蛋白测序仪

p style="text-align: center "　　img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201812/uepic/aab48e25-87ad-48f7-bf9a-b2ebac0fa992.jpg" title="蛋白.jpg" alt="蛋白.jpg" style="text-align: center width: 522px height: 348px " width="522" height="348"//pp style="text-indent: 2em "蛋白质是生物功能的主要载体。许多无法从基因层面解释的疾病，蛋白质可以给出我们想要的答案，为此，蛋白质组学应运而生。科学家们预测，随着人类基因组测序工作的完成，21世纪生命科学的研究重心或将从基因组学转移到蛋白质组学。蛋白质组学是后基因组时代生命科学研究的核心内容，想要深入了解蛋白质，进一步认识生命活动和疾病发生的分子机制，首先要有合适的蛋白质测序技术做支撑。为完善蛋白质测序技术科学家做出了许多尝试，如Edman降解，荧光染色、质谱测序等。然而已有的测序方法都存在各种技术不足与应用局限性，不利于蛋白质组学在整个生命科学和生物医学研究中的应用推广。br//pp　　近日，strong瑞士苏黎世联邦理工学院分子生物学研究所的Ben C Collins博士和Ruedi Aebersold博士在Nature Biotechnology发表了蛋白组学平行测序的评论文章“Proteomics goes parallel”/strong，小编将文章进行了翻译整理分享给大家。/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201812/uepic/29198ff0-12dc-4a8b-9f43-a535e065d874.jpg" title="1.png" alt="1.png"//pp style="text-indent: 2em "目前，蛋白质组测序技术尚不如基因组学和转录组学那么强大。核酸测序技术的表现之所以令人印象深刻，是因为它能利用荧光作为读数进行短寡核苷酸的大规模平行测序。在这个问题上，strongSwaminathan等证明了肽类也可以进行平行荧光测序/strong。他们的创新方法将经典的蛋白质测序技术与核酸光学测序系统进行了整合。虽然该方法仍需进一步优化，但这让我们看到了一种普遍可行、可靠和真正通用的蛋白组学测序技术的发展前景。/pp　　蛋白质对于生命系统来说是必不可少的，它们可以作为化学催化剂、结构成分以及生理过程的媒介，能够准确识别和量化蛋白质的研究技术可极大地促进人们对生物学的理解。如今，蛋白质组已经可以由转录组被预测或推断出来。有充分的研究证据表明，蛋白质与mRNA水平之间的联系是复杂的，通过一种组学来预测另一种是不精确、不可靠的。那么，strong为什么在许多情况下，人们会优先选择通过mRNA预测蛋白，而不是直接进行蛋白质测序呢/strong?答案在于两种组学测序技术的发展和物质本身的可检测性。目前，生物学家可以通过已有的核心技术和商业公司获得基本完整的转录组信息及分析结果，而蛋白组分析仍只限于专业实验室研究使用，在通量、稳定性和重现性方面还不能达到转录组分析水平。/pp　　第一代DNA测序仪绘制了具有突破性意义的基因组图谱，其原理是对分离DNA片段进行连续测序。尽管该仪器采用了自动化技术，但整个测序过程也是缓慢而昂贵的。只有开发可平行测序数百万个核酸片段，能够高通量、高覆盖率、低成本生成完整基因组图谱的方法，才能进行广泛的基因组分析。这些具有商业价值的测序技术已经改变了生物医学研究，并成为实验生物学研究的中流砥柱。/pp　　虽然“自上而下”的蛋白质组学研究方法正在逐步发展，但传统的蛋白质定量和测序仍是采用“自下而上”的方法进行。正如基因测序原理一样，这些方法是通过检测酶促反应切割蛋白质产生的肽链，以分析蛋白组成。在20世纪50年代，Pehr Edman发明了一种通过循环化学反应测定肽链氨基酸序列的方法，被称为Edman降解。该方法通过异硫氰酸苯酯与可接近的氨基偶联，然后从肽链的N-末端释放氨基酸并生成新N端，不断重复这一过程，对释放的氨基酸进行鉴定就可以得到肽链的氨基酸序列。strongEdman降解过程缓慢，需要大量的高纯度肽/strong，尽管如此，直到20世纪90年代早期，所有已知的蛋白质序列都是使用该方法确定的。/pp　　20世纪90年代，随着质谱(MS)技术逐渐成为蛋白质测序的首选方法，Edman降解在该领域退居二线。质谱是通过检测质荷比和肽段的断裂模式来推断蛋白质组成和定量。因具有先进、强大和多样化特点，MS已经被广泛应用。仿效基因组学技术的发展路径，MS已经从特定寡聚体的人工测序发展到高通量的肽链自动测序，并发展到通过独立数据分析进行多肽的平行测序，如SWATH-MS。虽然这些方法的通量、准确性和重现性都很出色，但想要与基因组分析一样，实现相似的大样本队列常规、完整的蛋白质组量化目标仍难以实现。/pp　　随着当前数据独立采集MS检测系统的不断发展，最终取得与基因组学研究技术相似性能的蛋白测序技术也有可能实现。此外，要深入了解蛋白质组的复杂性，也需要颠覆性的新技术。虽然蛋白质的纳米孔测序技术显示了很好的发展前景，但StimaaNet等研发的肽荧光测序方法有着明确的常规应用途径，可以看作是这类颠覆性技术最先进的一个例子。strong肽荧光测序方法堪称跨越时代的结合，它将几乎被遗忘的Edman降解，与为下一代DNA测序开发的大规模平行荧光成像技术进行了整合/strong(图1)。/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201812/uepic/462c7540-6c36-4ddd-8cd7-7b62240980c2.jpg" title="2.jpg" alt="2.jpg"//pp style="text-align: center "span style="color: rgb(127, 127, 127) "图1. Swaminathan等人所描述的肽荧光测序/span/pp style="text-indent: 2em "复合肽混合物，最有可能来源于酶或化学切割的蛋白质提取物，每种氨基酸残基都有不同的荧光标记(左)。在这种情况下，我们描述了一种双色方案，其中赖氨酸和半胱氨酸残基用不同的荧光标记。利用氨基硅烷的的酰胺键将标记肽的C末端固定在玻璃板。然后通过Edman降解和荧光成像(中)对肽进行N-末端氨基酸残基切割的迭代循环。在每个位置(即肽)的荧光强度被跟踪为Edman循环的函数。荧光强度下降模式为肽的部分序列提供了注释，得到的荧光信号可以与蛋白质序列数据库进行匹配和评分，推断样本中最有可能存在的一组蛋白质(右)。/pp　　肽荧光测序的第一步是在特定的氨基酸侧链上进行荧光标记，并将其C端固定在测序系统的流通槽中，以生成测序底物阵列。然后将固定化肽平行地进行Edman降解，在每一步降解后对固定化底物的集合进行成像。与经典的Edman降解不同，该方法在每个步骤对消除的苯硫代内酰脲-氨基酸结合物进行了鉴定，降解步骤仅用于测定由消除标记氨基酸引起的荧光强度下降。基于该原理开发的软件工具，可以将观察到的荧光信号与蛋白序列数据库结合起来，进而推导出每种固定化底物的序列，也就是肽链的序列。/pp　　strong该研究已经证明肽荧光测序的可行性/strong。具体而言，作者(i)描述了在严格条件下，与Edman降解兼容的成像系统 (ii)测定了模型肽中荧光标记的赖氨酸或半胱氨酸残基的精确位置 (iii)描述了该系统中误差和低效的来源 (iv)研究了从更复杂蛋白质组鉴别蛋白质的潜力，并提供了一种从观察到的荧光信号推断肽序列的计算框架 (v)从含有多个丝氨酸残基的肽中定位特定的磷酸化丝氨酸残基。/pp　　Swaminathan等人开发的肽荧光测序方法是令人兴奋的，因为它开辟了一条通向肽的新研究路径，strong并使高通量、高重现性和潜在低成本的蛋白质组测序成为可能/strong。strong该方法的一个显著优点是，它整合了其他研究方法的优势，如Edman降解、大规模DNA平行测序和基于MS的蛋白序列数据库检索计算框架/strong。这种策略或有助于加快相关研究方法从证明概念到常规适用的转化速度。此外，该方法产生的数据与基因组学和转录组学的大规模平行先导数据有相似之处。MS蛋白组学技术在技术和计算方面仍存在较大的门槛，应用较为缓慢，与基于MS的蛋白组学技术相比，该方法有助于加速更多的生物体使用肽荧光测序技术。/pp　　正如Swaminathan等人所指出的，strong在新方法发挥其全部潜力之前，还必须克服一些技术和概念上的挑战/strong。这些问题主要源于Edman降解的性质和人类蛋白质组的复杂性，包括以下内容：(i)尽管在研究中每个降解步骤的产率为91-97%，但可检测的肽链长度也是有限的 (ii)由于测序产率与蛋白序列本身有关，具有挑战性的序列，如富含脯氨酸的蛋白序列，可能会影响荧光信号的清晰度 (iii)可被荧光标记的功能基团仅限于肽链中可产生化学反应的基团，主要是氨基、羧基和巯基，因此荧光信号代表的信息量也会受限制 (iv)经修饰的残基通常不能被识别，除非经过特异荧光标记，这种特殊标记仅对氨基酸进行小部分修饰 (v)人类细胞蛋白质组的动态范围较大(~107)，每种蛋白质也会通过酶消化产生大量的肽(~102)，每个细胞会表达大量的开放阅读框(~104)，在不考虑蛋白质多样性的前提下，这已经构成了巨大的分析挑战。对于肽荧光测序来说，满足这些挑战需要提高底物复用(substrate multiplexing)的水平，但目前尚未实现。/pp　　虽然作者开发的系统目前仅限于分析相对简单的混合物样本，但发展前景很好，是一种值得尝试的蛋白质测序方法。/p

详细信息 GZZJ-ZFG-2022725 蛋白质和大分子化合物分析检测设备采购公告 广东省-广州市-天河区 状态：公告 更新时间： 2022-11-27 附件： /ECP/view/srplatform/upload/attachmentAjaxFile5.jsp 华南理工大学蛋白质和大分子化合物分析检测设备公开招标公告项目概况华南理工大学蛋白质和大分子化合物分析检测设备 招标项目的潜在投标人应在通过广州中经招标有限公司发送电子邮件获取招标文件，并于2022年12月18日 09点30分（北京时间）前递交投标文件。 一、项目基本情况 项目编号：GZZJ-ZFG-2022725 项目名称：华南理工大学蛋白质和大分子化合物分析检测设备 预算金额：420.0000000 万元（人民币） 采购需求： 包组号 标的名称 数量（单位） 简要技术需求或服务要求（具体详见采购需求） 最高限价/单价最高限价万元（人民币） 包组一 基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱仪 1套 基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱仪是在基质辅助下，利用激光激发实现样品分子解析电离，再通过离子飞行时间质量分析器确定样品分子量的串联质谱仪。MALDI为一种“软电离”方式，主要产生稳定的单电荷分子离子，碎片少，适用于各类大分子化合物的分析，包括蛋白质/多肽、核酸、多糖、合成聚合物和磷脂类化合物等的测定，广泛应用于生物化学、高分子化学、有机化学、金属有机化学、药学、医学等研究领域。 人民币320万元 包组二 全自动蛋白质测序仪 1套 全自动蛋白质测序仪主要检测蛋白质一级结构（氨基酸序列），其基本原理是利用Edman化学降解法，将蛋白质从N-末端顺次切断进行序列分析。此方法具有直接测定、可靠性高的优势。几乎所有蛋白质合成都起始于N-末端，其序列组成对于蛋白质整体的生物学功能有着重要的影响力，因此蛋白质的序列分析对于生物药效果非常关键。在药物研究、蛋白研究和生物制药领域有着广泛的应用。 人民币100万元 经政府采购管理部门同意，本项目允许采购本国产品或不属于国家法律法规政策明确规定限制的进口产品，具体详见采购需求。 本项目多个包组兼投兼中。 本项目采购标的所属行业为：工业 合同履行期限：国内供货：在合同签订后（30）天内完成供货、安装和调试并交付用户单位使用；境外供货（可办理免税）：办理免税证明后（90）天内。 本项目( 不接受 )联合体投标。 二、申请人的资格要求： 1.满足《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定； 2.落实政府采购政策需满足的资格要求： 无。本项目不属于专门面向中小企业采购的项目。 3.本项目的特定资格要求：（1）应具备《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定的条件，提供以下材料：①具有独立承担民事责任的能力：提供在中华人民共和国境内注册的法人或其他组织的营业执照或事业单位法人证书或社会团体法人登记证书复印件，如投标人为自然人的提供自然人身份证明复印件；如国家另有规定的，则从其规定。（分公司投标，须取得具有法人资格的总公司（总所）出具给分公司的授权书，并提供总公司（总所）和分公司的营业执照（执业许可证）复印件。已由总公司（总所）授权的，总公司（总所）取得的相关资质证书对分公司有效，法律法规或者行业另有规定的除外）②具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度：提供按照招标文件的格式签署盖章的《资格声明函》。