要的治疗蛋白质，越来越受到关注。赛分科技推出的抗体分析方法包为单克隆抗体的分析和鉴定提供了完整的解决方案。其中，Zenix™ 300体积排阻色谱柱可高效分离抗体单体、多聚体、片段、轻链和重链；Antibodix™ 阳离子交换色谱柱用于分离在结构上差异很小的单克隆抗体异构体。Bio-C8反相色谱柱可分离Fab和Fc以及轻重链。 与会观众和专家们对赛分科技的“抗体分析方法包”产生了浓厚的兴趣，积极提问，并纷纷索取相关产品资料。会议交流热烈，气氛友好。 赛分科技展台 赛分科技 赛分科技有限公司（Sepax Technologies, Inc）总部位于美国特拉华州高新技术开发区，致力于开发和生产药物与生物大分子分离和纯化领域的技术和产品。赛分科技是集研发、生产和全球销售为一体的实业型企业。公司主要产品为液相色谱柱及耗材、固相萃取柱（SPE）及耗材、液相色谱填料以及分离纯化仪器设备。在液相色谱领域里，赛分科技已开发出了100多种不同型号的液相色谱材料，涵盖了反相、正相、超临界（SFC）、手性（Chiral）、离子交换、体积排阻、亲和、HILIC等各种类别，为世界范围内液相色谱产品最为完善的企业之一。 赛分科技的创新技术使之生产出具有最高分辨率及最高效的生物分离产品，包括体积排阻、离子交换、抗体分离、和糖类化合物分离色谱填料和色谱柱，可广泛地应用于单克隆抗体、各种蛋白、DNA、RNA、多肽、多糖和疫苗等生物样品的分析、分离和纯化。赛分科技先进的技术和完善的产品线已使赛分成为全球生物分离的领航者。

p style=" TEXT-ALIGN: center" img title=" 1.jpg" src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201709/noimg/25452d8d-5c44-49d3-96f1-7743a7eb2248.jpg" / /p p 　　日前，江苏科技大学蚕业研究所马琳博士的光诱导的自组装机理在传感器阵列中的应用研究取得了重要进展。该研究利用光诱导的碲化镉(CdTe)量子点的自组装现象，同时完成了10种蛋白质的可视化识别区分。相关研究成果以封面论文形式发表在英国皇家化学学会期刊《材料化学杂志B》上。 /p p 　　研究人员以两种不同发射波长的碲化镉量子点为传感单元，基于光引发的自组装原理，构建了多通道荧光传感器阵列，根据碲化镉量子点荧光颜色及强度的变化，实现了10种不同种类蛋白质的同步可视化区分检测。该传感器阵列构建简单，不需要昂贵的专业仪器或技术人员，在一台单一激发波长的紫外灯辅助下，即可肉眼完成蛋白质的识别检测，省时，省钱，提高工效，非常适用于经济欠发达地区。 /p p 　　该传感器同样可以识别变性后的10种蛋白质与人尿液中的8种蛋白质，证明其在大分子空间构象识别及医学临床检测中具有一定应用前景。此外，这项研发成果还可以实现多种生化物质的同步快速检测，可以运用到糖类、金属离子等的检测中。 /p p /p

