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解析人类蛋白质组草图公布

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分享: 2014/06/17 08:19:25
导读: 英国新一期《自然》杂志公布两组科研人员分别绘制的人类蛋白质组草图。这一成果有助于了解各个组织中存在何种蛋白质,这些蛋白质与哪些基因表达有关等,从而进一步揭开人体的奥秘。

  1 人类蛋白质组草图公布

  之前,尽管不少大型的蛋白质组数据集,已经收集约上万个蛋白数据,然而覆盖80%的人类蛋白质组的草图却并未绘制。此次的研究,则突破了这一局限。

  该图谱由德国慕尼黑工业大学、约翰霍普金斯大学/印度生物信息研究所等机构的两个团队独立完成。其中,在印度生物信息研究所和美国约翰霍普金斯大学等机构绘制了17 924个基因编码的蛋白质草图,其总数约占人类基因总数的84%;而慕尼黑理工大学领衔的团队,则对19 629个基因编码的蛋白质绘制草图,其总数约占人类基因总数的92%。不过,印度和美国团队,与德国团队所采用的实验数据来源略有不同,印度和美国的研究者从30个人体组织的许多不同的样品及细胞系(包括7种胎儿组织和6种血细胞类型)中提取、纯化所有蛋白质,并用质谱技术揭示组成各蛋白片段的氨基酸序列,因而两种数据的分析方法相对统一;德国的团队所采用的数据从公共数据库收集获得,而后与实验室生成的数据合并完成分析。在德国的研究中,慕尼黑工业大学的Bernhard Küster等人建立了搜索性公共数据库ProteomicsDB,而公共数据库收集获得的质谱分析数据约占ProteomicsDB数据的60%,其他的数据来自于60个人类组织体液,13个体液,147个癌细胞系。

  这些蛋白大多为健康人群中组织和器官中表达的蛋白,对于理解疾病状态下发生的变化,具有现实的意义,如德国团队完成的数据能用于识别数百个翻译的基因间非编码RNAs(lincRNAs),比较分析通过蛋白质对癌症药物的敏感性,发现mRNA和组织中蛋白的定量关系等。同时,这两项研究也发现了许多新蛋白,而编码这些蛋白的基因之前被认为位于基因组的非编码区域,因而也丰富了对于遗传学研究的认识。

  2 研究团队的基本背景

  此次研究的美国和印度团队,由约翰霍普金斯大学的副教授Akhilesh Pandey领衔,而他也是印度生物信息学研究所首席科学顾问。此前,印度生物信息学研究所和约翰霍普金斯大学的生物信息学团队就有广泛的合作,例如两个机构的26名科学家经过18个月的努力,排列出了人类的X染色体顺序,并将其与黑猩猩、老鼠的基因组相比较,发现了新基因。

  慕尼黑工业大学的化学和功能蛋白质组学分析者Bernhard Küster,其研究的主要领域是探索蛋白质的相互作用及其与活性药物成分的相互作用,分析癌症发生发展的分子机制,以及开发相应的临床治疗方法。作为研究者,Bernhard Küster也曾参与了蛋白质组技术平台上具有雄厚基础的Cellzome公司的发明(新的酶相互作用化合物的方法)。而Cellzome公司的药物研发平台,可对于特定蛋白相互作用的药物进行筛选,其具有高度的灵敏性,而葛兰素史克(GSK)公司也正在看中了这一点已将其并购。

  3 中国人类蛋白质组计划(CNHPP)

  在人类蛋白质组草图公布的同时,“中国人类蛋白质组计划(CNHPP)”已经由科技部正式批准启动实施。此前,中国科学家已倡导并领衔人类第一个器官(肝脏)国际蛋白质组计划(HLPP)。

  在“中国人类蛋白质组计划”中,“激光解析基体辅助离子源-蛋白测序仪器”课题是重点研究方向之一,致力于蛋白质测序仪器和试剂国产化,从而加速蛋白质组学和生物质谱技术在临床领域的研究与应用。

  4 蛋白质组测序技术的开发

  蛋白质组是一个细胞、组织、有机体在一定时间内表达的所有蛋白质(总蛋白质)。对蛋白质组进行系统的、全面的研究,而快速、准确、低成本的蛋白质分离纯化技术(如双向电泳、计算机图像分析与大规模数据处理技术以及质谱技术等)的发展,则是系统、全面研究的基础。有了基因组计划和基因组测序技术的发展经验,人类在蛋白质组草图公布的前后,也就有了对低成本、高效率的蛋白质组测序技术的格外重视。例如,亚利桑纳州立大学的Stuart Lindsay团队正在致力于研究让单链肽段穿过纳米孔的技术,从而将纳米孔单分子DNA测序技术(第三代基因测序技术,采用纳米孔的单分子读取,与之前的测序技术测序时间长、价格比较昂贵、测序分子需要大量扩增、还需要进行荧光标记等相比,第三代测序技术读取数据更快,测序成本明显降低)的设计理念应用于蛋白质组的测序,开发蛋白质单分子测序技术。

  5 蛋白质组学与个性化医疗

  人类蛋白质组草图的成果表明,有数百种蛋白质是由此前认为不具备相关功能的DNA片段(脱氧核糖核酸)及“假基因”形成。这也说明了基因组和蛋白质组之间的巨大差别。例如,表观遗传研究的核心内容即是基因的拼接和翻译后修饰,而蛋白质随时间和空间的动态变化等,使得蛋白质组的研究远比基因组研究复杂。

  尽管目前的个性化医疗以基因解析为特征,然而真正衔接基因型与疾病表型的还是蛋白质。随着蛋白质组测序技术的快速发展,也许蛋白质组学的研究会带动个性化医疗新的发展阶段。

  本文作者:中国科学院上海生命科学信息中心 于建荣 江洪波。 

 

[来源:生物360]

标签: 蛋白质组
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作者:秦丽娟

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