③有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录：提供按照招标文件的格式签署盖章的《资格声明函》。④具有履行合同所必须的设备和专业技术能力：提供按照招标文件的格式签署盖章的《资格声明函》。⑤参加采购活动前三年内，在经营活动中没有重大违法记录：提供按照招标文件的格式签署盖章的《资格声明函》。重大违法记录，是指投标人因违法经营受到刑事处罚或者责令停产停业、吊销许可证或者执照、较大数额罚款等行政处罚。（根据财库〔2022〕3 号文，较大数额罚款认定为200万元以上的罚款，法律、行政法规以及国务院有关部门明确规定相关领域“较大数额罚款”标准高于200万元的，从其规定 。）（2）信用记录：投标人未被列入“信用中国”网站(www.creditchina.gov.cn)“失信被执行人或重大税收违法失信主体或政府采购严重违法失信行为记录名单”；不处于“中国政府采购网”(www.ccgp.gov.cn)“政府采购严重违法失信行为信息记录”中的禁止参加政府采购活动期间，若投标人具有分公司的，其所属分公司有上述不良信用记录的，视同该投标人存在不良信用记录。若投标人为分公司的，其所属总公司（总所）存在上述不良信用记录的，视同该分公司存在不良信用记录。（以招标代理机构于评标当天在“信用中国”网站（www.creditchina.gov.cn）及“中国政府采购网”（http://www.ccgp.gov.cn/）查询结果为准，如相关失信记录已失效，投标人需提供相关证明资料）。（3）投标人必须符合法律、行政法规规定的其他条件：单位负责人为同一人或者存在直接控股、管理关系的不同供应商，不得同时参加本采购项目（或同一合同项下）投标。为本项目提供整体设计、规范编制或者项目管理、监理、检测等服务的投标人，不得再参与本项目投标。（提供按照招标文件的格式签署盖章的《资格声明函》）。（4）投标人应当具备的其他资格条件：无。（5）投标人已按招标公告及招标文件的规定获取了招标文件。（6）本项目（不接受）联合体投标。（7）本项目不接受中标备选方案。 三、获取招标文件 时间：2022年11月28日 至 2022年12月02日，每天上午9:00至12:00，下午14:00至17:30。（北京时间，法定节假日除外） 地点：通过广州中经招标有限公司发送电子邮件 方式：详见本招标公告“六、其他补充事宜” 售价：￥0.0 元，本公告包含的招标文件售价总和 四、提交投标文件截止时间、开标时间和地点 提交投标文件截止时间：2022年12月18日 09点30分（北京时间） 开标时间：2022年12月18日 09点30分（北京时间） 地点：广州市越秀区寺右一马路18号泰恒大厦14楼1409室 五、公告期限 自本公告发布之日起5个工作日。 六、其他补充事宜 (1) 获取招标文件的方式： 第一步：注册登记。 请符合条件的供应商在华南理工大学招标中心采购管理与电子招投标系统（新）（网址： http://zbzx.scut.edu.cn:8888/ECP/），注册账号并登陆，在“公告信息-招标公告”栏目中找到参与的项目公告，进入公告点击“我要报名”进行投标报名登记（如有问题可咨询QQ群：754198406），投标登记完成后在系统中的“立项项目管理-我参与的项目”找到参与的项目，进入项目并打印或截图显示报名通过的“投标报名”栏目的完整页面，否则，投标人将不能进入下一步，由此产生的后果由投标人负责。 第二步：代理机构处线上免费获取。 供应商须准备以下资料发送至广州中经招标有限公司邮箱（gzzjzbyxgs@126.com）后，通过广州中经招标有限公司发送电子邮件的方式免费获取pdf盖章版的招标文件。投标人通过其他渠道获取的招标文件与广州中经招标有限公司邮件发送获取的不一致，以广州中经招标有限公司邮件发送为准。本项目只接受通过以上方式正式获取招标文件的供应商参加投标。投标人应保证以上信息真实可靠，如因填写信息错误导致的任何损失由投标人负责。 ①《获取招标文件登记表》（格式通过广州中经招标有限公司网站：http://www.gzbidding.cn“资料下载”栏下载，填写完整后加盖单位公章。如报名参与多个子包的，须分别对相应子包进行登记）。 ②华南理工大学采购管理与电子招投标系统（新）参与本项目的网站打印或截图页面。 （2）落实的政府采购政策：《政府采购促进中小企业发展管理办法》（财库﹝2020﹞46 号）、《关于政府采购支持监狱企业发展有关问题的通知》（财库〔2014〕68号）、《关于促进残疾人就业政府采购政策的通知》（财库〔2017〕141号）、《财政部 国家发展改革委 生态环境部 市场监管总局关于调整优化节能产品、环境标志产品政府采购执行机制的通知》（财库〔2019〕9号）、《关于建立政府强制采购节能产品制度的通知》（国办发〔2007〕51号）、《关于印发节能产品政府采购品目清单的通知》（财库〔2019〕19号）、《关于印发环境标志产品政府采购品目清单的通知》（财库〔2019〕18号）、《关于运用政府采购政策支持乡村产业振兴的通知》（财库〔2021〕19号）等。 七、对本次招标提出询问，请按以下方式联系。 1.采购人信息 名 称：华南理工大学 地址：广州市天河区五山路381号 联系方式：文老师020-22236003 2.采购代理机构信息 名 称：广州中经招标有限公司 地 址：广州市越秀区寺右一马路18号泰恒大厦14楼1409室 联系方式：庄小姐020-37639369 3.项目联系方式 项目联系人：陈小姐 电 话： 020-87385151 × 扫码打开掌上仪信通App 查看联系方式 基本信息 关键内容：多肽合成仪,蛋白/肽测序仪 开标时间：2022-12-18 09:30 预算金额：420.00万元 采购单位：华南理工大学 采购联系人：点击查看 采购联系方式：点击查看 招标代理机构：广州中经招标有限公司 代理联系人：点击查看 代理联系方式：点击查看 详细信息 GZZJ-ZFG-2022725 蛋白质和大分子化合物分析检测设备采购公告 广东省-广州市-天河区 状态：公告 更新时间： 2022-11-27 附件： /ECP/view/srplatform/upload/attachmentAjaxFile5.jsp 华南理工大学蛋白质和大分子化合物分析检测设备公开招标公告项目概况华南理工大学蛋白质和大分子化合物分析检测设备 招标项目的潜在投标人应在通过广州中经招标有限公司发送电子邮件获取招标文件，并于2022年12月18日 09点30分（北京时间）前递交投标文件。 一、项目基本情况 项目编号：GZZJ-ZFG-2022725 项目名称：华南理工大学蛋白质和大分子化合物分析检测设备 预算金额：420.0000000 万元（人民币） 采购需求： 包组号 标的名称 数量（单位） 简要技术需求或服务要求（具体详见采购需求） 最高限价/单价最高限价万元（人民币） 包组一 基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱仪 1套 基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱仪是在基质辅助下，利用激光激发实现样品分子解析电离，再通过离子飞行时间质量分析器确定样品分子量的串联质谱仪。MALDI为一种“软电离”方式，主要产生稳定的单电荷分子离子，碎片少，适用于各类大分子化合物的分析，包括蛋白质/多肽、核酸、多糖、合成聚合物和磷脂类化合物等的测定，广泛应用于生物化学、高分子化学、有机化学、金属有机化学、药学、医学等研究领域。 人民币320万元 包组二 全自动蛋白质测序仪 1套 全自动蛋白质测序仪主要检测蛋白质一级结构（氨基酸序列），其基本原理是利用Edman化学降解法，将蛋白质从N-末端顺次切断进行序列分析。此方法具有直接测定、可靠性高的优势。几乎所有蛋白质合成都起始于N-末端，其序列组成对于蛋白质整体的生物学功能有着重要的影响力，因此蛋白质的序列分析对于生物药效果非常关键。在药物研究、蛋白研究和生物制药领域有着广泛的应用。 人民币100万元 经政府采购管理部门同意，本项目允许采购本国产品或不属于国家法律法规政策明确规定限制的进口产品，具体详见采购需求。 本项目多个包组兼投兼中。 本项目采购标的所属行业为：工业 合同履行期限：国内供货：在合同签订后（30）天内完成供货、安装和调试并交付用户单位使用；境外供货（可办理免税）：办理免税证明后（90）天内。 本项目( 不接受 )联合体投标。 二、申请人的资格要求： 1.满足《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定； 2.落实政府采购政策需满足的资格要求： 无。本项目不属于专门面向中小企业采购的项目。 3.本项目的特定资格要求：（1）应具备《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定的条件，提供以下材料：①具有独立承担民事责任的能力：提供在中华人民共和国境内注册的法人或其他组织的营业执照或事业单位法人证书或社会团体法人登记证书复印件，如投标人为自然人的提供自然人身份证明复印件；如国家另有规定的，则从其规定。（分公司投标，须取得具有法人资格的总公司（总所）出具给分公司的授权书，并提供总公司（总所）和分公司的营业执照（执业许可证）复印件。已由总公司（总所）授权的，总公司（总所）取得的相关资质证书对分公司有效，法律法规或者行业另有规定的除外）②具有良好的商业信誉和健全的财务会计制度：提供按照招标文件的格式签署盖章的《资格声明函》。③有依法缴纳税收和社会保障资金的良好记录：提供按照招标文件的格式签署盖章的《资格声明函》。④具有履行合同所必须的设备和专业技术能力：提供按照招标文件的格式签署盖章的《资格声明函》。⑤参加采购活动前三年内，在经营活动中没有重大违法记录：提供按照招标文件的格式签署盖章的《资格声明函》。重大违法记录，是指投标人因违法经营受到刑事处罚或者责令停产停业、吊销许可证或者执照、较大数额罚款等行政处罚。（根据财库〔2022〕3 号文，较大数额罚款认定为200万元以上的罚款，法律、行政法规以及国务院有关部门明确规定相关领域“较大数额罚款”标准高于200万元的，从其规定 。）（2）信用记录：投标人未被列入“信用中国”网站(www.creditchina.gov.cn)“失信被执行人或重大税收违法失信主体或政府采购严重违法失信行为记录名单”；不处于“中国政府采购网”(www.ccgp.gov.cn)“政府采购严重违法失信行为信息记录”中的禁止参加政府采购活动期间，若投标人具有分公司的，其所属分公司有上述不良信用记录的，视同该投标人存在不良信用记录。若投标人为分公司的，其所属总公司（总所）存在上述不良信用记录的，视同该分公司存在不良信用记录。（以招标代理机构于评标当天在“信用中国”网站（www.creditchina.gov.cn）及“中国政府采购网”（http://www.ccgp.gov.cn/）查询结果为准，如相关失信记录已失效，投标人需提供相关证明资料）。（3）投标人必须符合法律、行政法规规定的其他条件：单位负责人为同一人或者存在直接控股、管理关系的不同供应商，不得同时参加本采购项目（或同一合同项下）投标。为本项目提供整体设计、规范编制或者项目管理、监理、检测等服务的投标人，不得再参与本项目投标。（提供按照招标文件的格式签署盖章的《资格声明函》）。（4）投标人应当具备的其他资格条件：无。（5）投标人已按招标公告及招标文件的规定获取了招标文件。（6）本项目（不接受）联合体投标。（7）本项目不接受中标备选方案。 三、获取招标文件 时间：2022年11月28日 至 2022年12月02日，每天上午9:00至12:00，下午14:00至17:30。（北京时间，法定节假日除外） 地点：通过广州中经招标有限公司发送电子邮件 方式：详见本招标公告“六、其他补充事宜” 售价：￥0.0 元，本公告包含的招标文件售价总和 四、提交投标文件截止时间、开标时间和地点 提交投标文件截止时间：2022年12月18日 09点30分（北京时间） 开标时间：2022年12月18日 09点30分（北京时间） 地点：广州市越秀区寺右一马路18号泰恒大厦14楼1409室 五、公告期限 自本公告发布之日起5个工作日。 六、其他补充事宜 (1) 获取招标文件的方式： 第一步：注册登记。 请符合条件的供应商在华南理工大学招标中心采购管理与电子招投标系统（新）（网址： http://zbzx.scut.edu.cn:8888/ECP/），注册账号并登陆，在“公告信息-招标公告”栏目中找到参与的项目公告，进入公告点击“我要报名”进行投标报名登记（如有问题可咨询QQ群：754198406），投标登记完成后在系统中的“立项项目管理-我参与的项目”找到参与的项目，进入项目并打印或截图显示报名通过的“投标报名”栏目的完整页面，否则，投标人将不能进入下一步，由此产生的后果由投标人负责。 第二步：代理机构处线上免费获取。 供应商须准备以下资料发送至广州中经招标有限公司邮箱（gzzjzbyxgs@126.com）后，通过广州中经招标有限公司发送电子邮件的方式免费获取pdf盖章版的招标文件。投标人通过其他渠道获取的招标文件与广州中经招标有限公司邮件发送获取的不一致，以广州中经招标有限公司邮件发送为准。本项目只接受通过以上方式正式获取招标文件的供应商参加投标。投标人应保证以上信息真实可靠，如因填写信息错误导致的任何损失由投标人负责。 ①《获取招标文件登记表》（格式通过广州中经招标有限公司网站：http://www.gzbidding.cn“资料下载”栏下载，填写完整后加盖单位公章。如报名参与多个子包的，须分别对相应子包进行登记）。 ②华南理工大学采购管理与电子招投标系统（新）参与本项目的网站打印或截图页面。 （2）落实的政府采购政策：《政府采购促进中小企业发展管理办法》（财库﹝2020﹞46 号）、《关于政府采购支持监狱企业发展有关问题的通知》（财库〔2014〕68号）、《关于促进残疾人就业政府采购政策的通知》（财库〔2017〕141号）、《财政部 国家发展改革委 生态环境部 市场监管总局关于调整优化节能产品、环境标志产品政府采购执行机制的通知》（财库〔2019〕9号）、《关于建立政府强制采购节能产品制度的通知》（国办发〔2007〕51号）、《关于印发节能产品政府采购品目清单的通知》（财库〔2019〕19号）、《关于印发环境标志产品政府采购品目清单的通知》（财库〔2019〕18号）、《关于运用政府采购政策支持乡村产业振兴的通知》（财库〔2021〕19号）等。 七、对本次招标提出询问，请按以下方式联系。 1.采购人信息 名 称：华南理工大学 地址：广州市天河区五山路381号 联系方式：文老师020-22236003 2.采购代理机构信息 名 称：广州中经招标有限公司 地 址：广州市越秀区寺右一马路18号泰恒大厦14楼1409室 联系方式：庄小姐020-37639369 3.项目联系方式 项目联系人：陈小姐 电 话： 020-87385151