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。

前文回顾（点击查看）：蛋白质测序技术发展漫谈（上篇）；蛋白质测序技术发展漫谈（中篇）；蛋白质测序技术发展漫谈（下篇）前面描述了目前成熟的蛋白质测序方法，并对最流行的基于质谱的蛋白质测序方法进行了综述。非质谱依赖的蛋白质测序手段，除了几十年前发展的基于Edman降解法通过气相或液相色谱测序的方法，最近热门领域的方法主要包括基于荧光或纳米孔的单分子蛋白质测序，代表了未来的发展方向。基于纳米孔单分子蛋白质测序方法纳米孔测序（nanopore sequencing）法是借助电泳驱动力使待测单个分子逐一通过纳米孔，通过检测纳米孔截面的电流变化来实现对序列的测定。纳米孔测序最初在1996年被提出，通过膜通道检测多核苷酸序列，也就是单分子DNA的测序[1]。随着使用纳米孔对单分子DNA测序技术的逐渐成熟[2-5]，纳米孔技术也被应用在单分子蛋白质的鉴定上。对于DNA来说，其二级结构和电荷相对比较一致，它的聚合物比较容易处理，而且仅由四种碱基组成，单分子DNA测序比较简单。相比之下，蛋白质分子由20种氨基酸组成，并且蛋白的电荷和疏水性多变，还存在大量的二级和三级结构，因此基于纳米孔技术对蛋白质的鉴定要比DNA困难很多[6]。当前的基于纳米孔对蛋白质分析的主要探索方向是通过寡核苷酸适配子或抗体等亲和分子对纳米孔进行功能化，当蛋白质或肽段分子通过纳米孔时，由于不同氨基酸在纳米孔附近的结合或通过会引起不同幅度的电流变化，基于这些变化就可以确定氨基酸的种类，从而逐个得到所测蛋白质或肽段的序列信息（图1）。图 1 借助纳米孔的横向电流检测单分子蛋白质[2]牛津大学的Hagan Bayley[7]团队将单个α-血溶素蛋白孔插入两侧带有电极的膜中，磷酸化的蛋白质在DNA寡核苷酸的牵引下展开，并穿过纳米孔，通过记录纳米孔的电流变化区分出了202个磷酸化蛋白质的4种不同亚型，但无法鉴定蛋白质的一级结构。Francesco[8]团队将蛋白质或氨基酸吸附在金纳米星上，并施加电等离子体力将粒子推进并约束在金纳米孔内，利用金纳米星与金纳米孔壁之间的单个热点，实现了单分子表面增强拉曼散射（SERS）探测，用于检测氨基酸，并且可以分辨仅含有两个不同氨基酸的单个多肽分子抗利尿激素和催产素。Cao等[9]通过单个定点突变，在具有锥形识别位点的耻垢分枝杆菌孔蛋白A（MspA）的纳米孔内腔中引入了甲硫氨酸，从而将该反应有目的的移植到了MspA纳米孔最尖锐的识别位点，并观测到了相应的单分子反应信号。该纳米孔可以引入更多的离子电流，从而放大检测信号，其狭窄的识别位点则提供了更高的空间分辨率，大大削弱了周围氨基酸的干扰，从而拓宽生物纳米孔的单分子检测功能，有望推进基于孔道的单分子蛋白质测序研究。Ouldali[10]研究团队研发出了一种新型气溶素纳米孔，此纳米孔借助将氨基酸附着在聚阳离子载体上，使氨基酸在纳米孔上停留时间变长，并检测其通过纳米孔时电流的变化，最终可识别出组成蛋白质的15种氨基酸，也能检测到组成蛋白质的其余5种氨基酸的电流变化，但是无法对其进行区分。虽然只是对氨基酸进行识别，但作者设想通过对蛋白或者肽段末端氨基酸逐个降解，利用纳米孔技术鉴定从末端释放出来的氨基酸，从而对蛋白质或肽段序列进行测定。Zhao[11]等将一对金属电极分隔在约2nm的孔洞旁，当氨基酸线性穿过这种纳米孔的时候，每一个氨基酸都会完成一个回路，并反馈出相应的电信号，常见的20种氨基酸在通过纳米孔时都可以产生电信号。有的氨基酸需通过大约50种不同信号特征被鉴定，但绝大多数的氨基酸仅需要不到10个信号特征被鉴别。这种方法不仅能够高可信度的鉴定氨基酸，还能区分翻译后修饰的氨基酸（肌氨酸）及其前体（甘氨酸）、区分同分异构体的亮氨酸与异亮氨酸、区分对应对映异构体的氨基酸镜像分子L-天冬酰胺和D-天冬酰胺。此技术被应用于对两条由四个氨基酸组成的短肽（GGGG 和GGLL）进行测序，单分子短肽穿过纳米孔，孔道两边电极记录每个氨基酸通过时产生的电信号，通过测序算法，识别代表不同氨基酸的特征信号，从而得到短肽的序列。基于纳米孔单分子蛋白测序目前还属于初步发展阶段，除了需要根据电信号准确区分组成蛋白质的氨基酸以外，另一个关键是设计可一次拉动一个蛋白质或氨基酸穿过纳米孔的“马达”。为了让蛋白质或肽段顺利穿过纳米孔，研究者们在蛋白质一端添加了一串带有负电的氨基酸或者一段短DNA，用氨基酸或DNA链拉动蛋白质，可以使一些蛋白质打开折叠并顺利穿过纳米孔，但另一些复杂折叠的蛋白需要更多拉力，于是研究者在引导序列上添加了可以打开折叠的ClpX的识别位点[12]。这个系统能够将简单折叠的目标蛋白牵引过纳米孔，但对于折叠非常紧密的蛋白质仍要使用变性剂来打开折叠。基于纳米孔技术对单分子肽段或蛋白质测序目前还停留在对氨基酸鉴定和对短肽的区分阶段，还不能实际应用于对蛋白质的测序。虽然纳米孔测序具有高通量、对样品需求量少的优点，但是现有的纳米孔过大，失去了对氨基酸的区分能力，同时蛋白质分子通过孔道过快，加大了对信号读取难度；其次由于需要将蛋白的三级和二级结构破坏掉，纳米孔道需要能够耐受非常苛刻的化学和力学条件；第三，由于蛋白带电不均匀，控制其穿孔的速率也非常困难。所以目前的方法还不能准确的测得蛋白质的序列，基于纳米孔的单分子蛋白质测序技术还有很大的发展空间。基于荧光的单分子蛋白质测序方法基于荧光的单分子蛋白质测序同纳米孔测序一样，都可以对极少量蛋白质样品进行检测，其原理是先将蛋白质酶解成肽段，对肽段中特定氨基酸选择性标记不同的荧光基团[13]，对不同氨基酸上的荧光进行观察，从而确定肽段部分氨基酸序列，再将这些序列与蛋白质组序列比对，即可确定肽段的来源蛋白（图2）。图 2 基于荧光的单分子蛋白测序流程[14]。Ginkel[15] 和Yao [16]都利用ClpXP蛋白酶辅助对肽段进行选择性荧光标记，可对序列中的赖氨酸和半胱氨酸进行标记，通过Förster共振能量转移依次读出被标记的肽段的氨基酸的信号。Swaminathan[14] 将蛋白质酶解成肽段，再将肽段固载到玻璃片上[17]，使用特定荧光基团分别对肽段中的赖氨酸和半胱氨酸选择性标记，通过Edman降解技术对固载的肽段进行降解，每次降解后都使用全内反射荧光（TIPF）显微镜进行观测。如果被标记的赖氨酸和半胱氨酸在Edman降解中从肽段N端释放出来，被标记的以上两种氨基酸的位置就会被检测到。同时还发展了用于监测单个肽荧光强度的图像处理算法，并对误差源进行分类和建模，可以测得序列中部分氨基酸的信息。将测得的部分序列与参考蛋白质组序列比对，即可确定肽段的来源蛋白，通过与蛋白质组序列比对，可以鉴定到在人源蛋白质组中的绝大多数蛋白质。基于荧光单分子蛋白测序技术主要有三方面难点，一方面在于目前仅能对赖氨酸和半胱氨酸等几种氨基酸进行特异性荧光基团的标记，无法对所有氨基酸都进行标记；第二个难点是Edman降解是在强酸或强碱的环境中进行，对这些荧光基团的稳定性要求很高；第三个难点是对后期图像处理有较高的要求，如果序列中每个氨基酸都标记上不同的荧光基团，且发光峰易交叠难分辨，这给荧光处理算法带来了难度。因此，基于荧光的单分子蛋白测序技术虽然可以对极微量蛋白质样品分析，但目前仅能测得部分氨基酸序列，对蛋白质全序列的测定目前尚不能实现。[1] Kasianowicz J J, Brandin E, Branton D, et al. Characterization of individual polynucleotide molecules using a membrane channel [J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 1996, 93(24): 13770-13773.[2] Branton D, Deamer D W, Marziali A, et al. The potential and challenges of nanopore sequencing [J]. Nanoscience and technology: A collection of reviews from Nature Journals, 2010: 261-268.[3] Laver T, Harrison J, O’neill P, et al. Assessing the performance of the oxford nanopore technologies minion [J]. Biomolecular detection and quantification, 2015, 3: 1-8.[4] Karlsson E, Lärkeryd A, Sjödin A, et al. Scaffolding of a bacterial genome using MinION nanopore sequencing [J]. Sci Rep, 2015, 5(1): 1-8.[5] Huang S, Romero-Ruiz M, Castell O K,et al. High-throughput optical sensing of nucleic acids in a nanopore array [J]. Nature nanotechnology, 2015, 10(11): 986-991.[6] Nivala J, Marks D B, Akeson M. Unfoldase-mediated protein translocation through an α-hemolysin nanopore [J]. Nat Biotechnol, 2013, 31(3): 247-250.[7] Rosen C B, Rodriguez-Larrea D, Bayley H. Single-molecule site-specific detection of protein phosphorylation with a nanopore [J]. Nat Biotechnol, 2014, 32(2): 179.[8] Huang J, Mousavi M, Giovannini G, et al. Multiplexed Discrimination of Single Amino Acid Residues in Polypeptides in a Single SERS Hot Spot [J]. Angewandte Chemie 2020, 59(28): 11423-11431.[9] Cao J, Jia W, Zhang J, et al. Giant single molecule chemistry events observed from a tetrachloroaurate (III) embedded Mycobacterium smegmatis porin A nanopore [J]. Nature communications, 2019, 10(1): 1-11.[10] Ouldali H, Sarthak K, Ensslen T, et al. Electrical recognition of the twenty proteinogenic amino acids using an aerolysin nanopore [J]. Nat Biotechnol, 2020, 38(2): 176-181.[11] Zhao Y, Ashcroft B, Zhang P, et al. Single-molecule spectroscopy of amino acids and peptides by recognition tunnelling [J]. Nature nanotechnology, 2014, 9(6): 466-473.[12] Nivala J, Mulroney L, Luan Q, et al. Unfolding and Translocation of Proteins Through an Alpha-Hemolysin Nanopore by ClpXP [M]. Nanopore Technology. Springer. 2021: 145-155.[13] Hernandez E T, Swaminathan J, Marcotte E M, et al. Solution-phase and solid-phase sequential, selective modification of side chains in KDYWEC and KDYWE as models for usage in single-molecule protein sequencing [J]. New J Chem, 2017: 462-469.[14] Swaminathan J, Boulgakov A, Hernandez E, et al. Highly parallel single-molecule identification of proteins in zeptomole-scale mixtures [J]. Nat Biotechnol, 2018, 36(11): 1076-1082.[15] Ginkel J V, Filius M, Szczepaniak M, et al. Single-molecule peptide fingerprinting [J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2018, 115(13): 3338-3343.[16] Yao Y, Docter M, Ginkel JV, et al. Single-molecule protein sequencing through fingerprinting: computational assessment [J]. Phys Biol, 2015, 12(5): 055033.[17] Howard C, Floyd B, Bardo A, et al. Solid-Phase Peptide Capture and Release for Bulk and Single-Molecule Proteomics [J]. ACS Chem Biol, 2020, 15(6): 1401-1407.作者简介：中国科学院大连化学物理研究所 单亦初副研究员1997年于中国科学技术大学获理学学士学位。2002年于中国科学院大连化物所获理学博士学位。2002年10月至2009年5月在德国马普协会马格德堡研究所、美国德克萨斯大学医学院及澳大利亚弗林德斯大学工作。2009年7月应聘到中国科学院大连化物所任副研究员。主持多项研究课题，包括国家重点研发计划子课题、国家自然科学基金面上项目等。已在Analytical Chemistry、Journal of Proteome Research、Journal of Chromatography A等杂志发表论文近80篇。主要研究方向包括蛋白质组鉴定和蛋白质组相对及绝对定量、蛋白质翻译后修饰富集和鉴定、蛋白质组末端肽富集和鉴定、蛋白质相互作用分析、蛋白质全序列从头测定及药物靶蛋白筛选。（本文经授权发布,仅供读者学习参考）专家约稿招募：若您有生命科学相关研究、技术、应用、经验等愿意以约稿形式共享，欢迎邮件投稿或沟通（邮箱：liuld@instrument.com.cn ）。