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 J V, 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 ）。

html,body{-webkit-user-select:text }*{padding:0 margin:0 }.web-box{width:100% text-align:center }.wenshang{margin:0auto width:80% text-align:center padding:20px10px010px }.wenshangh2{display:block color:#900 text-align:center padding-bottom:10px border-bottom:1pxdashed#ccc font-size:16px }.sitea{text-decoration:none }.content-box{text-align:left margin:0auto width:80% margin-top:25px text-indent:2em font-size:14px line-height:25px }.biaoge{margin:0auto /*width:643px */width:100% margin-top:25px }.table_content{border-top:1pxsolid#e0e0e0 border-left:1pxsolid#e0e0e0 font-family:Arial /*width:643px */width:100% margin-top:10px margin-left:15px }.table_contenttrtd{line-height:29px }.table_content.bg{background-color:#f6f6f6 }.table_contenttrtd{border-right:1pxsolid#e0e0e0 border-bottom:1pxsolid#e0e0e0 }.table-left{text-align:left padding-left:20px }详细信息西安交通大学第二附属医院分子组及大明宫院区医用试剂采购项目公开招标公告陕西省-西安市状态：公告更新时间：2022-07-29招标文件:附件1西安交通大学第二附属医院分子组及大明宫院区医用试剂采购项目公开招标公告发布时间：2022072915:11:08西安交通大学第二附属医院分子组及大明宫院区医用试剂采购项目公开招标公告项目概况西安交通大学第二附属医院分子组及大明宫院区医用试剂采购项目招标项目的潜在投标人应在线上获取招标文件，并于2022年08月24日09时30分（北京时间）前递交投标文件。一、项目基本情况项目编号：XBMH2022152项目名称：西安交通大学第二附属医院分子组及大明宫院区医用试剂采购项目预算金额：576万元/年采购需求：西安交通大学第二附属医院采购分子组及大明宫院区医用试剂一批。本项目共分24个标段，各标标段具体采购的标的物及预算如下：标段号序号采购标的物名称检测方法采购预算（万元/年）中标家数参数要求招标最小单位第1标段（180万）1乙型肝炎病毒核酸定量检测PCR荧光探针法180万1家每测试2沙眼衣原体核酸检测每测试3淋球菌核酸测定每测试4解脲脲原体核酸检测每测试5单纯疱疹病毒II型核酸测定每测试7人巨细胞病毒核酸定量检测每测试8结核分枝杆菌核酸检测每测试9肺炎支原体核酸检测试剂盒每测试10EB病毒核酸检测每测试11幽门螺旋杆菌核酸检测每测试12肠道病毒71型核酸检测每测试13肠道病毒通用型核酸检测每测试14乙型肝炎病毒基因分型检测每测试15丙型肝炎病毒基因分型检测试剂盒每测试16人感染H7N9禽流感病毒RNA检测每测试17甲型H1N1流感病毒RNA检测每测试18季节性流感病毒H3亚型核酸检测每测试19季节性流感病毒H1亚型核酸检测每测试20Ⅰ群肠道沙门氏菌核酸检测每测试21发热伴血小板减少综合征布尼亚病毒核酸检测每测试22柯萨奇病毒A16型核酸检测每测试23柯萨奇病毒A6型核酸检测每测试24柯萨奇病毒A10型核酸检测每测试25呼吸道合胞病毒核酸检测试剂盒每测试26登革病毒核酸检测每测试27HIV1核酸测定试剂盒每测试28中东呼吸综合征冠状病毒核酸检测每测试29寨卡病毒核酸检测每测试30B族链球菌核酸检测每测试31人博卡病毒核酸检测每测试32腺病毒核酸检测每测试33人鼻病毒核酸检测每测试34乙型肝炎病毒前C区/BCP区突变检测PCR反向点杂交法每测试35乙型肝炎病毒YMDD基因突变检测每测试36人乳头瘤病毒核酸检测及基因分型（至少标段含20种）PCR反向点杂交法每测试372019nCoV核酸快速检测试剂（标段含采样管及保存液、提取试剂、扩增试剂、八连管等耗材）荧光PCR法（快速扩增）1具备内源性内标；2.防污染系统。3.目的基因不少于双靶标；4检测最低下限小于等于500copy/L5快速核酸释放技术6扩增时间小于50分钟每测试382019nCoV核酸检测试剂（标段含采样管及保存液、提取试剂、扩增试剂、八连管等）荧光PCR法1具备内源性内标；2.防污染系统。3.目的基因不少于双靶标；4检测最低下限≤500copy/mL每测试39诺如病毒RNA荧光PCR法每测试40多瘤病毒(BKV、JCV)每测试41人偏肺病毒(HMPV)每测试42副流感病毒PIV每测试43甲型流感病毒每测试44乙型流感病毒每测试45呼吸道病毒核酸六重联检（甲、乙型流感病毒、腺病毒、呼吸道合胞病毒、副流感病毒1型、副流感病毒2型）每测试46白血病融合基因每测试47细小病毒（B19)胶体金法每测试第2标段（145万）1核酸提取或纯化试剂磁珠法145万1家每测试2丙型肝炎病毒核酸定量检测PCR荧光探针法每测试3丙型肝炎病毒基因分型检测每测试4HBVDNA/HCVRNA/HIVRNA(1+2)型三联检测每测试5乙型肝炎病毒核酸定量检测（高敏）检测下限≤10copies/mL每测试6乙型肝炎病毒基因分型检测每测试7丙型肝炎病毒核酸定量检测（高敏）检测下限≤25copies/mL每测试8丙型肝炎病毒核酸定量检测（超敏）检测下限≤15copies/mL每测试9EB病毒核酸定量检测检测下限≤400copies/mL每测试10人巨细胞病毒核酸定量检测检测下限≤400copies/mL每测试11沙眼衣原体核酸检测、解脲脲原体核酸检测、淋球菌核酸检测检测下限≤400copies/mL每测试12新型冠状病毒2019nCoV核酸检测，最低检测下限≤200copy/L（标段含采样管及保存液、提取试剂、扩增试剂、八连管）荧光PCR法1具备内源性内标；2.防污染系统。3.目的基因不少于双靶标；4最低检测下限≤200copy/mL每测试13高危型人乳头状瘤病毒DNA检测（15种）荧光PCR法（无需杂交）每测试132019nCoV、甲型流感病毒、乙型流感病毒核酸三联检荧光PCR法1具备内源性内标；2.防污染系统。3检测最低下限小于等于500copy/mL14腺病毒核酸检测荧光PCR法每测试第3标段（30万）新冠核酸快检试剂2019nCoV核酸快速检测试剂（标段含采样管及保存液、保存管、提取试剂、扩增试剂、吸头、八连管等）快速核酸检测30万1家1磁珠法提取；2.全检测流程≤80分钟3检测模式：核酸提取、扩增检测均在同一封闭；4独立模块，随来随测，独立检测。5.目的基因不少于双靶标（ORFlab基因、N基因）；6检测最低下限小于500copy/mL；7检测通量≥8；每测试第4标段（6万）（MTHFRC677T基因检测+高血压个体化治疗基因检测+HLAB27核酸检测等）MTHFRC677T基因检测（3个位点）PCR熔解曲线法6万1家每测试人类CYP2C19基因分型检测每测试CYP2D6*10、CYP2C9*3、ADRB1(1165GC)、AGTR1(116AC)、ACE（I/D）检测每测试人运动神经元存活基因1(SMN1)检测每测试测序反应通用试剂盒（高血压个体化治疗基因检测）聚合酶链杂交法每测试测序反应通用试剂盒（叶酸）每测试测序反应通用试剂盒（他汀类）每测试测序反应通用试剂盒（氯比格雷）每测试测序反应通用试剂盒（华法林）每测试测序反应通用试剂盒（硝酸甘油）每测试人类HLAB27核酸检测荧光PCR法每测试高血压个体化治疗基因检测试剂（5个位点）每测试人类HLAB*5801基因每测试B族链球菌核酸检测每测试结核分枝杆菌复合群核酸检测恒温扩增荧光法每测试MTHERC677基因检测PCR金磁微粒层析法每测试第5标段（20万）（免费按需提供检测的质控品、校准品、辅助试剂及一次性耗材）恒温扩增相关试剂（20万）结核TBRNA检测恒温扩增法20万1家每测试乙肝HBVRNA检测每测试泌尿生殖道病原体RNA检测(沙眼衣原体、解脲脲原体、淋病奈瑟菌、生殖支原体)每测试第6标段（5万）细菌耐药基因检测耐甲氧西林金黄色葡萄球菌耐药基因检测荧光PCR法5万1家每测试碳青霉烯耐药基因KPC检测每测试鲍曼不动杆菌耐碳青霉烯类抗生素基因（OXA23）检测每测试耐万古霉素肠球菌基因（vanA,vanB）检测每测试第7标段（20万）呼吸道病原菌核酸检测呼吸道病原菌核酸检测(标段括常见细菌、特殊病原体如嗜肺军团菌、结核分枝杆菌、肺炎支原体、肺炎衣原体、流感嗜血杆菌等）恒温扩增芯片法20万1家每测试第8标段（30万）维生素类检测脂溶维生素(VA,D2,D3,E,K)串联质谱30万1家每测试水溶维生素(维生素B1、维生素B2、维生素B3、维生素B5、维生素B6、维生素B7、维生素B9、维生素B12)每测试类固醇激素类类固醇激素18项(二氢睾酮、脱氢表雄酮硫酸酯、脱氢表雄酮、皮质醇（氢化可的松）、雌酮、17α羟孕酮、孕烯醇酮、皮质酮、11去氧皮质醇、脱氧皮质酮、雄烯二酮、17α羟孕烯醇酮、睾酮、醛固酮、雌二醇、雌三醇、可的松（皮质素）、孕酮)1.82.5ng串联质谱每测试原醛激素5项(醛固酮、血管紧张素I,皮质醇，脱氧皮质酮、可的松)每测试四种激素萃取液(醛固酮、皮质醇，脱氧皮质酮、可的松)每测试血儿茶酚胺代谢检测(肾上腺素、去甲肾上腺素、多巴胺、变肾上腺素、去甲变肾上腺素)每测试尿儿茶8项(DA,E,NE,MN,NMN,3MT,HVA,VMA)每测试高香草酸和香草扁桃酸萃取液每测试人体代谢物浓度胆汁酸谱15项(胆酸、牛磺胆酸、甘氨脱氧胆酸、石胆酸、甘氨胆酸、牛磺熊脱氧胆酸、脱氧胆酸、牛磺石胆酸、甘氨熊脱氧胆酸、熊脱氧胆酸、甘氨石胆酸、牛磺鹅脱氧胆酸、鹅脱氧胆酸、牛磺脱氧胆酸、甘氨鹅脱氧胆酸)串联质谱每测试药物浓度检测免疫抑制剂(他克莫司、环孢霉素A、西罗莫司)药物浓度检测串联质谱每测试抗癫痫药(卡马西平、卡马西平10，11环氧化物、奥卡西平、10羟基卡马西平、丙戊酸/苯巴比妥、苯妥英钠、拉莫三嗪、托吡酯、左乙拉西坦)药物浓度检测每测试抗菌药(万古霉素、伏立康唑、替考拉宁、利奈唑胺、美洛培南、替加环素、莫西沙星、氟康唑）药物浓度检测每测试抗肿瘤药（甲氨蝶呤、氟尿嘧啶、多西他赛、多柔比星）每测试镇静催眠药（阿普唑仑、氯硝西泮、咪达唑仑、劳拉西泮、奥沙西泮、唑吡坦、艾司唑仑、替马西泮、溴西泮）药物浓度检测每测试抗抑郁药（米氮平、帕罗西汀、舍曲林、西酞普兰、艾司西酞普兰、文拉法辛、O–去甲文拉法辛、曲唑酮、氟西汀+去甲氟西汀、氟伏沙明、度洛西汀、安非他酮、羟安非他酮）药物浓度检测每测试抗精神病药（氯氮平及去甲氯氮平、氯丙嗪、利培酮+9–羟基利培酮、喹硫平、阿立哌唑、脱氢阿立哌唑、奥氮平、齐拉西酮、氨磺必利、丙戊酸、舒必利、氟哌啶醇、奋乃静、氟奋乃静）药物浓度检测每测试第9标段（8万）阿司匹林耐药基因检测LTC4S一代测序技术8万1家为临床服用阿司匹林是否存在抵抗提供帮助每测试PTGS1每测试GP1BA高血糖个体化用药基因检测外周血液基因组中的CYP2C9、OCT2、SLCO1B1、PPARy基因多态性性为临床鉴别患者对降糖药物敏感性提供帮助每测试SLCO1B1ApoE检测SLCO1B1检测*1b和*5两个位点；ApoE检测E2和E4两个位点每测试个体化用药指导AGTR1/ACE/ADRB1CY2D6/CYP2C9/CYP3A5/NPPA检测高血压合理用药；总共检测7个基因，10位点每测试CYP2C19氯吡格雷用药每测试CYP2C9VKORC1华法林初始剂量每测试MTHFR检测评判叶酸代谢能力，指导合理补充叶酸每测试ALDH2检测判断硝酸甘油用药无效风险，评估酒精代谢能力每测试细胞因子联合检测试剂细胞因子六联检（IL2\IL4\IL6\IL10\IFNγ\TNFα）；流式细胞术（2类注册证）每测试细胞因子七联检（IL2\IL4\IL6\IL10\IL17A\IFNγ\TNFα） 