由军事医学科学院副院长、中国科学院院士贺福初领导的军事医学科学院放射与辐射医学研究所蛋白质组学国家重点实验室，在肿瘤研究领域又有重要发现。他们发现了一种重要的新型蛋白质，可以选择性地干扰抑癌基因，可能成为肿瘤防治的新型靶向分子，为人类肿瘤疾病的预防和治疗研究提供新的途径。今年4月中旬国际刊物《自然—细胞生物学》(Nature Cell Biology)在线发表了该项发现。 　　癌症是人类生命健康的主要杀手。科学家们和医院的医生都寄希望于通过调节一种名叫p53的抑癌基因的活性，达到杀伤肿瘤细胞的目的。然而大量的科学研究数据表明，这种抑癌基因的活性调控异常复杂，强烈依赖于各种类型的不同组织器官的调控蛋白质。 　　军事医学科学院放射与辐射医学研究所蛋白质组学国家重点实验室的贺福初、张令强、田春艳等科研人员，在前期大规模发掘人类的胎肝新基因、新蛋白的基础上，经过历时六年的潜心探索研究，发现了一种新型蛋白质，这种蛋白质可以选择性地参与抑癌基因p53对死亡基因的调控，他们为这种蛋白质取名为Apak。 　　当Apak与抑癌基因p53结合在一起时，抑癌基因不会伤及正常细胞，当正常细胞遇到基因组损伤信号时，Apak迅速与p53分离，释放出p53的杀伤细胞功能，从而能及时清除掉对机体带来危害的部分“变坏”的细胞，大大降低了肿瘤发生的风险。这项研究受到国家重大科学研究计划项目“DNA损伤修复蛋白复合体及修复功能相关机制研究”和“人类肝脏蛋白质组重要科学问题研究”、以及国家自然科学基金委创新群体项目“肝脏及肝病相关的系统生物学研究”等的联合资助。这次发现的新型蛋白质Apak隶属于锌指蛋白家族，而这一家族在人类基因组中多达423个成员，这一家族中很可能存在大量没有被人们发现的p53调控蛋白，因而可能为肿瘤研究、药物研发打开了一座巨大的“宝库”。

前文回顾（点击）：蛋白质测序技术发展漫谈（上）前面提到，基于质谱的蛋白质测序主要流程为：首先对蛋白质酶解得到肽段，经过LC-MS/MS分析得到相应的质谱数据，再使用测序软件根据质谱数据对肽段测序，最后对测序得到的肽段序列进行拼接。其中根据肽段的二级质谱图进行从头测序是其核心内容。目前已发展的肽段从头测序算法有三十余种，主要可以分为三类：图方法、穷举法和动态规划法，包括PEAKS[ 1]、pNovo系列[2]、Pepnovo[3]、Novor[4]等。 Muth[5]评估了Novor、PEAKS和PepNovo三种测序软件在实验数据集上测序的准确度，这三款软件对肽段的测序准确度最高只有35%。这是由于质谱谱图中存在着噪声和干扰离子，无法有效的区分谱图中可用于肽段测序的碎片离子[6]，使得精准解析谱图的难度增加且耗费大量的时间。基于碎片离子的蛋白质组稳定同位素标记定量方法通过在细胞培养或样品处理的过程中引入不同种类的同位素标记，混合后进行LC-MS分析。不同稳定同位素标记的相同序列肽段质量相同或相近，可在质谱中同时碎裂，形成成对的碎片离子[7]。借鉴该方法，可更好的区分并提取用于测序的碎片离子，用于肽段的序列测定。Nie[8]在细胞培养时加入同位素标记的精氨酸和赖氨酸，再利用Lys-N和Arg-C对提取的蛋白质酶解，形成N端为精氨酸、C端为赖氨酸的等重肽段，在二级谱中可形成成对的b离子和成对的y离子，但这种标记方法只能在细胞水平标记，且通过两种蛋白酶酶解后只有少部分肽段质量相等并被鉴定到。Zhang[9]发展了部分等重肽段末端标记方法，使用Lys-C酶解后，肽段的C端为含有氨基的赖氨酸，再通过对两末端使用不同同位素标记，使得相同序列的肽段质量差为2 Da，在二级谱中产生了质量差为4 Da的成对b离子和质量差为6 Da的成对y离子，为使肽段能够碎裂在同一张谱图中，质谱的分离窗口需要被放大到4 m/z甚至更多[10]，但放大分离窗口会导致更多的质量相近的肽段发生共碎裂，谱图会变得更加复杂难以解析，增加了从头测序的难度。为此，我们开发了一种基于二甲基化标记和胰蛋白酶催化18O标记的肽段末端准等重标记（Pseudo Isobaric Peptide Termini Labelling，PIPTL）从头测序方法 [11]（图1）。经该方法进行同位素标记后，序列相同的肽段质量仅相差0.0166 Da，这些准等重肽段无需扩大质谱分离窗口即可在质谱中同时碎裂，产生成对的b离子和成对的y离子；基于发展的PIPTL-Novo测序算法，根据不同系列碎片离子质量差可快速准确提取并区分b/y离子，再对b/y离子进行测序分析，从而实现对肽段的准确测序。以牛血清白蛋白为研究对象，对肽段从头测序的准确度进行评价，测序准确率为95.5%；最后将此从头测序方法应用于对单克隆抗体赫赛汀重链和轻链的序列测定，对赫赛汀的酶解肽段从头测序准确率为93.6%。图1 基于二甲基化和胰蛋白酶催化18O标记的PIPTL-Novo策略参考文献[1] Ma B, Zhang K, Hendrie C, et al. PEAKS: powerful software for peptide de novo sequencing by tandem mass spectrometry. Rapid Commun Mass Spectrom, 2003, 17(20): 2337-42.[2] Yang H, Chi H, Zhou W-J, et al. Open-pNovo: de novo peptide sequencing with thousands of protein modifications. J Proteome Res, 2017, 16(2): 645-54.[3] Frank A M, Savitski M M, Nielsen M L, et al. De novo peptide sequencing and identification with precision mass spectrometry. J Proteome Res, 2007, 6(1): 114-23.[4] Ma B. Novor: real-time peptide de novo sequencing software. J AmSoc Mass Spectrom, 2015, 26(11): 1885-94.[5] Muth T, Renard B Y. Evaluating de novo sequencing in proteomics: already an accurate alternative to database-driven peptide identification? . Brief Bioinform, 2018, 19(5): 954-70.[6] Lu B, Chen T. A suboptimal algorithm for de novo peptide sequencing via tandem mass spectrometry. Journal of Computational Biology, 2003, 10(1): 1-12.[7] Merrill A E, Coon J J. Quantifying proteomes and their post-translational modifications by stable isotope label-based mass spectrometry. Curr Opin Chem Biol, 2013, 17(5): 779-86.[8] Nie A-Y, Zhang L, Yan G-Q, et al. In vivo termini amino acid labeling for quantitative proteomics. Anal Chem, 2011, 83(15): 6026-33.[9] Zhang S, Shan Y, Zhang S, et al. NIPTL-Novo: Non-isobaric peptide termini labeling assisted peptide de novo sequencing. J Proteomics, 2017, 154(40-8.[10] Hennrich M L, Mohammed S, Altelaar A M, et al. Dimethyl isotope labeling assisted de novo peptide sequencing. J Am Soc Mass Spectrom, 2010, 21(12): 1957-65.[11] 杨超，刘健慧，张玮杰等，基于末端准等重同位素标记的肽段从头测序方法. 分析化学, 2021, 49 (03), 366-376.作者简介：中国科学院大连化学物理研究所 单亦初副研究员1997年于中国科学技术大学获理学学士学位。2002年于中国科学院大连化物所获理学博士学位。2002年10月至2009年5月在德国马普协会马格德堡研究所、美国德克萨斯大学医学院及澳大利亚弗林德斯大学工作。2009年7月应聘到中国科学院大连化物所任副研究员。主持多项研究课题，包括国家重点研发计划子课题、国家自然科学基金面上项目等。已在Analytical Chemistry、Journal of Proteome Research、Journal of Chromatography A等杂志发表论文近80篇。主要研究方向包括蛋白质组鉴定和蛋白质组相对及绝对定量、蛋白质翻译后修饰富集和鉴定、蛋白质组末端肽富集和鉴定、蛋白质相互作用分析、蛋白质全序列从头测定及药物靶蛋白筛选。（本文经授权发布,仅供读者学习参考）专家约稿招募：若您有生命科学相关研究、技术、应用、经验等愿意以约稿形式共享，欢迎邮件投稿或沟通（邮箱：liuld@instrument.com.cn）。中国临床质谱产业化发展论坛（点击报名）仪器信息网联合浙江省先进质谱技术与分子检测重点实验室、宁波大学质谱技术与应用研究院，共同举办“第六届中国质谱产业化发展论坛——临床质谱产业化发展”，在2021年第十五届中国科学仪器发展年会(ACCSI 2021)召开同期，邀请临床质谱业内专家、国内质谱企业、第三方医学实验室、医院专家代表，共同就中国临床质谱技术与产业化发展等话题展开探讨、答疑解惑，为中国临床质谱产业链上中下游三方搭建互动交流平台，助力中国临床质谱产业发展，进一步优化和拓展临床质谱产业市场，共同促进中国质谱产业健康快速发展。