每测试细胞因子八联检（IL2\IL4\IL6\IL10\IL12P70\IL17A\IFNγ、TNFα） 每测试PD1(程序性死亡蛋白1)每测试十二联检（IL1β\IL2\IL4\IL6\IL8\IL10\IL12P70\IL17A\IFNγ\TNFα\IFNα）维生素类检测脂溶维生素(VA,D2,D3,E,K)串联质谱每测试水溶维生素(维生素B1、维生素B2、维生素B3、维生素B5、维生素B6、维生素B7、维生素B9、维生素B12)每测试串联质谱检测3多种氨基酸检测试剂盒串联质谱每测试抗生素药物浓度检测试剂盒（阿米卡星、亚胺培南西司他丁、头孢哌酮舒巴坦、哌拉西林他唑巴坦、美罗培南、替加环素、利奈唑胺、万古霉素、去甲万古霉素、替考拉宁、氟康唑、伏立康唑、醋酸卡泊芬净）每测试第10标段（5万）1白色念珠菌核酸检测荧光PCR法5万1家每测试2光滑假丝酵母菌核酸检测每测试3热带假丝酵母菌菌核酸检测每测试4金黄色葡萄球菌和耐甲氧西林金黄色葡萄球菌核酸检测每测试5沙门氏菌和志贺氏菌核酸检测每测试6单纯疱疹病毒1型（HSV1）核酸检测每测试7单纯疱疹病毒2型（HSV2）核酸检测每测试8人感染H7N9禽流感病毒RNA检测每测试9麻疹病毒和风疹病毒核酸检测每测试10人乳头瘤病毒核酸检测及基因分型（至少标段含20种）荧光PCR定量法（无需杂交）每测试第11标段（大明宫）（60万）肝炎系列+新冠抗体+胃蛋白酶原乙型肝炎病毒表面抗体测定试剂盒磁微粒化学发光法60万1家每测试乙型肝炎病毒表面抗原测定试剂盒每测试乙型肝炎病毒e抗原测定试剂盒每测试乙型肝炎病毒e抗体测定试剂盒每测试乙型肝炎病毒核心抗体测定试剂盒每测试乙型肝炎病毒前S1抗原测定试剂盒每测试戊型肝炎病毒IgM测定试剂盒每测试丙型肝炎病毒抗体测定试剂盒每测试胃蛋白酶原Ⅰ测定试剂盒每测试胃蛋白酶原Ⅱ测定试剂盒每测试新型冠状病毒（2019nCoV）抗体检测试剂盒(磁微粒化学发光法)每测试抗HCV质控品每毫升HBcAb质控品每毫升HBeAb质控品每毫升HBeAg质控品每毫升HBsAb质控品每毫升HBsAg质控品每毫升抗HAVIgM质控每毫升抗HEVIgM质控品每毫升白介素6测定试剂盒（CMIA）每测试降钙素原测定每测试超敏C反应蛋白测定每测试肌酸激酶同工酶测定每测试心肌肌钙蛋白I测定每测试心肌肌钙蛋白T测定每测试肌红蛋白测定每测试心型脂肪酸结合蛋白测定每测试N端脑钠肽前体测定每测试白介素6质控品IL6免费提供胃蛋白酶原I质控品PGI免费提供胃蛋白酶原II质控品PGII免费提供人类免疫缺陷病毒抗原抗体测定试剂盒每测试梅毒螺旋体抗体测定试剂盒每测试甲型肝炎病毒IgM抗体测定试剂盒每测试激发液免费提供预激发液免费提供清洗液免费提供整装反应杯免费提供整装吸头免费提供样本稀释液免费提供FDP+DD纤维蛋白/原降解复合物胶乳免疫比浊法/颗粒增强免疫比浊法每测试D二聚体检测每测试FDP、D二聚体控制品每毫升D二聚体校准品每毫升FDP校准品每毫升生化类超敏C反应蛋白免疫比浊法每测试尿微量白蛋白测定每测试糖化白蛋白每测试糖化血红蛋白高压液相色谱法每测试第12标段（6万）多种心脑血管药物基因核酸样本预处理试剂心血管个性化用药指导11基因检测+核酸质谱法6万1家每测试心血管个性化用药指导21基因检测每测试高血压个性化用药指导9基因检测每测试冠心病个性化用药指导4基因检测每测试氯吡格雷+阿司匹林个性化用药基因检测每测试抗栓个性化用药9基因检测每测试儿童安全用药基因检测(核心板)每测试叶酸及营养每测试精神类药物基因核酸样本预处理试剂抑郁症个性化用药指导10基因检测每测试精神分裂症个性化用药10基因检测每测试癫痫个性化用药12基因检测每测试焦虑个性化用药9基因检测每测试肿瘤基因检测核酸样本预处理试剂化疗用药每测试男性18项高发肿瘤风险基因筛查（含BRCA基因）每测试女性21项高发肿瘤风险基因筛查（含BRCA基因）每测试核酸样本预处理试剂遗传性耳聋基因检测（20位点)每测试第13标段（5万）肝癌检测高尔基体蛋白73磁微粒化学发光免疫分析法5万1家每测试甲胎蛋白异质体比率（AFPL3%)每测试异常凝血酶原每测试感染三项1.全程C反应蛋白（CRP）上转发光免疫分析每测试2.血清淀粉样蛋白（SAA）每测试3.降钙素原（PCT）每测试第14标段（8万）ApoE基因型载脂蛋白EApoE基因型检测基因芯片法8万1家每测试第15标段（4万）SDC2基因甲基化检测人类SDC2基因甲基化检测荧光PCR法4万1家每测试第16标段（3万）S9甲基化Septin9基因甲基化检测荧光探针法3万1家每测试第17标段（25万）一次性加样枪头一次性加样枪头200微升迪肯酶免一体机专用25万1家每个一次性加样枪头1000微升每个核酸检测耗材盒装灭菌无酶吸头10微升核酸检测专用每个盒装灭菌无酶吸头100微升每个盒装灭菌无酶吸头200微升每个盒装灭菌无酶吸头1000微升每个加长型滤芯枪头(200ul)每个加长型滤芯枪头(10ul)每个HPV细胞保存液HPV细胞保存液（标段含采样器和保存管）5mlHPV分型专用每管采样管及保存管鼻拭子采样管、咽拭子采样管RNA检测标本采集每个第18标段（2万）六项呼吸道病毒核酸联合检测六项呼吸道核酸联合检测（甲、乙型流感病毒，呼吸道合胞病毒，腺病毒，肺炎支原体，人鼻病毒）荧光PCR法2万1家1具备内源性内标；2.防污染系统。3检测最低下限小于等于500copy/mL每测试六项呼吸道病原菌核酸检测六项呼吸道病原菌核酸检测（肺炎链球菌、肺炎克雷伯杆菌、流感嗜血杆菌、铜绿假单胞菌、嗜肺军团菌、金黄色葡萄糖菌）荧光PCR法1具备内源性内标；2.防污染系统。3检测最低下限小于等于500copy/mL每测试第19标段（1万）传染病三项血液筛查核酸检测HBV+HCV+HIV血液筛查核酸检测荧光PCR法1万1家每测试第20标段（3万）心脑血管疾病风险预测MTHFRC677T基因检测（3个位点）PCR金磁微粒层析法2万1家每测试ALDH2(Glu504Lys)基因检测每测试氧化型低密度脂蛋白金磁微粒免疫层析法每测试S100β蛋白检测每测试早产早破预测胰岛素样生长因子结合蛋白1（IGFBP1）——胶体金与酶免方法1万胎膜早破诊断每测试胎儿纤维连接蛋白（fFN）——早产风险预测每测试第21标段（3万）颗粒酶B及穿孔素联合检测GranzymeB抗体试剂流式细胞计数法2万1家每测试穿孔素（Perforin）抗体试剂每测试CD45检测试剂(APCCy7）每测试CD3检测试剂（PerCP)每测试CD8检测试剂（APC)每测试CD16检测试剂（CD16PECy7）每测试CD56检测试剂（CD16PECy7）每测试HLAB27基因分型HLAB27基因分型检测荧光PCR法1万每测试百日咳杆菌核酸检测百日咳杆菌核酸检测荧光PCR法每测试第22标段（3万）耳聋基因检测遗传性耳聋易感基因检测（至少20种基因位点）PCR反向点杂交2万1家每测试艰难梭菌抗原及毒素快检艰难梭菌谷氨酸脱氢酶抗原GDH及毒素A/B酶联免疫层析法1万每测试第23标段（2万）SDC2和TFPI2基因甲基化联合检测SDC2和TFPI2基因甲基化联合检测试剂盒荧光PCR法2万1家每测试第24标段（2万）呼吸道病毒6项呼吸道合胞病毒、呼吸道腺病毒、人偏肺病毒、副流感病毒Ⅰ型、副流感病毒Ⅱ型、副流感病毒Ⅲ型荧光PCR法1万最低检测限：1000copies/mL每测试诺如病毒核酸检测诺如病毒RNA检测（粪标本）荧光PCR法0.5万每测试肠道病毒核酸检测试剂可检测肠道病毒，如柯萨奇病毒A组2型、4型、5型、6型、7型、9型、10型、12型、16型；柯萨奇病毒B组1型、2型、3型、4型、5型；肠道病毒C组；肠道病毒71型和埃可病毒。荧光PCR法0.5万（咽拭子）每测试合计共24个标段，总计576万元各供应商可选择参投一个或多个标段，可兼投兼中，但必须对所投标段内全部标的进行投标报价，不得缺项、漏项。本项目(不接受)联合体投标。二、申请人的资格要求：1、基本资格条件：符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商条件；1.1、提供在中华人民共和国境内注册的营业执照（或事业单位法人证书，或社会团体法人登记证书，或执业许可证）、组织机构代码证和税务登记证复印件【如已办理了多证合一，则仅需提供合证后的营业执照】，如供应商为自然人的需提供自然人身份证明。1.2、提供2021年度任意一个月的财务报表（至少标段括资产负债表、现金流量表和利润表）或具有财务审计资质的单位出具的2020年度财务会计报告或开标日前三个月内基本存款账户银行出具的资信证明（附开户许可证）；2021年以后新成立企业提供成立之日至开标前任意一个月的财务报表（至少标段括资产负债表、现金流量表和利润表）或开标日前三个月内基本存款账户银行出具的资信证明（附开户许可证）。1.3、提供2021年以来至少一个月的纳税证明或完税证明（提供增值税、企业所得税至少一种），纳税证明或完税证明上应有代收机构或税务机关的公章或业务专用章。依法免税的供应商应提供相关文件证明。1.4、提供2021年以来至少一个月的社会保障资金缴存单据或社保机构开具的社会保险参保缴费情况证明。依法不需要缴纳社会保障资金的供应商应提供相关文件证明。1.5、提供履行合同所必需的设备和专业技术能力的书面声明。1.6、提供参加政府采购活动前3年内在经营活动中没有重大违法记录的书面声明。2、落实政府采购政策需满足的资格要求：本项目非专门面向中小企业采购。3、特定资格条件：3.1、供应商应授权合法的人员参加投标全过程，其中法定代表人直接参加投标的，须出具法人身份证，并与营业执照上信息一致；法定代表人授权代表参加投标的，须出具法定代表人授权书及授权代表身份证。3.2、投标产品纳入医疗器械（或药品）管理的，须提供供应商有效的医疗器械（或药品）经营许可证或经营备案凭证。3.3、投标产品纳入医疗器械（或药品）管理的，须提供产品有效的医疗器械（或药品）注册证或备案凭证。3.4、若投标产品为进口，供应商须提供有效的完整授权链的产品授权书（授权期限不足2年的须附能够提供持续供货的声明材料，英文授权须提供中文翻译版；制造商直接参与投标的不提供此项）。若投标产品为国产且纳入医疗器械（或药品）管理的，供应商须提供投标产品制造商有效的营业执照和生产许可证。3.5、供应商未被列入“信用中国”网站(www.creditchina.gov.cn)以下情形之一：①记录失信被执行人；②重大税收违法案件当事人名单。同时，在中国政府采购网(www.ccgp.gov.cn)“政府采购严重违法失信行为信息记录”中查询没有处于禁止参加政府采购活动的记录名单。本项目(不接受)联合体投标。三、获取招标文件1、时间：2022年08月01日至2022年08月05日，法定工作日每天上午09:0012:00，法定工作日每天下午14:0017:00（北京时间，法定节假日除外）地点：线上发售方式：（1）根据陕西省人民政府《关于加强新型冠状病毒感染的肺炎防控工作的通告》要求，本次招标文件采用线上发售，供应商在文件发售期以内将单位介绍信（介绍信中必须注明项目名称、项目编号、标段号）、经办人身份证、联系电话及电子邮箱等资料，加盖投标单位公章的彩色扫描件发送至邮箱714884417@qq.com，并及时关注邮箱回复消息。（2）招标文件售价人民币￥7200.00元（本招标项目各标段招标文件之和，每单个标段300元），售后不退。（标书费交纳信息：账户名称：陕西西北民航招标咨询有限公司；开户银行：建行西安高新科技支行；账号：61001925700052502533；转帐事由：项目名称简称、编号、标段号，如以个人名义转入，须备注单位名称。财务电话：029883479258013），采购代理机构在收到邮件并确认文件收费到账后，通过邮箱向供应商发售招标文件，请及时查收。四、提交投标文件截止时间、开标时间和地点提交投标文件截止时间：2022年08月24日09时30分（北京时间）开标时间：2022年08月24日09时30分（北京时间）地点：西安市唐延路3号唐延国际中心AB区8楼开标室五、公告期限自本公告发布之日起5个工作日。六、其他补充事宜：（1）招标文件售价为每标段300元。（2）本项目接受进口产品投标。（3）采购项目需要落实的政府采购政策：1、《财政部国家发展改革委关于印发〈节能产品政府采购实施意见〉的通知》（财库〔2004〕185号）；2、《国务院办公厅关于建立政府强制采购节能产品制度的通知》（国办发〔2007〕51号）；3、《财政部环保总局关于环境标志产品政府采购实施的意见》（财库〔2006〕90号）；4、《财政部司法部关于政府采购支持监狱企业发展有关问题的通知》（财库〔2014〕68号）；5、《三部门联合发布关于促进残疾人就业政府采购政策的通知》（财库〔2017〕141号）；6、《财政部发展改革委生态环境部市场监管总局关于调整优化节能产品、环境标志产品政府采购执行机制的通知》（财库〔2019〕9号）；7、《关于运用政府采购政策支持乡村产业振兴的通知》（财库〔2021〕19号）；8、《政府采购促进中小企业发展管理办法》（财库〔2020〕46号）；9、陕西省财政厅关于印发《陕西省中小企业政府采购信用融资办法》（陕财办采〔2018〕23号）。