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. Proteomics to study genes and genomics [J] Nature,2000,405(6788):837-846. /p p 　　3.尹稳、伏旭、李平《蛋白质组学的应用研究进展》 [J]. 生物技术通报 2014年第1期 /p p 　　4.aniel C. Liebler《Introduction to Proteomics》:1-13 /p p 　　5.英超，党源，李晓艳，等. 蛋白质组学及其技术发展 [J]. 生物技术通讯，2010,21(1)：139-144. /p p 　　6.鑫《比较蛋白质组学研究与应用进展》[J]. 国际免疫学杂志 2006年5月第29卷第3期:156-159 /p p 　　7.宇，荆玉祥，沈世华《植物蛋白质组学研究进展》 [J] 植物生态学报，2004,28(1)：114-125 /p p 　　8.ore LE，Pfeiffer R，Warner M，et al. Identification of biomarkers of arsenic exposure and metabolism in urine using SELDI technology . Biochem Mol Toxicol ， 2005,19(3)：176. /p p 　　9.rea D,Sobrino T,Blanco M, et al. Usefulness of haptog lob in and serum amyloid A proteins as biomarkers for atherothrombotic ischemic stroke diagnosis confirmation [J]. 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

图片来源：视觉中国 对于渴望接种新冠疫苗的部分人员来说，由于容易出现急性免疫反应和血液循环问题，他们对一些基于信使RNA（mRNA）和病毒载体技术的疫苗心存担忧。尽管对大多数人来说这些疫苗是安全的，但它们与潜在的严重副作用（如心脏炎症和血栓）有关，因此，接种一种完全由蛋白质制成的疫苗或是他们的希望。　　英国《自然》杂志在11月8日的报道中指出，美国诺瓦瓦克斯公司和其他生物技术公司的基于蛋白质的新冠疫苗即将上市。这些基于蛋白质的新冠疫苗尽管进度缓慢，但制造简单、成本低廉、副作用较少，因此，不仅有望填补全球新冠疫苗接种空白，且能进一步遏制新冠疫情的发展势头，“有望开启新冠免疫新时代”。　　优点颇多　　《自然》杂志报道指出，尽管蛋白质疫苗尚未广泛应用于对抗新冠病毒，但到目前为止，后期临床试验数据看起来很有希望：与其他类型的新冠疫苗相比，蛋白质新冠疫苗能在副作用更少的情况下提供强保护作用。　　上个月发表的一份预印本论文称，在今年年初完成的一项有3万人参与的研究中，诺瓦瓦克斯疫苗针对新冠病毒的保护率为90%以上，不过，当时德尔塔变异毒株还未肆虐。位于成都的疫苗制造商三叶草公司报告其蛋白质疫苗针对新冠病毒的保护效力虽然略低，但该疫苗是在德尔塔变异毒株肆虐的人群中开展的。研究显示，这两种疫苗诱导的抗体水平可与mRNA疫苗诱导的抗体水平相媲美。　　此外，这些蛋白质疫苗看起来也很安全。目前世界各地正在进行临床试验的大约50种基于蛋白质的新冠疫苗都没有引起任何重大副作用。通常由mRNA或病毒载体疫苗引起的许多反应，如头痛、发烧、恶心和发冷等，在基于蛋白质的替代品中也不常见。　　进展缓慢　　尽管基于蛋白质的新冠疫苗有诸多优点，但其也有不足之处。　　首先，从新冠疫情暴发之初，研究人员就预计，基于蛋白质的疫苗的设计将比其他疫苗技术更慢。　　很多生物制药公司知道如何利用哺乳动物、昆虫或微生物经过基因改造的细胞大规模生产纯化蛋白质，但这一过程包含许多步骤，每一步都必须优化。疫苗开发咨询专家克里斯蒂娜曼德尔说：“这必然导致进展缓慢”。　　美国Dynavax Technologies首席执行官伊恩斯彭斯也表示，结果表明，使用蛋白质制造的新冠疫苗“并非不合格，只不过需要的时间更长一些。”该公司为三叶草疫苗公司生产佐剂。　　此外，不同蛋白质疫苗之间的功效可能差异巨大。目前正在测试的大多数基于蛋白质的疫苗都基于新冠病毒刺突蛋白（帮助病毒进入人体细胞）的某些版本制造而成。不同疫苗产品部署刺突蛋白的形式大相径庭：一些疫苗使用单一蛋白，另一些则使用三联体；有些使用完整的刺突蛋白，另一些只使用刺突蛋白的片段。此外，一些蛋白自由漂浮，另一些则被包装成纳米颗粒。而且，主要候选蛋白质疫苗依赖不同的佐剂，每种佐剂都以自己的方式刺激免疫系统，从而产生不同种类的疫苗反应。　　葛兰素史克全球首席卫生官托马斯布鲁尔表示，所有这些都可能转化为不同的疗效和安全性，“最终哪种疫苗会胜出，时间和第三阶段试验结果将给我们最终答案”。　　开启新时代　　据悉，在经历了数月延迟后，诺瓦瓦克斯的高管表示，他们准备在年底前向美国食品和药品监督管理局提交其蛋白质疫苗监管所需要的材料。此前该公司已向世卫组织、澳大利亚、加拿大、英国、欧盟等提交了相关材料。而且，11月1日，印度尼西亚首次授予该公司疫苗紧急使用权。　　无独有偶，三叶草公司以及印度Biological E公司也将在未来几周和几个月内向本国政府提交类似的文件。　　《自然》杂志称，如果这些疫苗获批，它们将减轻抵制现有疫苗的人的恐惧，填补全球疫苗接种空白。到目前为止，低收入国家只有不到6%的人接种了新冠疫苗。基于蛋白质疫苗容易制造、成本低廉，而且不需冷冻或冷藏保存，这些优势有助于缩小富国和穷国之间的免疫差距。　　防疫创新联盟项目和创新技术负责人尼克杰克逊说：“世界需要这些基于蛋白质的疫苗，以惠及那些弱势群体”。诺瓦瓦克斯公司和三叶草公司都承诺明年向新冠肺炎疫苗实施计划捐赠数亿剂疫苗。　　据悉，防疫创新联盟已投资10多亿美元研发基于蛋白质的疫苗，目前有五种基于蛋白质的新冠疫苗处于积极研发当中，其中最令人瞩目的是三叶草公司、诺瓦瓦克斯公司和韩国生物科学公司生产的产品，杰克逊说：“蛋白质疫苗将会开启新冠免疫新时代”。　　疫苗行业资深人士、三叶草公司科学顾问拉尔夫克莱门斯说，在新冠疫情暴发之初，mRNA等疫苗带来了速度优势，但现在基于蛋白质的疫苗正在迎头赶上，它们将提供更多的功能，比如，填补疫苗接种空白，保护整个世界免受新冠病毒困扰等，“我认为它们会占上风”。

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

仪器信息网讯 2014年4月，我国生命科学领域中第一个综合性的国家级重大科技基础设施&mdash &mdash 蛋白质科学研究(上海)设施(以下简称为：上海设施)通过工艺测试，正式进入开放试运行阶段。近日，仪器信息网工作人员参观拜访了上海设施及同步筹建的国家蛋白质科学中心· 上海(以下简称为：上海中心)，一睹这一国家级重大科技基础设施的先进水平和创新风采，上海中心科研项目高级主管汪利俊博士及行政事务主管高馨热情接待了我们。 国家蛋白质科学研究(上海)设施/国家蛋白质科学中心· 上海建筑群 　　为了形成国际一流的蛋白质科学研究体系，并为我国蛋白质科学研究提供&ldquo 利器&rdquo ，2008年11月，&ldquo 蛋白质科学研究设施国家重大科技基础设施项目&rdquo 列入国家高技术产业发展项目计划，项目分北京设施、上海设施两部分，其中北京设施以蛋白质组学研究为主，而上海设施以结构生物学研究为主。 　　两年后的2010年12月，上海设施在上海浦东张江高科技园区内动工建设，总投资7亿元，项目总建筑面积3.3万平方米。而今历经3年多建设，上海设施/上海中心正式进入试运行阶段，预计于今年年底正式面向多用户、多领域开放。 　　据介绍，上海设施配备了蛋白质科学研究所需的各种大型科学仪器设备，以及由上海设施的技术人员自主研发的规模化、系统化技术装备体系。目前，上海设施由基于同步辐射光源的五线六站、规模化蛋白质制备系统、质谱分析系统、核磁分析系统、电镜分析系统、分子影像系统、复合激光显微成像系统、数据库与计算分析系统、动物设施等平台组成，可为在分子水平、细胞水平和个体水平上研究蛋白质、蛋白质复合体、蛋白质机器的结构与功能提供全面和完整的技术与条件保障。 　　在各大平台中，最令上海设施团队自豪的是几项创新：其中一项是将蛋白质表达实现了从&ldquo 手工作坊&rdquo 到&ldquo 智能工厂&rdquo 的转变。目前，在科研界和制药业对于各种蛋白样品的需求日益强烈，但蛋白表达是一个公认复杂、高成本、耗时和资源占用的过程。上海设施规模化蛋白质制备系统自主设计了五套大型自动化装置，将软件控制、硬件设备和生物应用结合在一起，实现了大规模蛋白表达过程的自动化(包括克隆、蛋白表达和纯化)。 高通量自动化克隆系统 　　整个流程实现了自动化，从大规模PCR扩增开始，依次自动进行重组质粒的构建、细胞生长、诱导表达、蛋白表达(构建了大肠杆菌、昆虫细胞、哺乳动物细胞三种表达体系)，最终完成蛋白纯化及蛋白性质表征。以克隆过程为例，实验效率从传统手工一人次一天10个基因克隆提升到一天1000个基因克隆。 　　第二项创新则是分子影像系统自主研发的高精度激光双光镊系统。据悉，设备的所有零部件都购自现成。光镊采用激光辐射压对微米级粒子进行捕获，并通过高精度的测量技术实现亚纳米级位移和亚皮牛级力的测量。依靠这套系统，激光是&ldquo 镊子&rdquo ，能研究蛋白质如何折叠、变形，以及大分子生物酶的工作原理。高精度激光双光镊系统 　　第三项创新则是上海设施团队基于平台开发的相关研究方法。有了最先进的仪器，没有相应的研究方法也是枉然。为此，上海设施/上海中心的年轻PI们除了从事科学研究外，方法开发也是他们工作的重点。 　　以核磁系统分析平台为例，上海设施目前拥有5台核磁共振波谱仪，其中有国内第一台最高磁场强度的核磁共振设备(布鲁克900M NMR)，主要用来测试蛋白质的溶液结构。上海中心PI周界文带着研究人员开展了核磁共振新技术的开发和新方法的研究。目前新方法的主体研究已完成，正进入软件测试阶段，对推广核磁共振技术在结构生物学领域的广泛应用有重要意义，特别是对依托高场强核磁共振设施进行大蛋白质的三维结构测定过程将更加可行。 布鲁克900M 核磁(左)、安捷伦800兆核磁(中)、安捷伦600兆核磁(右) 布鲁克600兆核磁(左)、安捷伦700兆核磁(右) 核磁系统分析平台一览 　　同样，上海设施的质谱分析系统平台也很强大，拥有赛默飞、AB SCIEX、安捷伦、沃特世等主流质谱品牌的仪器13台，是全国目前最大、质谱仪器种类最全的质谱分析平台之一。这个实验室在上海中心PI黄超兰的主持下，已自主研发了一系列国内其他实验室尚不具备的研究手段，吸引了全国各地甚至美国的诺奖获得者的研究组等多家科研单位前来合作，在短短半年间已有超过70多个合作项目在进行。 赛默飞质谱系统 (2台 Q Exactive、1台LTQ Orbitrap XL、1台LTQ Orbitrap Elite、1台 LTQ Orbitrap Elite-ETD) AB SCIEX质谱系统 (左上：QTRAP 6500、左下：Triple TOF 5600+、右：MALDI-TOF/TOF 5800) 安捷伦质谱系统 (1台 6530Q-TOF、1台6550 ifunnel Q-TOF、1台6490 QQQ) 沃特世质谱系统 (左：Xevo TQ-S 右：Synapt G2-Si HDMS) 质谱分析系统平台一览 (左：FEI TitanKrios 300kV 球差矫正透射电镜 右上：FEI TF20 场发射冷冻透射电镜 右下：FEI T12 冷冻透射电镜) 电镜分析系统平台一览 (左上：ZEISS Cell Observer SD 转盘式激光共聚焦 左下：NIKON N-SIM 超高分辨率显微镜 右上：LEICA SP8 激光共聚焦显微镜 右下：OLYMPUS FV1200MPE 双光子显微镜) 复合激光显微成像系统平台一览 　　此外，上海中心还自主研发了一套科研物资管理系统(e-Supply)，所有实验室的研究人员都可通过ID登录系统下单购买实验试剂、耗材，资金从课题组经费账户中扣除，而上海中心则能以&ldquo 团购&rdquo 方式，拿到最优的价格。并且上海设施还为供应商提供了库存仓库，供应商只需付较少的费用就可以把上海设施常用的试剂、耗材存于此，这样也极大方便了研究人员，省去了试剂耗材运送的时间。现该系统已获国家计算机软件著作权，除管理上海中心物资外，还兼管筹建中的上海科技大学的物资，不久有望在中科院其他研究院所推广。 科研物资管理系统(e-Supply) 供应商在上海设施库存的商品 数据库与计算分析系统机房 　　上海设施不仅仅是一个供科学家使用的科研平台，更是一个具有强大科研能力的科学中心。目前，上海中心有PI 14位，仅在上海设施试运行期间，上海中心各研究组就已获得了包括中科院战略性先导科技专项和国家重大科学研究计划项目在内的多项重大课题，相关研究成果已在《自然》、《癌细胞》等国际著名学术刊物上陆续发表。 　　许琛琦研究组在阐明人体免疫机制方面取得突破性进展，首次证明钙离子能够改变脂分子功能来帮助T淋巴细胞活化，提高T淋巴细胞对外来抗原的敏感性，从而帮助机体清除病原体。 　　周界文研究组在研究重要离子通道蛋白p7的精细空间结构以及p7与抑制剂金刚烷胺类药物相互作用的分子机理方面也取得重大突破，相关研究成果将大大推动新一代抗丙型肝炎病毒治疗手段的研发。 　　周兆才研究组研究发现原癌蛋白质YAP的一个天然拮抗剂蛋白&mdash VGLL4，并在蛋白质晶体结构解析的基础上发展出一个针对YAP的多肽类抑制剂，为以胃癌为代表的肿瘤治疗提供了新的策略和途径。 　　雷鸣、张荣光研究组的研究论文首次在原子水平上解析了端粒酶的结构，第一次从原子层面对脊椎动物端粒酶复合物中蛋白质-RNA的相互作用进行了描述。 　　未来，上海设施将对中国乃至全球的科学家开放，旨在让上海设施发挥其更大的作用与价值。(撰稿：杨娟) 　　附录：国家蛋白质科学研究(上海)设施及国家蛋白质科学中心· 上海网址 http://www.sibcb-ncpss.org/ 　　http://www.ncpss.org