七、对本次招标提出询问，请按以下方式联系。1.采购人信息名称：西安交通大学第二附属医院地址：西安市西五路157号联系方式：冯老师029876798612.采购代理机构信息名称：陕西西北民航招标咨询有限公司地址：西安市唐延路3号唐延国际中心AB区8楼联系方式：佘冰霞029883479878046/139912653493.项目联系方式项目联系人：佘冰霞电话：029883479878046/13991265349（2022.07.27）重新招标公告分子组及大明宫耗材项目.pdf×扫码打开掌上仪信通App查看联系方式$('.clickModel').click(function(){$('.modelDiv').show()})$('.closeModel').click(function(){$('.modelDiv').hide()})基本信息关键内容：基因测序仪,流式细胞仪,核酸蛋白分析,细胞计数器,核酸提取仪,液相色谱仪,PCR开标时间：2022-08-2409:30预算金额：576.00万元采购单位：西安交通大学第二附属医院采购联系人：点击查看采购联系方式：点击查看招标代理机构：陕西西北民航招标咨询有限公司代理联系人：点击查看代理联系方式：点击查看详细信息西安交通大学第二附属医院分子组及大明宫院区医用试剂采购项目公开招标公告陕西省-西安市状态：公告更新时间：2022-07-29招标文件:附件1西安交通大学第二附属医院分子组及大明宫院区医用试剂采购项目公开招标公告发布时间：2022072915:11:08西安交通大学第二附属医院分子组及大明宫院区医用试剂采购项目公开招标公告项目概况西安交通大学第二附属医院分子组及大明宫院区医用试剂采购项目招标项目的潜在投标人应在线上获取招标文件，并于2022年08月24日09时30分（北京时间）前递交投标文件。一、项目基本情况项目编号：XBMH2022152项目名称：西安交通大学第二附属医院分子组及大明宫院区医用试剂采购项目预算金额：576万元/年采购需求：西安交通大学第二附属医院采购分子组及大明宫院区医用试剂一批。本项目共分24个标段，各标标段具体采购的标的物及预算如下：标段号序号采购标的物名称检测方法采购预算（万元/年）中标家数参数要求招标最小单位第1标段（180万）1乙型肝炎病毒核酸定量检测PCR荧光探针法180万1家每测试2沙眼衣原体核酸检测每测试3淋球菌核酸测定每测试4解脲脲原体核酸检测每测试5单纯疱疹病毒II型核酸测定每测试7人巨细胞病毒核酸定量检测每测试8结核分枝杆菌核酸检测每测试9肺炎支原体核酸检测试剂盒每测试10EB病毒核酸检测每测试11幽门螺旋杆菌核酸检测每测试12肠道病毒71型核酸检测每测试13肠道病毒通用型核酸检测每测试14乙型肝炎病毒基因分型检测每测试15丙型肝炎病毒基因分型检测试剂盒每测试16人感染H7N9禽流感病毒RNA检测每测试17甲型H1N1流感病毒RNA检测每测试18季节性流感病毒H3亚型核酸检测每测试19季节性流感病毒H1亚型核酸检测每测试20Ⅰ群肠道沙门氏菌核酸检测每测试21发热伴血小板减少综合征布尼亚病毒核酸检测每测试22柯萨奇病毒A16型核酸检测每测试23柯萨奇病毒A6型核酸检测每测试24柯萨奇病毒A10型核酸检测每测试25呼吸道合胞病毒核酸检测试剂盒每测试26登革病毒核酸检测每测试27HIV1核酸测定试剂盒每测试28中东呼吸综合征冠状病毒核酸检测每测试29寨卡病毒核酸检测每测试30B族链球菌核酸检测每测试31人博卡病毒核酸检测每测试32腺病毒核酸检测每测试33人鼻病毒核酸检测每测试34乙型肝炎病毒前C区/BCP区突变检测PCR反向点杂交法每测试35乙型肝炎病毒YMDD基因突变检测每测试36人乳头瘤病毒核酸检测及基因分型（至少标段含20种）PCR反向点杂交法每测试372019nCoV核酸快速检测试剂（标段含采样管及保存液、提取试剂、扩增试剂、八连管等耗材）荧光PCR法（快速扩增）1具备内源性内标；2.防污染系统。3.目的基因不少于双靶标；4检测最低下限小于等于500copy/L5快速核酸释放技术6扩增时间小于50分钟每测试382019nCoV核酸检测试剂（标段含采样管及保存液、提取试剂、扩增试剂、八连管等）荧光PCR法1具备内源性内标；2.防污染系统。3.目的基因不少于双靶标；4检测最低下限≤500copy/mL每测试39诺如病毒RNA荧光PCR法每测试40多瘤病毒(BKV、JCV)每测试41人偏肺病毒(HMPV)每测试42副流感病毒PIV每测试43甲型流感病毒每测试44乙型流感病毒每测试45呼吸道病毒核酸六重联检（甲、乙型流感病毒、腺病毒、呼吸道合胞病毒、副流感病毒1型、副流感病毒2型）每测试46白血病融合基因每测试47细小病毒（B19)胶体金法每测试第2标段（145万）1核酸提取或纯化试剂磁珠法145万1家每测试2丙型肝炎病毒核酸定量检测PCR荧光探针法每测试3丙型肝炎病毒基因分型检测每测试4HBVDNA/HCVRNA/HIVRNA(1+2)型三联检测每测试5乙型肝炎病毒核酸定量检测（高敏）检测下限≤10copies/mL每测试6乙型肝炎病毒基因分型检测每测试7丙型肝炎病毒核酸定量检测（高敏）检测下限≤25copies/mL每测试8丙型肝炎病毒核酸定量检测（超敏）检测下限≤15copies/mL每测试9EB病毒核酸定量检测检测下限≤400copies/mL每测试10人巨细胞病毒核酸定量检测检测下限≤400copies/mL每测试11沙眼衣原体核酸检测、解脲脲原体核酸检测、淋球菌核酸检测检测下限≤400copies/mL每测试12新型冠状病毒2019nCoV核酸检测，最低检测下限≤200copy/L（标段含采样管及保存液、提取试剂、扩增试剂、八连管）荧光PCR法1具备内源性内标；2.防污染系统。3.目的基因不少于双靶标；4最低检测下限≤200copy/mL每测试13高危型人乳头状瘤病毒DNA检测（15种）荧光PCR法（无需杂交）每测试132019nCoV、甲型流感病毒、乙型流感病毒核酸三联检荧光PCR法1具备内源性内标；2.防污染系统。3检测最低下限小于等于500copy/mL14腺病毒核酸检测荧光PCR法每测试第3标段（30万）新冠核酸快检试剂2019nCoV核酸快速检测试剂（标段含采样管及保存液、保存管、提取试剂、扩增试剂、吸头、八连管等）快速核酸检测30万1家1磁珠法提取；2.全检测流程≤80分钟3检测模式：核酸提取、扩增检测均在同一封闭；4独立模块，随来随测，独立检测。5.目的基因不少于双靶标（ORFlab基因、N基因）；6检测最低下限小于500copy/mL；7检测通量≥8；每测试第4标段（6万）（MTHFRC677T基因检测+高血压个体化治疗基因检测+HLAB27核酸检测等）MTHFRC677T基因检测（3个位点）PCR熔解曲线法6万1家每测试人类CYP2C19基因分型检测每测试CYP2D6*10、CYP2C9*3、ADRB1(1165GC)、AGTR1(116AC)、ACE（I/D）检测每测试人运动神经元存活基因1(SMN1)检测每测试测序反应通用试剂盒（高血压个体化治疗基因检测）聚合酶链杂交法每测试测序反应通用试剂盒（叶酸）每测试测序反应通用试剂盒（他汀类）每测试测序反应通用试剂盒（氯比格雷）每测试测序反应通用试剂盒（华法林）每测试测序反应通用试剂盒（硝酸甘油）每测试人类HLAB27核酸检测荧光PCR法每测试高血压个体化治疗基因检测试剂（5个位点）每测试人类HLAB*5801基因每测试B族链球菌核酸检测每测试结核分枝杆菌复合群核酸检测恒温扩增荧光法每测试MTHERC677基因检测PCR金磁微粒层析法每测试第5标段（20万）（免费按需提供检测的质控品、校准品、辅助试剂及一次性耗材）恒温扩增相关试剂（20万）结核TBRNA检测恒温扩增法20万1家每测试乙肝HBVRNA检测每测试泌尿生殖道病原体RNA检测(沙眼衣原体、解脲脲原体、淋病奈瑟菌、生殖支原体)每测试第6标段（5万）细菌耐药基因检测耐甲氧西林金黄色葡萄球菌耐药基因检测荧光PCR法5万1家每测试碳青霉烯耐药基因KPC检测每测试鲍曼不动杆菌耐碳青霉烯类抗生素基因（OXA23）检测每测试耐万古霉素肠球菌基因（vanA,vanB）检测每测试第7标段（20万）呼吸道病原菌核酸检测呼吸道病原菌核酸检测(标段括常见细菌、特殊病原体如嗜肺军团菌、结核分枝杆菌、肺炎支原体、肺炎衣原体、流感嗜血杆菌等）恒温扩增芯片法20万1家每测试第8标段（30万）维生素类检测脂溶维生素(VA,D2,D3,E,K)串联质谱30万1家每测试水溶维生素(维生素B1、维生素B2、维生素B3、维生素B5、维生素B6、维生素B7、维生素B9、维生素B12)每测试类固醇激素类类固醇激素18项(二氢睾酮、脱氢表雄酮硫酸酯、脱氢表雄酮、皮质醇（氢化可的松）、雌酮、17α羟孕酮、孕烯醇酮、皮质酮、11去氧皮质醇、脱氧皮质酮、雄烯二酮、17α羟孕烯醇酮、睾酮、醛固酮、雌二醇、雌三醇、可的松（皮质素）、孕酮)1.82.5ng串联质谱每测试原醛激素5项(醛固酮、血管紧张素I,皮质醇，脱氧皮质酮、可的松)每测试四种激素萃取液(醛固酮、皮质醇，脱氧皮质酮、可的松)每测试血儿茶酚胺代谢检测(肾上腺素、去甲肾上腺素、多巴胺、变肾上腺素、去甲变肾上腺素)每测试尿儿茶8项(DA,E,NE,MN,NMN,3MT,HVA,VMA)每测试高香草酸和香草扁桃酸萃取液每测试人体代谢物浓度胆汁酸谱15项(胆酸、牛磺胆酸、甘氨脱氧胆酸、石胆酸、甘氨胆酸、牛磺熊脱氧胆酸、脱氧胆酸、牛磺石胆酸、甘氨熊脱氧胆酸、熊脱氧胆酸、甘氨石胆酸、牛磺鹅脱氧胆酸、鹅脱氧胆酸、牛磺脱氧胆酸、甘氨鹅脱氧胆酸)串联质谱每测试药物浓度检测免疫抑制剂(他克莫司、环孢霉素A、西罗莫司)药物浓度检测串联质谱每测试抗癫痫药(卡马西平、卡马西平10，11环氧化物、奥卡西平、10羟基卡马西平、丙戊酸/苯巴比妥、苯妥英钠、拉莫三嗪、托吡酯、左乙拉西坦)药物浓度检测每测试抗菌药(万古霉素、伏立康唑、替考拉宁、利奈唑胺、美洛培南、替加环素、莫西沙星、氟康唑）药物浓度检测每测试抗肿瘤药（甲氨蝶呤、氟尿嘧啶、多西他赛、多柔比星）每测试镇静催眠药（阿普唑仑、氯硝西泮、咪达唑仑、劳拉西泮、奥沙西泮、唑吡坦、艾司唑仑、替马西泮、溴西泮）药物浓度检测每测试抗抑郁药（米氮平、帕罗西汀、舍曲林、西酞普兰、艾司西酞普兰、文拉法辛、O–去甲文拉法辛、曲唑酮、氟西汀+去甲氟西汀、氟伏沙明、度洛西汀、安非他酮、羟安非他酮）药物浓度检测每测试抗精神病药（氯氮平及去甲氯氮平、氯丙嗪、利培酮+9–羟基利培酮、喹硫平、阿立哌唑、脱氢阿立哌唑、奥氮平、齐拉西酮、氨磺必利、丙戊酸、舒必利、氟哌啶醇、奋乃静、氟奋乃静）药物浓度检测每测试第9标段（8万）阿司匹林耐药基因检测LTC4S一代测序技术8万1家为临床服用阿司匹林是否存在抵抗提供帮助每测试PTGS1每测试GP1BA高血糖个体化用药基因检测外周血液基因组中的CYP2C9、OCT2、SLCO1B1、PPARy基因多态性性为临床鉴别患者对降糖药物敏感性提供帮助每测试SLCO1B1ApoE检测SLCO1B1检测*1b和*5两个位点；ApoE检测E2和E4两个位点每测试个体化用药指导AGTR1/ACE/ADRB1CY2D6/CYP2C9/CYP3A5/NPPA检测高血压合理用药；总共检测7个基因，10位点每测试CYP2C19氯吡格雷用药每测试CYP2C9VKORC1华法林初始剂量每测试MTHFR检测评判叶酸代谢能力，指导合理补充叶酸每测试ALDH2检测判断硝酸甘油用药无效风险，评估酒精代谢能力每测试细胞因子联合检测试剂细胞因子六联检（IL2\IL4\IL6\IL10\IFNγ\TNFα）；流式细胞术（2类注册证）每测试细胞因子七联检（IL2\IL4\IL6\IL10\IL17A\IFNγ\TNFα） 每测试细胞因子八联检（IL2\IL4\IL6\IL10\IL12P70\IL17A\IFNγ、TNFα） 