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

CEM SPRINT 真蛋白质快速测定仪，进入二十一世纪的蛋白质检测，不受&ldquo 三聚氰胺&rdquo 、&ldquo 皮革奶&rdquo 影响的创新性检测方法。经大量实验证明，SPRINT&ldquo 真蛋白质&rdquo 测量结果不受皮革奶影响，欢迎相关乳制品厂家、研究机构与培安公司合作，共同探讨真蛋白质检测方法。 皮革奶简介 皮革奶是是用皮革水解蛋白生产出来的乳制品，这是一种类似于三聚氰胺的物质，加入到乳制品中的目的是提高产品蛋白含量。&ldquo 皮革奶&rdquo 的毒害就出在这个&ldquo 皮革水解蛋白&rdquo 上，它是利用皮革厂制作服装、皮鞋之后剩下的下脚料甚至是动物毛发等物质，经过水解提炼而成的一种粉状物，因其蛋白含量较高，故而被称为&ldquo 皮革水解蛋白粉&rdquo 。中国农业部发出2011年安全检测计划文件，要求各地除要检测三聚氰胺外，还要严格检测皮革水解蛋白和碱类物质。 皮革奶的主要添加物，皮革水解物的主要成分是皮革水解蛋白，而劣质水解蛋白的生产原料主要来自制革工厂的边角废料。制革边角废料中含有重铬酸钾和重铬酸钠。用这种原料生产水解蛋白，重铬酸钾和重铬酸钠自然就被带入产品中，被人体吸收。食品专家介绍，皮革水解物主要添加的食品是乳与乳制品及含乳饮料，作用是增加蛋白质含量量。也就是说这又是一种类似于三聚氰胺的物质，而它与三聚氰胺的不同之处在于，皮革水解物的检测难度比三聚氰胺更大，轻则关节疏松重则死亡。长期食用将致癌。 CEM SPRINT真蛋白质检测仪简介 CEM SPRINT&mdash 目前世界上唯一的真蛋白质快速测仪，诞生于2007年，2008年获IFT创新奖，2009年获美国总统绿色化学挑战奖，该仪器采用了生命科学领域的iTAG&ldquo 蛋白质氨基酸分子标签&rdquo 技术，这项技术可以给蛋白质贴上&ldquo 标签&rdquo ，提供一种在样品中直接测量真蛋白质含量的手段。 它的主要特点如下： 1.直接测量&ldquo 真蛋白质&rdquo ，而非总氮含量； 2.所有类型样品检测（液体、固体、粉末状、奶油、肉类、坚果类、谷物、种子等）； 3.测量时间只需两分钟；全自动操作，无需有经验的化学家； 4.对&ldquo 三聚氰胺&rdquo 、&ldquo 皮革水解蛋白&rdquo 等非法添加剂，不会产生错误的蛋白质测量结果,精确性和准确度等优于凯氏定氮法； 5.测量过程无需校准，直接测量； 6.无需危险化学试剂，相比目前的检测方法，具有更低的操作成本。 更多详情，请联系培安公司： 电话：北京：010-65528800 上海：021-51086600 Email: sales@pynnco.com 网站：www.pynnco.com

俗话说：文无第一，如果非要整出个蛋白质质谱与蛋白质组学领域世界第一牛人，显然并不是一件容易的事，也注定是一件有争议的事。作为一个半路出家的准业内人，我就本着无知者无畏的革命精神，说一下我自己心目中的第一牛人：Ruedi Aebersold。 　　考虑到科学网的大多数网友对蛋白质组学并不了解，先简单科普一下，根据百度百科的定义：“蛋白质组学(Proteomics)一词，源于蛋白质(protein)与 基因组学(genomics)两个词的组合，意指“一种基因组所表达的全套蛋白质”，即包括一种细胞乃至一种生物所表达的全部蛋白质。” 1995年(也有1994，1996年之说)Marc Wikins首次提出蛋白质组(Proteome)的概念1，1997年, Peter James(就职于有欧洲MIT之称的瑞士联邦工学院(ETH))又在此基础上率先提出蛋白质组学的概念2。基因组学和蛋白质组学的概念又进一步催生了N多的各种各样的组学(omics)，两者的诞生的发展，也使系统生物学成为可能，本文的主人公Ruedi Aebersold与Leroy Hood一起于2000年在美国西雅图创办了系统生物学研究所(ISB),该所的建立不但标志着系统生物学作为一门独立的学科的诞生(此句话貌似不靠谱，参见文后14楼的评论)，也带动了包括蛋白质组学在内的多种组学的发展，当然各种组学的发展也同时促进了系统生物学的发展。尽管日本也于2000年在东京建立了系统生物学研究所，但是同为第一个吃螃蟹的，东京的这个所，无论是学术水平还是世界影响都无法和西雅图的那个系统生物学领域的麦加相提并论。闲话少叙，我之所以认为Ruedi Aebersold是蛋白质质谱与蛋白质组学领域世界第一牛人，是基于如下原因： 　　Ruedi Aebersold对蛋白质组学的最大贡献可谓是同位素代码标记技术(ICAT)，现在这一蛋白组定量技术自从1999年在Nature上发表以来，该技术已世界广泛应用，该论文迄今(截至2013年1月11日)已被引用了近3000次。Web of Science的检索结果显示，蛋白组学领域迄今已经至少有超过10万篇论文发表，按照被引用次数排名，该论文位居第三位。有意思的是，被引用次数排第四位的是Ruedi Aebersold和另外一位牛人Mathias Mann(下面会介绍)于2003年发表在Nature上的有关蛋白质质谱与蛋白质组学的综述论文，迄今也已被引用近2800次。而引用次数排第一和第二的两篇论文的通讯作者并算不上是蛋白质质谱与蛋白质组学领域的，蛋白质组学仅仅是他们使用的工具，他们的影响也在这个领域之外。蛋白质组学领域，最重要的专业协会应该算是HUPO (国际人类蛋白质组组织), 最重要的专业会议也当属HUPO世界大会，Ruedi Aebersold曾获HUPO含金量最高的成就奖，他本人也经常是HUPO世界大会的分会主席或大会特邀报告人。当然Aebersold还获得了包括美国质谱协会(ASMS)大奖在内的许多专业大奖。可能有人会列出另外的自己心中的第一牛人(如上述的Mathias Mann)，但Ruedi Aebersold无疑至少是领域内公认的前几位的世界级牛人。另外，顺便说一下德国马普所的Mathias Mann(其在丹麦首都也有实验室)，Mann和Aebersold可谓是蛋白质组学领域的双子星座，都是该领域的顶级牛人，Mann发表的论文有多篇都在蛋白质组学领域被引用次数前10位，不少被引用次数都上千次。上述的Mann和Aebersold两人能在Nature发表综述论文也说明了他们的江湖地位。Aebersold和Mann所发表的论文总被引次数分别超过了5万和3万次，这个数字在世界所有领域都是惊人的。另外，Mathias Mann在蛋白质组学最大的贡献可以说是发明了蛋白质组体内标记技术SILAC3,这种技术与Ruedi Aebersold发明的ICAT已及另外一种标记iTRAQ是公认的应用最为广泛的蛋白质组学定量标记技术。 　　今年年近花甲的Ruedi Aebersold是世界蛋白质组学的开拓者之一，现在在上述的ETH的工作，和最早提出蛋白质组学Peter James在同一个大学。作为土生土长的瑞士人，Ruedi Aebersold是在2004年底、2005年初才开始在ETH全职工作的，可谓是瑞士的大海龟。Ruedi Aebersold此前在西雅图的ISB和华盛顿大学工作，作为ISB的元老和共同创办人，Ruedi Aebersold现在还是ISB的兼职教授，发表论文时也还署ISB地址。Mann和Aebersold都是欧洲人，现在又都致力于将蛋白质质谱与蛋白质组学应用到临床，尽管蛋白质组学已有十多年发展历史，现在最大的一个瓶颈可以说在基本无法应用到临床，现有的技术，对于临床应用而言，时间和经济成本都太高(无法高通量、检测成本太贵)。这一块硬骨头显然不是一般人能够啃得动的，需要从临床样品制备、质谱技术到数据分析都要有突破甚至革命性的创新，我很期待，也相信Mann和Aebersold有能力最终使蛋白质组学(尤其是基于此的生物标志物鉴定技术)应用到临床。 　　我国在蛋白质质谱与蛋白质组学领域在世界上最出名的无疑非贺福初莫属，贺福初的名字在国内搞蛋白质组学应该都知道他的名字，他的头衔很多(如将军、院士)，我就不一一列举了，新年伊始他又多了一个牛头衔：万人计划中的科技领军人才。贺的工作和学术水平，我不熟悉，不敢评头论足。他的文章被引用次数最高的是发表在Cancer Research一篇论文，迄今已有126次，但并非是蛋白质组学领域。在蛋白质组学领域，他的被引次数(含自引)最高的论文是2007年发表在蛋白质组学顶级期刊MCP的文章4，迄今已有105次引用。蛋白质质谱领域，我国在世界上最出名的学者估计要数复旦大学的杨芃原了，他的被引用次数最高的一篇论文，是2005年发表在化学顶级期刊德国应用化学的文章5，迄今已被引用70次，杨芃原为该论文的共同通讯作者。我国在蛋白质组学目前被引用次数最高的是南开大学王磊(澳大利亚海归、长江学者)2007年发表在美国科学院院刊(PNAS)的论文6，迄今被引次数已经超过500次。 　　蛋白质质谱仪主要生产商Thermo Fisher(即原来的Finnegan), 最近新出了本挂历，这本特别的挂历上列了13位在蛋白质质谱与蛋白质组学领域的牛人，上述的Ruedi Aebersold和Mathias Mann都在之列，其余11位简单介绍、列表如下。 姓 名 工作单位 主要贡献 Richard D. Smith 美国太平洋西北国家实验室 1990年首次用三重四级杆质谱Top-down（自上而下）分析完整蛋白 John Yates III 美国Scripps研究所 SEQUEST MS/MS数据库搜索程序 Joshua Coon 美国威斯康星大学麦迪逊分校 发明了电子转移解离技术(ETD) Neil Kelleher 美国西北大学 Top-down蛋白质组学 Kathryn Lilley 英国剑桥大学 蛋白质组学定量技术 Pierre Thibault 加拿大蒙特利尔大学 应用生物质谱和蛋白质组学到细胞生物学 Michael MacCoss 美国华盛顿大学（西雅图） 稳定同位素标记技术 Albert Heck 荷兰Utrecht大学 基于质谱的结构生物学 Catherine Costello 美国波士顿大学 HUPO前任主席，质谱技术发展及应用 Alexander Makarov 德国Thermo Fisher Scientific 生物质谱全球研发总监 领导研发Orbitrap质谱仪 Donald Hunt 美国弗吉尼亚大学 FT-MS and ETD 　　简单的说，上述13位世界级牛人都来自欧美，没有一位来自亚洲，也没有一位华人。我不知道以Ruedi Aebersold代表的上述牛人是如何炼成的，但可以肯定的是：他们不是欧美版的“百人”计划，也不是“千人”计划，更不是“万人”计划而“计划”出来的。网上的公开信息表明：Ruedi Aebersold除了在国际专业协会和期刊有学术兼职外，没有任何行政职务，就是一普通教授，但是这不妨碍他成为蛋白质质谱与蛋白质组学领域世界第一牛人。

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,

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

美国科学家主导的国际科研团队在最新一期《科学》杂志撰文指出，他们利用人工智能和进化分析，绘制出了真核生物的蛋白质之间相互作用的3D模型，首次确定了100多个可能的蛋白质复合物，并为700多个蛋白质复合物提供了结构模型，深入研究蛋白质相互作用有望催生新的药物。　　研究负责人之一、美国西南大学人类发育与发展中心助理教授丛前（音译）称，研究结果代表了结构生物学新时代的重大进步。　　丛前解释说，蛋白质通常成对或成组工作，形成复合物，以完成生物体存活所需的任务。虽然科学家已经对其中一些相互作用开展了深入研究，但许多仍是未解之谜。了解蛋白质之间所有的相互作用将揭示生物学的许多基本方面，并为新药研发提供参考。　　但半个世纪以来，鉴于许多蛋白质结构的不确定性，科学家们很难了解这些相互作用。2020年和2021年，深度思维公司和华盛顿大学戴维贝克实验室独立发布了两种人工智能技术“阿尔法折叠”和RoseTTAFold，它们使用不同的策略预测蛋白质结构。　　在最新研究中，丛前等人通过对许多酵母蛋白复合物建模，扩展了人工智能结构预测工具箱。为了找到可能相互作用的蛋白质，科学家们首先搜索相关真菌的基因组，寻找发生突变的基因，然后使用上述两种人工智能技术来确定这些蛋白质是否可以3D结构结合在一起。　　他们确定了1505种可能的蛋白质复合物，其中699个结构已被表征，验证了其方法的实用性；另外700个复合物目前获得的数据有限，剩下106个从未被研究过。为更好地理解这些很少被描述或未知的复合物，团队研究了类似的蛋白质，并根据新发现的蛋白质与此前已知蛋白质的相互作用，确定了新发现蛋白质的作用。

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

p 　　简介： /p p 　　1999年，Yates研究组提出“鸟枪法”(shotgun)，其基本技术路线是针对液体或SDS-PAGE条带的复杂混合物用酶(Trypsin)酶解成肽段混合物，然后对肽混合物进行多维毛细管液相色谱分离和串联质谱分析以及数据库检索，从而确定蛋白质的种类，可同时鉴定成百上千种蛋白质。他们把这种思路称为多维蛋白质鉴定技术，即Mud PIT(multidi-mensional protein identification technology)。与传统的双向电泳技术相比具有灵敏度更高，动态检测范围更广等特点。 /p p 　　鸟枪法(shotgun)可以分析全细胞裂解样品和组织抽提物，也可以分析亚细胞分级组分、分离的细胞器等其他亚蛋白质组。如果样品已经过稳定同位素标记。根据不同标记的信号强度比例就可以精确确定化学上具有均一性的蛋白在不同样品中的相对丰度，这种多重分析可以利用在谱图上产生前后次序的质量标记得以完成。质谱分析以前在样品中加入同位素标记的某种质量校准肽，通过对此肽的相对定量就可以获得绝对定量的信息。实现目的肽段的绝对定量，而这一性质可以被充分应用以提供临床诊断的标准值或阈值。 /p p 　　差异蛋白质的定量研究是基于肽段水平而非完整的蛋白质，成为该技术最大的技术特色，该技术实现了样品分离与鉴定直接联合，完全自动化操作，可以用于各种蛋白质混合物的蛋白质组学分析，如血清、组织、各种体液以及尿液等。 /p p 　　技术路线： /p p 　　鸟枪法为基因组测序，是先将基因组打断，分段测序， 然后利用计算机重组在一起。从而确定一段的基因序列。 /p p 　　鸟枪法在蛋白质组研究中的应用方式与此相类似，首先将蛋白质混合物酶解成肽段的混合物， 利用质谱进行分析确定该肽段的氨基酸序列，然后计算机根据设定好的运算法则根据肽段的信息在理论蛋白质数据库中检索出这些蛋白质，从而确定该混合物中的蛋白质成分。 /p p style=" text-align: center " img title=" 1.gif" style=" float: none " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201709/insimg/130ae366-baaa-4006-9cf4-2c70b8441925.jpg" / /p p style=" text-align: center " img title=" 2.gif" style=" float: none " src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201709/insimg/fe437d70-d969-4f29-a6c9-4e8e1d3e7b65.jpg" / /p p 　　分析目标： /p p 　　寻找差异表达蛋白，并分析蛋白功能。 /p p 　　Gene ontology分析 /p p 　　GO数据库包含了基因参与的生物过程，所处的细胞位置，发挥的分子功能三方面功能信息，并将概念粗细不同的功能概念组织成DAG(有向无环图)的结构。Gene Ontology是一个使用有控制的词汇表和严格定义的概念关系，以有向无环图的形式统一表示各物种的基因功能分类体系，从而较全面地概括了基因的功能信息，纠正了传统功能分类体系中常见的维度混淆问题。在基因表达谱分析中，GO常用于提供基因功能分类标签和基因功能研究的背景知识。利用GO的知识体系和结构特点，旨在发掘与基因差异表达现象关联的单个特征基因功能类或多个特征功能类的组合。 /p p 　　对于每一种表达趋势的基因，选择性的进gene ontology功能分析。对差异表达的所有基因向gene ontology数据库的各节点映射。计算每个节点的基因数目，并结合整个数据库的基因作为背景分部，对于每个节点，得到一个2x2的表格，使用超几何分布检验基因在每个GO节点的富集或贫乏程度。 /p p 　　Pathway enrichment分析 /p p 　　找出差异表达基因在生物学通路中的位置，以阐明其生物学功能以及不同基因之间的相互作用。 /p p 　　1)把差异表达基因定位在生物学通路(Pathway)上。 /p p 　　2)统计分析，确定差异基因可否可以代表某些生物学通路 /p p 　　优点：信息量大，样本量低，检测低丰度蛋白更多，相对定量 /p p 　　应用领域： /p p 　　1)差异蛋白组分析(疾病早期诊断、疗效监测) /p p 　　2)细胞差异性分析(如正义转染vs空载、目标基因RNAi vs空载) /p p 　　3)疾病标志检测(肿瘤标志物，如无血清培养后的分泌蛋白质组) /p p 　　4)治疗检测(术前vs术后) /p p 　　5)药物开发(给药vs对照) /p p 　　6)癌症研究(原位肿瘤细胞系vs转移) /p p 　　Shotgun法可以检测动态范围10000:1内的低丰度肽段，是目前蛋白质组学研究最主要的技术路线。 现已成功应用于中大规模蛋白质的分离鉴定，不再依赖于双向凝胶电泳。 /p p 　　因大部分蛋白质在酶解后总有部分肽段是可用质谱鉴定的，因此，多维蛋白质鉴定技术弥补了碱性、疏水蛋白质、相对分子量极大和极小蛋白质在分离和鉴定方法上的不足。 /p p 　　该方法可达到对低丰度蛋白、极端等电点、分子量、完整膜蛋白具有与其他蛋白有相同的灵敏度。 如鸟枪法可鉴定出10个跨膜域以上的膜蛋白，而2DE仅能检测出2~4个跨膜域的。 /p p 　　Shotgun法可实现自动化、快速、高通量的蛋白组学分析。 /p p 　　但Shotgun法数据冗余复杂，需要专业人员进行分析。 /p p 　　在医学领域，Shotgun技术可用于以下方面： /p p 　　除血清血浆外，还可用于研究体液及组织的蛋白组 /p p 　　分泌蛋白组 /p p 　　大脑皮层神经元细胞蛋白组 /p p 　　新生物标记物的发现 /p p 　　疫苗研究，分析感染源的表面蛋白质，从而发现潜在的抗原。如，在分析人类疟疾致病源plasmodium falciparum时，发现了大量潜在的抗原, 目前这些抗原的特性巳经被评估出来。 /p p 　　发现新的药靶。如，研究发现甲硫氨酸氨基肤酶是肿瘤生长抑制因子bengmide的分子作用靶点。 /p p 　　部分参考文献： /p p 　　1)A proteomics approach to discovering natural products and their biosynthetic pathways, Stefanie B Bumpus, Bradley S Evans, Paul M Thomas, Ioanna Ntai1, Neil L Kelleher, Nature Biotechnology,27,951-956,2009 /p p 　　2)High-throughput generation of selected reaction-monitoring assays for proteins and proteomes, Paola Picotti, Oliver Rinner, Robert Stallmach, Franziska Dautel, Terry Farrah, Bruno Domon, Holger Wenschuh, Ruedi Aebersold, Nature Methods 7, 43-46 (6 December 2009) /p p 　　3)Large-scale analysis of the yeast proteome by means of multidimensional protein identification technology, M.P. Washburn, D. Wolters and J. R. YatesNature Biotechnology, 19, 242-247, 2001 /p p 　　4)Comparison of alternativeanalyticaltechniques for the characterisationof thehuman serumproteomein HUPO Plasma ProteomeProject, XiaohaiLi, Xiaohong Qian etc. Proteomics, 5, 3423–3441,2005 /p p 　　5)An Automated Multidimensional Protein Identification Technology for Shotgun Proteomics, Dirk A. Wolters, Michael P. Washburn, and John R. Yates, Anal. Chem., 73 (23), 5683-5690, 2001 /p p & nbsp /p