每测试PD1(程序性死亡蛋白1)每测试十二联检（IL1β\IL2\IL4\IL6\IL8\IL10\IL12P70\IL17A\IFNγ\TNFα\IFNα）维生素类检测脂溶维生素(VA,D2,D3,E,K)串联质谱每测试水溶维生素(维生素B1、维生素B2、维生素B3、维生素B5、维生素B6、维生素B7、维生素B9、维生素B12)每测试串联质谱检测3多种氨基酸检测试剂盒串联质谱每测试抗生素药物浓度检测试剂盒（阿米卡星、亚胺培南西司他丁、头孢哌酮舒巴坦、哌拉西林他唑巴坦、美罗培南、替加环素、利奈唑胺、万古霉素、去甲万古霉素、替考拉宁、氟康唑、伏立康唑、醋酸卡泊芬净）每测试第10标段（5万）1白色念珠菌核酸检测荧光PCR法5万1家每测试2光滑假丝酵母菌核酸检测每测试3热带假丝酵母菌菌核酸检测每测试4金黄色葡萄球菌和耐甲氧西林金黄色葡萄球菌核酸检测每测试5沙门氏菌和志贺氏菌核酸检测每测试6单纯疱疹病毒1型（HSV1）核酸检测每测试7单纯疱疹病毒2型（HSV2）核酸检测每测试8人感染H7N9禽流感病毒RNA检测每测试9麻疹病毒和风疹病毒核酸检测每测试10人乳头瘤病毒核酸检测及基因分型（至少标段含20种）荧光PCR定量法（无需杂交）每测试第11标段（大明宫）（60万）肝炎系列+新冠抗体+胃蛋白酶原乙型肝炎病毒表面抗体测定试剂盒磁微粒化学发光法60万1家每测试乙型肝炎病毒表面抗原测定试剂盒每测试乙型肝炎病毒e抗原测定试剂盒每测试乙型肝炎病毒e抗体测定试剂盒每测试乙型肝炎病毒核心抗体测定试剂盒每测试乙型肝炎病毒前S1抗原测定试剂盒每测试戊型肝炎病毒IgM测定试剂盒每测试丙型肝炎病毒抗体测定试剂盒每测试胃蛋白酶原Ⅰ测定试剂盒每测试胃蛋白酶原Ⅱ测定试剂盒每测试新型冠状病毒（2019nCoV）抗体检测试剂盒(磁微粒化学发光法)每测试抗HCV质控品每毫升HBcAb质控品每毫升HBeAb质控品每毫升HBeAg质控品每毫升HBsAb质控品每毫升HBsAg质控品每毫升抗HAVIgM质控每毫升抗HEVIgM质控品每毫升白介素6测定试剂盒（CMIA）每测试降钙素原测定每测试超敏C反应蛋白测定每测试肌酸激酶同工酶测定每测试心肌肌钙蛋白I测定每测试心肌肌钙蛋白T测定每测试肌红蛋白测定每测试心型脂肪酸结合蛋白测定每测试N端脑钠肽前体测定每测试白介素6质控品IL6免费提供胃蛋白酶原I质控品PGI免费提供胃蛋白酶原II质控品PGII免费提供人类免疫缺陷病毒抗原抗体测定试剂盒每测试梅毒螺旋体抗体测定试剂盒每测试甲型肝炎病毒IgM抗体测定试剂盒每测试激发液免费提供预激发液免费提供清洗液免费提供整装反应杯免费提供整装吸头免费提供样本稀释液免费提供FDP+DD纤维蛋白/原降解复合物胶乳免疫比浊法/颗粒增强免疫比浊法每测试D二聚体检测每测试FDP、D二聚体控制品每毫升D二聚体校准品每毫升FDP校准品每毫升生化类超敏C反应蛋白免疫比浊法每测试尿微量白蛋白测定每测试糖化白蛋白每测试糖化血红蛋白高压液相色谱法每测试第12标段（6万）多种心脑血管药物基因核酸样本预处理试剂心血管个性化用药指导11基因检测+核酸质谱法6万1家每测试心血管个性化用药指导21基因检测每测试高血压个性化用药指导9基因检测每测试冠心病个性化用药指导4基因检测每测试氯吡格雷+阿司匹林个性化用药基因检测每测试抗栓个性化用药9基因检测每测试儿童安全用药基因检测(核心板)每测试叶酸及营养每测试精神类药物基因核酸样本预处理试剂抑郁症个性化用药指导10基因检测每测试精神分裂症个性化用药10基因检测每测试癫痫个性化用药12基因检测每测试焦虑个性化用药9基因检测每测试肿瘤基因检测核酸样本预处理试剂化疗用药每测试男性18项高发肿瘤风险基因筛查（含BRCA基因）每测试女性21项高发肿瘤风险基因筛查（含BRCA基因）每测试核酸样本预处理试剂遗传性耳聋基因检测（20位点)每测试第13标段（5万）肝癌检测高尔基体蛋白73磁微粒化学发光免疫分析法5万1家每测试甲胎蛋白异质体比率（AFPL3%)每测试异常凝血酶原每测试感染三项1.全程C反应蛋白（CRP）上转发光免疫分析每测试2.血清淀粉样蛋白（SAA）每测试3.降钙素原（PCT）每测试第14标段（8万）ApoE基因型载脂蛋白EApoE基因型检测基因芯片法8万1家每测试第15标段（4万）SDC2基因甲基化检测人类SDC2基因甲基化检测荧光PCR法4万1家每测试第16标段（3万）S9甲基化Septin9基因甲基化检测荧光探针法3万1家每测试第17标段（25万）一次性加样枪头一次性加样枪头200微升迪肯酶免一体机专用25万1家每个一次性加样枪头1000微升每个核酸检测耗材盒装灭菌无酶吸头10微升核酸检测专用每个盒装灭菌无酶吸头100微升每个盒装灭菌无酶吸头200微升每个盒装灭菌无酶吸头1000微升每个加长型滤芯枪头(200ul)每个加长型滤芯枪头(10ul)每个HPV细胞保存液HPV细胞保存液（标段含采样器和保存管）5mlHPV分型专用每管采样管及保存管鼻拭子采样管、咽拭子采样管RNA检测标本采集每个第18标段（2万）六项呼吸道病毒核酸联合检测六项呼吸道核酸联合检测（甲、乙型流感病毒，呼吸道合胞病毒，腺病毒，肺炎支原体，人鼻病毒）荧光PCR法2万1家1具备内源性内标；2.防污染系统。3检测最低下限小于等于500copy/mL每测试六项呼吸道病原菌核酸检测六项呼吸道病原菌核酸检测（肺炎链球菌、肺炎克雷伯杆菌、流感嗜血杆菌、铜绿假单胞菌、嗜肺军团菌、金黄色葡萄糖菌）荧光PCR法1具备内源性内标；2.防污染系统。3检测最低下限小于等于500copy/mL每测试第19标段（1万）传染病三项血液筛查核酸检测HBV+HCV+HIV血液筛查核酸检测荧光PCR法1万1家每测试第20标段（3万）心脑血管疾病风险预测MTHFRC677T基因检测（3个位点）PCR金磁微粒层析法2万1家每测试ALDH2(Glu504Lys)基因检测每测试氧化型低密度脂蛋白金磁微粒免疫层析法每测试S100β蛋白检测每测试早产早破预测胰岛素样生长因子结合蛋白1（IGFBP1）——胶体金与酶免方法1万胎膜早破诊断每测试胎儿纤维连接蛋白（fFN）——早产风险预测每测试第21标段（3万）颗粒酶B及穿孔素联合检测GranzymeB抗体试剂流式细胞计数法2万1家每测试穿孔素（Perforin）抗体试剂每测试CD45检测试剂(APCCy7）每测试CD3检测试剂（PerCP)每测试CD8检测试剂（APC)每测试CD16检测试剂（CD16PECy7）每测试CD56检测试剂（CD16PECy7）每测试HLAB27基因分型HLAB27基因分型检测荧光PCR法1万每测试百日咳杆菌核酸检测百日咳杆菌核酸检测荧光PCR法每测试第22标段（3万）耳聋基因检测遗传性耳聋易感基因检测（至少20种基因位点）PCR反向点杂交2万1家每测试艰难梭菌抗原及毒素快检艰难梭菌谷氨酸脱氢酶抗原GDH及毒素A/B酶联免疫层析法1万每测试第23标段（2万）SDC2和TFPI2基因甲基化联合检测SDC2和TFPI2基因甲基化联合检测试剂盒荧光PCR法2万1家每测试第24标段（2万）呼吸道病毒6项呼吸道合胞病毒、呼吸道腺病毒、人偏肺病毒、副流感病毒Ⅰ型、副流感病毒Ⅱ型、副流感病毒Ⅲ型荧光PCR法1万最低检测限：1000copies/mL每测试诺如病毒核酸检测诺如病毒RNA检测（粪标本）荧光PCR法0.5万每测试肠道病毒核酸检测试剂可检测肠道病毒，如柯萨奇病毒A组2型、4型、5型、6型、7型、9型、10型、12型、16型；柯萨奇病毒B组1型、2型、3型、4型、5型；肠道病毒C组；肠道病毒71型和埃可病毒。荧光PCR法0.5万（咽拭子）每测试合计共24个标段，总计576万元各供应商可选择参投一个或多个标段，可兼投兼中，但必须对所投标段内全部标的进行投标报价，不得缺项、漏项。本项目(不接受)联合体投标。二、申请人的资格要求：1、基本资格条件：符合《政府采购法》第二十二条规定的供应商条件；1.1、提供在中华人民共和国境内注册的营业执照（或事业单位法人证书，或社会团体法人登记证书，或执业许可证）、组织机构代码证和税务登记证复印件【如已办理了多证合一，则仅需提供合证后的营业执照】，如供应商为自然人的需提供自然人身份证明。1.2、提供2021年度任意一个月的财务报表（至少标段括资产负债表、现金流量表和利润表）或具有财务审计资质的单位出具的2020年度财务会计报告或开标日前三个月内基本存款账户银行出具的资信证明（附开户许可证）；2021年以后新成立企业提供成立之日至开标前任意一个月的财务报表（至少标段括资产负债表、现金流量表和利润表）或开标日前三个月内基本存款账户银行出具的资信证明（附开户许可证）。1.3、提供2021年以来至少一个月的纳税证明或完税证明（提供增值税、企业所得税至少一种），纳税证明或完税证明上应有代收机构或税务机关的公章或业务专用章。依法免税的供应商应提供相关文件证明。1.4、提供2021年以来至少一个月的社会保障资金缴存单据或社保机构开具的社会保险参保缴费情况证明。依法不需要缴纳社会保障资金的供应商应提供相关文件证明。1.5、提供履行合同所必需的设备和专业技术能力的书面声明。1.6、提供参加政府采购活动前3年内在经营活动中没有重大违法记录的书面声明。2、落实政府采购政策需满足的资格要求：本项目非专门面向中小企业采购。3、特定资格条件：3.1、供应商应授权合法的人员参加投标全过程，其中法定代表人直接参加投标的，须出具法人身份证，并与营业执照上信息一致；法定代表人授权代表参加投标的，须出具法定代表人授权书及授权代表身份证。3.2、投标产品纳入医疗器械（或药品）管理的，须提供供应商有效的医疗器械（或药品）经营许可证或经营备案凭证。3.3、投标产品纳入医疗器械（或药品）管理的，须提供产品有效的医疗器械（或药品）注册证或备案凭证。3.4、若投标产品为进口，供应商须提供有效的完整授权链的产品授权书（授权期限不足2年的须附能够提供持续供货的声明材料，英文授权须提供中文翻译版；制造商直接参与投标的不提供此项）。若投标产品为国产且纳入医疗器械（或药品）管理的，供应商须提供投标产品制造商有效的营业执照和生产许可证。3.5、供应商未被列入“信用中国”网站(www.creditchina.gov.cn)以下情形之一：①记录失信被执行人；②重大税收违法案件当事人名单。同时，在中国政府采购网(www.ccgp.gov.cn)“政府采购严重违法失信行为信息记录”中查询没有处于禁止参加政府采购活动的记录名单。本项目(不接受)联合体投标。三、获取招标文件1、时间：2022年08月01日至2022年08月05日，法定工作日每天上午09:0012:00，法定工作日每天下午14:0017:00（北京时间，法定节假日除外）地点：线上发售方式：（1）根据陕西省人民政府《关于加强新型冠状病毒感染的肺炎防控工作的通告》要求，本次招标文件采用线上发售，供应商在文件发售期以内将单位介绍信（介绍信中必须注明项目名称、项目编号、标段号）、经办人身份证、联系电话及电子邮箱等资料，加盖投标单位公章的彩色扫描件发送至邮箱714884417@qq.com，并及时关注邮箱回复消息。（2）招标文件售价人民币￥7200.00元（本招标项目各标段招标文件之和，每单个标段300元），售后不退。（标书费交纳信息：账户名称：陕西西北民航招标咨询有限公司；开户银行：建行西安高新科技支行；账号：61001925700052502533；转帐事由：项目名称简称、编号、标段号，如以个人名义转入，须备注单位名称。财务电话：029883479258013），采购代理机构在收到邮件并确认文件收费到账后，通过邮箱向供应商发售招标文件，请及时查收。四、提交投标文件截止时间、开标时间和地点提交投标文件截止时间：2022年08月24日09时30分（北京时间）开标时间：2022年08月24日09时30分（北京时间）地点：西安市唐延路3号唐延国际中心AB区8楼开标室五、公告期限自本公告发布之日起5个工作日。六、其他补充事宜：（1）招标文件售价为每标段300元。（2）本项目接受进口产品投标。（3）采购项目需要落实的政府采购政策：1、《财政部国家发展改革委关于印发〈节能产品政府采购实施意见〉的通知》（财库〔2004〕185号）；2、《国务院办公厅关于建立政府强制采购节能产品制度的通知》（国办发〔2007〕51号）；3、《财政部环保总局关于环境标志产品政府采购实施的意见》（财库〔2006〕90号）；4、《财政部司法部关于政府采购支持监狱企业发展有关问题的通知》（财库〔2014〕68号）；5、《三部门联合发布关于促进残疾人就业政府采购政策的通知》（财库〔2017〕141号）；6、《财政部发展改革委生态环境部市场监管总局关于调整优化节能产品、环境标志产品政府采购执行机制的通知》（财库〔2019〕9号）；7、《关于运用政府采购政策支持乡村产业振兴的通知》（财库〔2021〕19号）；8、《政府采购促进中小企业发展管理办法》（财库〔2020〕46号）；9、陕西省财政厅关于印发《陕西省中小企业政府采购信用融资办法》（陕财办采〔2018〕23号）。七、对本次招标提出询问，请按以下方式联系。1.采购人信息名称：西安交通大学第二附属医院地址：西安市西五路157号联系方式：冯老师029876798612.采购代理机构信息名称：陕西西北民航招标咨询有限公司地址：西安市唐延路3号唐延国际中心AB区8楼联系方式：佘冰霞029883479878046/139912653493.项目联系方式项目联系人：佘冰霞电话：029883479878046/13991265349（2022.07.27）重新招标公告分子组及大明宫耗材项目.pdf

基因测序技术飞速发展，使得几十个甚至上百个基因的测序能够在几天之内完成，近日，&ldquo 蛋白质测序仪器和试剂国产化&rdquo 项目实施工作会议在北京大学顺利落幕，会议得到了北京大学前沿交叉学科研究院方竞院长的大力支持。　　90年代人类基因组计划，中国科学家承担了1%的任务 而2010年代的人类蛋白组计划，则是由中国科学家领军 20年来，从承担人类基因组计划1%到人类蛋白组计划的领袖全球，证明了中国科学的长足进步，也体现了中国科学家的卓越贡献。此次工作会议是科研与产业化结合非常好的范例，由国内蛋白组领域的重要企业参会，并成立了&ldquo 中国人类蛋白质计划企业工作组&rdquo ，由知名企业担任企业工作组组长，努力打破生物质谱被国外企业垄断的局面，迅速将相关的研究成果运用于临床诊断。　　&ldquo 蛋白质测序仪器和试剂国产化&rdquo 项目，基于&ldquo 中国人类蛋白质组计划&rdquo ，项目共分9个课题，其中&ldquo 激光解析基体辅助离子源-蛋白测序仪器&rdquo 课题，是一重点研究方向，将会加大蛋白质组学在临床领域的研究与应用，快速推动生物质谱技术在临床医疗领域的应用。　　利用对人体DNA分子的鉴定来辅助诊断的技术(分子诊断技术)在上个世纪就已经出现了，比如，FISH等核酸杂交技术已经可以进行染色体和基因水平的分析。上世纪90年代，定量PCR技术的兴起大大加快了突变鉴定的速度，可以进行DNA上单个位点突变的鉴定，被广泛应用于临床。本世纪初，人类基因组草图绘制的完成标志着第一代基因测序技术的成熟，对一个或几个基因的测序开始应用在临床上，对基因突变测量的分辨率得以提升，在传染病的鉴定以及癌症等致命性疾病的靶向治疗中应用广泛。　　除了精度的提高，基因芯片技术的发明使得同时检测许多基因的变化成为可能。如今新一代测序技术的进展使得大规模测序的速度急剧提高，成本急剧降低，越来越多的疾病找到了可用于诊断或分型的分子标志物，同时检测几十个基因的微小变化也不再困难，对传染病病原体的鉴定变得更加快速，许多遗传性疾病都可以实现无创的产前诊断。　　科技的进步应用于医疗领域需要经过一段时间，与IT等领域不同，医疗领域是政府监管最为严格的领域，合规性是临床应用上绕不开的问题。一项技术的成熟必须得到政府监管部门的认可才能得到应用，而新技术的批准、质控可溯源体系的建立、收费标准的建立等需要耗费时间。新一代测序的应用涉及到测序仪器、测序试剂、生物信息软件与数据库的相互配合，虽然这项技术在21三体综合症的产前诊断等应用方面展现出了极好的前景，但我们必须承认，在从基因序列到疾病的探索中，还有许多未知的问题需要解决。