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。

???????2016年5月21日-23日第九届中国蛋白质组学大会在厦门会展中心圆满召开，大会由中国生物化学与分子生物学会蛋白质组学专业委员会（CNHUPO）主办，军事医学科学院放射与辐射医学研究所、厦门大学、国家蛋白质科学中心北京、蛋白质组学国家重点实验室、北京蛋白质组研究中心和分子疫苗学和分子诊断学国家重点实验室共同承办，本届会议设有一个大会报告厅及八大分会（专题）报告厅，蛋白质组学及相关领域的国际著名专家、教授、研究学者等近1000人参加了本次大会。?????????????????????大数据时代的蛋白质组学大会为促进蛋白质组学的研究与发展，增进国际间合作交流提供了绝佳的平台，会议同时举办与生物化学与分子生物学、蛋白质组学等研究领域相关的仪器、设备、试剂和新技术的展览、展示会，为“大数据时代的蛋白质组学”搭建了多方沟通的桥梁。宝特科技作为专业的分析测试设备和服务一站式供应商参加此次盛会，为大家带来了蛋白质组学相关的各系列产品：压力循环技术样品制备系统、生物分子相互作用仪、冷冻电镜、振荡器、培养箱等，现场参观与咨询的研究学者络绎不绝，宝特科技提供的不仅仅是产品，更重要的是完整解决方案，以高效、全面、一站式的产品解决研究学者工作中遇到的问题。??????????????????????????????????????????欢迎来到样品制备的新时代借此大会契机，宝特科技携手美国PBI公司隆重引进了一款样品制备新技术——PCT（pressure cycling technology）压力循环技术，使用以PCT压力循环技术为核心的样品制备系统，让您从繁琐冗长的样品制备过程解放出来。不论您的样品是来自动物、植物还是微生物，不论它是细胞还是组织，不论它是溶液还是固体，短至几分钟就可以拿到你所需要的蛋白质，DNA，RNA及小分子等。无需担心样品制备过程因为人为操作误差而导致分析结果的不一致、重复性差；无需担心样品制备过程因为时间过长而导致样品的分解与丢失；无需担心样品裂解的不充分而导致目标分析物研究无果，也无需再把80%的时间耗在样品制备的过程中了，是时候把更多的精力投入到真正的研究中了！PCT-HD高效地实现蛋白质组学微量组织研磨、提取和酶解的一站式工作平台PBI 压力循环技术样品制备系统主要特点：一站式：一台仪器、一个tube即可实现样本中蛋白质的提取，又可进行高效酶解（如Lys-c，trypsin，Chymotrypsin，PNGase F等），既减少了样本转移过程中的丢失与交叉污染的风险，又大大提高了样本制备的效率高效：样本适用面广（动植物、固液态皆可），需求量少（最少可至0.2mg）, 从原始样本到获得肽段，4小时左右即可以完成样品制备全面：与常规提取方法相比，提取得到的蛋白质更充分，更彻底，得率高、种类全，提取质量优。除此之外，还可用于核酸，脂类等生物大分子的提取通量高：一次最多可同时操作48个样本重复性好：程序控制，人为干预少，结果重复性好相关产品：PBI 压力循环技术样品制备系统????

2023年3月29日，张锋教授及其团队在 Natrue 期刊发表了题为：Programmable protein delivery with a bacterial contractile injection system 的研究论文。通过AlphaFold辅助蛋白质设计开发了一种蛋白质递送系统——改造、利用独特的细菌“注射器”将蛋白质注射到人类细胞中。这一系统为将各种蛋白质（包括用于基因编辑的蛋白质）递送到不同类型的细胞提供了一种安全有效的方式，有望改变基因治疗、癌症治疗等前沿疗法格局。内共生细菌是一类特殊的细菌，它们可以寄生在宿主细胞的内部，并已然进化出复杂的传递系统使其分泌调节宿主细胞的生物因子。例如，细胞外可收缩注射系统（eCIS），正是这样一种类似于“注射器”的大分子复合物。eCIS通过驱动一个“针头”结构穿透细胞膜，然后将携带的蛋白质有效载荷注入到真核细胞中。在这项最新研究中，张锋团队首先选定了eCIS的一个亚型——Photorhabdus virulence cassette（PVC）。PVC由一个约20kb的操纵子组成，包含16个核心基因（pvc1-16），以及下游的有效载荷Pdp1和Pnf。研究团队发现，PVC有效载荷蛋白的N端高度无序区域是其“包装结构域”，只要将其与想要递送的蛋白（例如GFP）融合，就能将其加载到PVC复合体中。PVC系统可以被重新编程以在真核细胞中定制蛋白递送于是，研究团队使用人工智能蛋白设计平台AlphaFold，通过氨基酸序列预测蛋白质结构，重新设计了发光杆菌的注射器，使之从靶向结合昆虫细胞改为靶向结合人类细胞。类似的，这套系统也可以学会靶向小鼠细胞。细胞实验的结果显示，经过改造，“注射器”识别人类细胞和小鼠细胞的效果接近100%。同时，研究人员通过重新设计发光杆菌eCIS的另一部分，还能根据需要让它们装载不同的蛋白质，包括基因编辑系统的核酸酶Cas9、碱基编辑器、可以杀死癌细胞的毒素等。重新设计细菌的胞外可收缩注射系统，将其改造为专门靶向特定人类细胞递送所需蛋白质的装置结果表明，PVC系统经过改造后可以在细胞和体内靶向递送蛋白质，并在基因编辑、癌症治疗和临床靶向递送等领域展现出广阔的应用前景，未来可能成为许多生物疗法的关键递送工具。论文链接：https://www.nature.com/articles/s41586-023-05870-7

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