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。

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）。

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 Am Soc 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。

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）前面讨论了基于质谱的蛋白质测序技术的一般流程及基于质谱的肽段序列测定方法。在组成蛋白质的20种氨基酸中，亮氨酸和异亮氨酸互为同分异构体，具有相同的分子质量，无法通过二级质谱产生的同系列离子的质量差异被区分。然而亮氨酸/异亮氨酸对单克隆抗体药物的功能影响巨大，典型的单克隆抗体在互补决定区（CDR）中含有至少3个亮氨酸/异亮氨酸，在复杂的样品中可以存在多达9个。单克隆抗体中CDR的错误识别，会导致抗原结合亲和力与抗体的特异性大量丧失。因此，对单克隆抗体中的全部亮氨酸或异亮氨酸进行准确测定意义重大[1-2]。亮氨酸和异亮氨酸的侧链分别是异丁基和仲丁基，通过质谱的多级碎裂产生的特征离子可以对亮氨酸和异亮氨酸进行区分。一种方法是通过不同系列的碎片离子质量差来区分，其原理是肽段在ETD-HCD或EThcD碎裂模式下可产生z离子，含有异亮氨酸和亮氨酸肽段分别失去一个乙基自由基（C2H5）和一个丙基自由基（C3H7），产生质量分别减少29 Da和43 Da的w离子，因此通过质谱产生的z/w离子质量差，可区分肽段中的亮氨酸和异亮氨酸[2-5]。Zhokhov[3]对人血清白蛋白（HSA）、gp188蛋白两种蛋白质的43条胰蛋白酶酶解肽段中的93个亮氨酸和异亮氨酸进行鉴定，准确区分了其中的83个，但由于z/w离子分别产生在ETD和HCD谱图中，在鉴定过程中需要人工筛选含有z/w离子的谱图。Tatiana[4]等通过EThcD的碎裂模式对蛙皮肤分泌的14条肽段进行鉴定，使肽段的z/w离子出现在同一张谱图中，区分鉴定了这些肽段中的61/75个亮氨酸和异亮氨酸。由于不能保证每个含有亮氨酸或异亮氨酸的肽段在质谱中碎裂一定会产生相应的z/w离子，因此通过z/w离子质量差的方法无法对蛋白序列中全部的亮氨酸和异亮氨酸准确测定。另一种方法是通过亮氨酸和异亮氨酸的亚胺离子的三级碎片离子区分，其原理是亮氨酸或异亮氨酸质子化的离子（132 Da）容易损失甲酸而形成相应的亚胺离子（86 Da），它们的亚胺离子在三级碎裂中分别会产生m/z 69和m/z 43的特征离子。Nakamura[6]使用嗜热菌蛋白酶对人钙降素进行酶解，得到以亮氨酸或异亮氨酸为N端的肽段，通过该方法确定钙降素的第4和9个氨基酸为亮氨酸，第27个氨基酸为异亮氨酸，但此方法的缺点是当一条肽段中含有不止一个亮氨酸或异亮氨酸时，特征离子峰相会互干扰，无法对其判断。Bagal[5]将亚胺离子的三级碎片离子的方法和z/w离子质量差的方法结合，并将该策略用于两个单克隆抗体CDR中的亮氨酸和异亮氨酸的鉴定，由于使用胰蛋白酶酶解产生的肽段长度过长，对鉴定造成影响，仅对6条肽段中的亮氨酸和异亮氨酸的准确鉴定，无法区分CRD区全部亮氨酸和异亮氨酸。Sheila[7]使用4种蛋白酶对单克隆抗体进行酶解，对二级质谱产生的a1离子进行三级碎裂，排除了肽段内部亮氨酸或异亮氨酸的干扰，根据每个三级谱图中特征峰强度的比值对亮氨酸和异亮氨酸区分，由于谱图中噪音干扰以及肽段的共碎裂，会使一些含有特征离子的谱图不能用于准确区分亮氨酸和异亮氨酸，最终对单克隆抗体中的71.1%-94.1%亮氨酸和异亮氨酸进行区分。我们借鉴该方法，结合非特异酶连续酶解技术，以及基于碎片离子质量校正和多谱图共同打分策略，实现了对单克隆抗体药物赫赛汀轻链中7个异亮氨酸和18个亮氨酸，重链中9个异亮氨酸和33个亮氨酸的鉴定，准确度100%，轻链鉴定的覆盖度为100%，重链鉴定的覆盖度为97.67%。鉴定蛋白质中亮氨酸和异亮氨酸的流程图[1] Hurtado P P, O' Connor P B. Differentiation of isomeric amino acid residues in proteins and peptides using mass spectrometry [J]. Mass Spectrom Rev, 2012, 31(6): 609-25.[2] Xiao Y, Vecchi M M, Wen D. Distinguishing between Leucine and Isoleucine by Integrated LC-MS Analysis Using an Orbitrap Fusion Mass Spectrometer [J]. Anal Chem, 2016, 88(21): 10757-66.[3] Zhokhov S S, Kovalyov S V, Samgina T Y, et al. An EThcD-Based Method for Discrimination of Leucine and Isoleucine Residues in Tryptic Peptides [J]. J Am Soc Mass Spectrom, 2017, 28(8): 1600-11.[4] Samgina T Y, Kovalev S V, Tolpina M D, et al. EThcD Discrimination of Isomeric Leucine/Isoleucine Residues in Sequencing of the Intact Skin Frog Peptides with Intramolecular Disulfide Bond [J]. J Am Soc Mass Spectrom, 2018, 29(5): 842-52.[5] Bagal D, Kast E, Cao P. Rapid Distinction of Leucine and Isoleucine in Monoclonal Antibodies Using Nanoflow LCMS(n) [J]. Anal Chem, 2017, 89(1): 720-7.[6] Nakamura T, Nagaki H, Ohki Y, et al. Differentiation of leucine and isoleucine residues in peptides by consecutive reaction mass spectrometry [J]. 1990, 62(3): 311-3.[7] Maibom-Thomsen S, Heissel S, Mortz E, et al. Discrimination of Isoleucine and Leucine by Dimethylation-Assisted MS3 [J]. Anal Chem, 2018, 90(15): 9055-9.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）。

2014年4月26号，由毅新兴业(北京)科技有限公司牵头的国家高技术研究发展计划资助项目(863计划)、"蛋白质测序仪器和试剂国产化"项目实施工作会议在北京大学顺利召开。会议由项目首席科学家复旦大学杨芃原教授主持，国家科技部生物医药处、国家科技部生物中心、北京市生物促进中心、北京市人力社保局、北京市食品药品监督管理局、中关村管委会产业处等领导出席，军事医学科学院甄蓓处长、"中国人类蛋白质计划"负责人秦军教授、钱小红教授，中国人民解放军总医院(301医院)生化科主任医师田亚平教授、首都医科大学附属北京天坛医院实验诊断中心主任康熙雄教授、首都医科大学附属北京世纪坛医院检验科主任医师张曼教授等七十多专家学者出席了本次会议，会议得到了北京大学前沿交叉学科研究院方竞院长的大力支持。 "蛋白质测序仪器和试剂国产化"项目，基于"中国人类蛋白质组计划"，项目共分9个课题，由毅新兴业(北京)科技有限公司主要承担的"激光解析基体辅助离子源-蛋白测序仪器"课题，是一重点研究方向，将会加大蛋白质组学在临床领域的研究与应用，快速推动生物质谱技术在临床医疗领域的应用。 1990年代人类基因组计划，中国科学家承担了1%的任务 而2010年代的人类蛋白组计划，则是由中国科学家领军 20年来，从承担人类基因组计划1%到人类蛋白组计划的领袖全球，证明了中国科学的长足进步，也体现了中国科学家的卓越贡献!此次会议也是科研与产业化结合非常好的范例，毅新兴业(北京)科技有限公司、华质泰科生物技术(北京)有限公司、聚光科技(杭州)股份有限公司等国内蛋白组领域的重要企业参会，并成立了"中国人类蛋白质计划企业工作组"，由毅新兴业担任企业工作组组长，努力打破生物质谱被国外企业垄断的局面，迅速将相关的研究成果运用于临床诊断。 飞行时间质谱既是蛋白质组学领域进行科学研究的重要工具，也是将蛋白质组学的科学研究向临床转化的重要桥梁，2013年8月，法国梅里埃公司的用于微生物鉴定的飞行时间质谱仪器通过FDA注册，2013年11月，德国布鲁克公司的飞行时间质谱也通过FDA注册，2013年10月，美国Sequenom公司用于基因检测的飞行时间质谱仪器申请了FDA注册 2013年10月，使用质谱技术检测血液中蛋白标志物进行肺部结节良恶性判断的研究成果被Science转化医学认可，并迅速被众多美国ClinLab认证实验室临床使用。 项目实施工作会议上，各个课题负责人依次对课题的主要研究内容、预期的任务指标、课题的执行进度以及存在问题与解决方案进行了阐述与汇报。相关领导进行了重要发言，认真地听取了汇报，对课题已经完成的任务和取得的成绩给予肯定，对课题负责人提出的问题做了认真回答。最后，参会代表和科研管理人员就实施工作的内容进行了热烈讨论，交换了课题实施与管理方面的经验。很多参会代表认为实施工作会议的内容丰富，通过参会提高了课题管理能力，拓宽了知识面，将有利于以后课题的有效管理和顺利实施。

来自德国及美国等处的研究人员针对基因组特别大，难以进行全基因组测序的动物，提出了以转录组测序与蛋白质组分析联合以解析功能基因的策略，并以蝾螈进行实验，开辟了组织及器官再生研究的新思路。该研究成果已发表近期的《Genome Biology》杂志上。 蝾螈是一种在侏罗纪中期演化的有尾两栖动物，目前存活的约有400种。红色斑点蝾螈虽然小，但其组织工程学技艺却令人惊叹。蝾螈在失去了组织，包括心肌、中枢神经系统元件甚至眼睛的晶状体后仍能再生。一般来讲，动物的再生组织的能力是所有多细胞动物所共有的古老程序，因此，医生们一直希望蝾螈的这种能力依赖于基础遗传学程序，而该程序潜伏在包括哺乳动物在内的所有动物中，这样他们就可以在再生医学中利用蝾螈的再生机制。 然而蝾螈的基因组十分庞大，比人类基因组大十倍，要从头获得蝾螈的全基因组序列不容易。因此研究者们将目光转向基因表达所产生的RNA，他们利用454新一代测序技术对蝾螈的转录组进行了研究。经过从头组装N. viridescens的转录组，获得了超过120,000个RNA转录本，约有15,000个转录本编码蛋白质，其中有826个转录本是蝾螈所特有的。这些转录本中包含了不同器官所有再生阶段的转录本，这些转录本中的一部分与其它生物相似。通过对蝾螈胚胎和幼体的心脏、四肢、眼睛、尾、肝脏、脾脏等组织中再生过程表达的蛋白的分离以及质谱分析方法，对这些蛋白进行分类及与转录本的比对。 通过454新一代测序结果与质谱技术的结合，发现了500多个其它生物中从未被发现的肽段，接下来会进一步探索这些蛋白是否与再生能力相关。这项研究不仅为目前科学家们提供了两栖类动物的基因数据，更为基因组测序困难的动物研究，提出了一种新思路。 参考文献：Genome Biol. 2013 Feb 20 14(2):R16. A de novo assembly of the newt transcriptome combined with proteomic validation identifies new protein families expressed during tissue regeneration.Looso M, Preussner J, Sousounis K, Bruckskotten M, Michel CS, Lignelli E, Reinhardt R, Hoeffner S, Krueger M, Tsonis PA, Borchardt T, Braun T.

在多肽类药物的生产质控中，氨基酸序列的测定是必不可少的检测项目。对于常规组成单一的合成多肽药物来说，氨基酸序列的分析较为简单，可通过Edman降解法或质谱法进行测定，其中Edman降解法被认为更加直接可靠。但对于组成复杂的混合多肽药物来说，比如，醋酸格拉替雷（Glatiramer acetate，简写为GA），由于多肽组成形式复杂多变，可能具有超过一万亿个不同序列的独特多肽，如果对每种多肽成分的氨基酸序列进行精确测定，似乎既不可能，其实也无必要，我们需要考虑新的方法对混合多肽进行整体表征。 n 快速了解醋酸格拉替雷醋酸格拉替雷是一种人工合成的多肽类制剂，由Glu（谷氨酸）、Ala（丙氨酸）、Tyr（酪氨酸）和Lys（赖氨酸）四种氨基酸随机聚合而成，原研药由以色列药厂TEVA研发制造（商品名Copaxone），于1996年获美国FDA核准用于治疗多发性硬化症（MS），其2020年全球销售额达到13.37亿美元，2021年7月，TEVA的“醋酸格拉替雷注射液”在中国的上市申请获得受理。多发性硬化症是一种常见的以中枢神经系统炎性脱髓鞘为主要特征的自身免疫性疾病，临床表现包括视物模糊，感觉、运动异常，智能、情感等高级功能障碍，在中青年人群中多发，且有较高致残率。醋酸格拉替雷被认为是通过改变造成MS发病机制的免疫过程而起作用的，其疗效与耐受性在临床上获得了十足的肯定。 醋酸格拉替雷是一种由Tyr、Lys、Glu、Ala随机聚合而成的多肽混合物（CAS号：147245-92-9） 醋酸格拉替雷的第一个仿制药Glatopa （由Sandoz 公司和 Momenta公司共同开发）于2015年上市，由于原研药的专利到期，未来将有更多的仿制药上市。 n 醋酸格拉替雷的合成与质量评估在醋酸格拉替雷的生产过程中，通过聚合及解聚反应，可以将其分子量控制在一个较窄的范围（平均分子量4700～11000 Da）。生产工艺的改变以及所用试剂的变化都有可能使药物的组分比例发生变化。利用Edman降解法，通过监测N端每一个循环的4种氨基酸的组成比例以及变化趋势，可以对药品质量进行评估。 岛津解决方案 l 蛋白质测序仪对醋酸格拉替雷进行质量评价的原理Edman降解法是进行N端氨基酸序列分析的经典方法，岛津以其为原理设计的全自动蛋白质测序仪（以下简称PPSQ），由液相系统和可执行自动化Edman降解反应的主机组成，将氨基酸从多肽链的N端依次切割下来，通过色谱的保留时间判定氨基酸种类，结果直接可靠。PPSQ除了对N端氨基酸序列进行定性分析外，利用液相色谱稳定的定量能力，还可以对多肽特定循环氨基酸的摩尔生成量及组成比例进行定量分析。 岛津在售蛋白质测序仪PPSQ-51/53A Edman降解反应图解 l 样品前处理取适量稀释后的样品加入经聚凝胺处理的玻璃纤维膜上，干燥后安装到PPSQ反应器上进行分析。实验仅作示例，共测试了3个批次的原研药Copaxone以及4个批次的某在研仿制药，每个批次测试N端前6个循环。 反应器构造图 l 实验结果 1）N端氨基酸组成定性分析醋酸格拉替雷原研药每个循环均检测到Glu、Ala、Tyr、Lys等4种氨基酸，这与药品由Glu、Ala、Tyr、Lys等4种氨基酸随机聚合而来，结果一致。 醋酸格拉替雷原研药Copaxone与某在研仿制药N端氨基酸分析色谱图示例（1-6循环）（黑色：原研药Copaxone；红色：某在研仿制药；DTT、DMPTU、DPTU为试剂峰） 2）各循环中每种氨基酸的相对摩尔含量的分析根据仪器自动生成的氨基酸生成量，计算每种氨基酸的摩尔含量，例如，Glu的相对摩尔含量为： 根据氨基酸的相对摩尔含量，绘制各循环中各氨基酸生成量的趋势图，如下。 醋酸格拉替雷Copaxone 与某在研仿制药N端前6个循环相对氨基酸水平分析（纵坐标：相对摩尔含量；横坐标：循环数） 3）原研药与某在研仿制药的比较从趋势图来看，仿制药各循环氨基酸生成量趋势，与原研药整体相似，但GA仿制药-批次1的Glu的相对含量略低，GA仿制药-批次4的各循环Tyr的相对含量略高，批次1中Glu的偏低与批次4中Tyr的偏高是否正常，需要对原研药进行多批次实验，以判断是否超出正常范围。GA仿制药-批次2及GA仿制药-批次3的Tyr生成量趋势与其他样品有明显不同，提示仿制药生产工艺可能存在与原研不同的地方。 结 语通过醋酸格拉替雷N端各氨基酸生成量的趋势变化的分析比较，可为仿制药的开发及生产质控提供参考，醋酸格拉替雷N端相对氨基酸水平分析亦可作为醋酸格拉替雷仿制药与原研药一致性评价的依据。这也为我们今后分析类似混合蛋白或多肽药物提供了参考思路。 参考文献：J. Andersona, C. Bell, et al., Demonstration of equivalence of a generic glatiramer acetate (Glatopa™ ), Journal of the Neurological Sciences 359 (2015) 24–34 撰稿人：顿俊玲 *本文内容非商业广告，仅供专业人士参考。

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”暗物质，是理论上提出的可能存在于宇宙中的一种不可见的物质，它可能是宇宙物质的主要组成部分，但又不属于构成可见天体的任何一种已知的物质。在细胞中，存在许多不可知的“暗物质”——翻译后修饰导致的数百万种蛋白质变异。这些蛋白质变异无法通过基因序列进行预测，但纳米孔蛋白测序技术的出现扭转了这一情况，利用目前的纳米孔肽阅读器，研究人员可以直接观测这些“生物学中的暗物质”。反复读取单个蛋白以提高准确率为了方便理解，通讯作者 Cees Dekker 教授打了一个比喻：项链上的珠子并不只是大小不同，还可能颜色不同，比如一些红色的珠子上代表附着一个磷酸基，另一些蓝色的珠子上代表附着一个糖基。这些变化对蛋白质功能至关重要，同时也是癌症等疾病的标志。我们的新方法将能够检测到这些变化，从而为癌症等疾病的检测和治疗提供新的理论依据。结语总而言之，这种能够直接读取蛋白质序列的蛋白质组学工具对于细胞生物学的研究和应用具有重要意义。该研究展示了一种基于纳米孔的单分子肽阅读器，它利用DNA解旋酶Hel308将DNA-肽结合物通过生物纳米孔MspA，根据电流变化读取线性化蛋白质的氨基酸序列。更重要的是，这种方法可以区分单个氨基酸的变化，具有高保真度和高通量潜力。这种单分子肽阅读器标志着蛋白质鉴定的新突破，并为单细胞内的单分子蛋白质测序和分类开辟了道路。论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/science.abl4381

胰蛋白酶消化，质谱法轻松鉴定蛋白质，已经是非常成熟的工作流程。即使是刚接触MS的使用者也可以很快掌握。在质谱法鉴定蛋白的工作流程中，蛋白质鉴定是通过使用搜索引擎，例如 Mascot或Matrix Science进行简单的数据库搜索来实现的。然而，对于数据库中未列出的蛋白质鉴定需求，或需要进行蛋白质末端序列分析的这两种情况，通常采用更昂贵的高端仪器和更复杂的工作流程，需要熟练的操作员。此外，蛋白质测序仪也通常用作蛋白质末端序列分析的方法，但遇到 N 端封闭的蛋白质，去封闭是必要的。作为样品序列分析前的预处理，预处理效果取决于蛋白质类型，可能效果不佳，对操作人员有一定要求，需要一定程度的技能和经验，这些可能会限制其使用。 近年来，利用MALDI-TOF离子源（ISD：In-Source Decay）中发生的蛋白质碎裂离子，可以分析N末端被封闭或未在数据库中登记的蛋白质序列MS图谱。此外，ISD理论上不受每个样品质量的限制，因此无需胰蛋白酶消化即可直接对高质量蛋白质进行测序。结合电泳胶提取蛋白和岛津台式机MALDI-8020，通过N端封闭蛋白的分子量测定和序列分析的例子，让我们来了解下大蛋白分子直接测序技术MALDI-ISD。 将模型样品N 端被乙酰化的牛碳酸酐酶 (Sigma-Aldrich)溶解在缓冲溶液中进行电泳， 95 °C 下加热 5 分钟，然后在聚丙烯酰胺凝胶（ATTO 12.5 %，预制 e-PAGEL）上进行电泳。所得聚丙烯酰胺凝胶用考马斯亮蓝染色以检测蛋白质斑点。使用含有表面活性剂的提取缓冲溶液，我们从凝胶分离的碳酸酐酶的条带中提取蛋白质。使用氯仿/甲醇在提取缓冲溶液中沉淀蛋白质以去除表面活性剂和盐，并使用 MALDI-TOF 质谱仪进行测量。芥子酸用作 MALDI 基质用于蛋白质分子量测量，1,5-二氨基萘 (DAN) 用于 ISD 的序列分析。 图1、碳酸酐酶电泳图图2、从凝胶中提取的碳酸酐酶MS图（基质芥子酸） 接下来，从25 pmol凝胶蛋白条带中提取碳酸酐酶，与基质DAN混合，MALDI-8020线性模式进一步分析。结果如图3所示，主要检测到c离子（从蛋白质N段产生的片段）质量一致的峰。通过使用免费软件Mass++ TM和蛋白质氨基酸序列比对工具Basic Local Alignment Search Tool (BLAST)，我们对从检测到的峰中获得的氨基酸序列进行了同源性搜索。 图3、MALDI-ISD鉴定结果 鉴定结果显示匹配结果最高的是碳酸酐酶。通过检测到的c离子片段质量和数据库中已有的碳酸酐酶氨基酸序列，我们可以推断出N段序列是SHHWGYGKH...，并且是N-乙酰化的。 MALDI-8020线性模式MALDI-ISD技术，无需复杂的工作流程，无需胰蛋白酶消化即可直接对高质量蛋白质（如本文所述m/z 29030示例）进行N端测序。 该方法在岛津应用专家与美国佛罗里达州立大学、日本爱媛大学高级研究支持中心生物医学分析部、利物浦大学生化与系统生物学系等共同发表的一篇文献中也有应用到。PEPPI-MS基于聚丙烯酰胺凝胶的预分馏，实现质谱法鉴定完整蛋白或蛋白复合物。凝胶分离回收14种人血清蛋白，提取后，用MALDI-8020的MALDI-ISD产生的产物离子鉴定人血清白蛋白N端氨基酸序列。 MALDI-8020是岛津MALDI家族一款体积小巧，性能卓越的特色产品。荣获2018 IBO工业设计大奖银奖。 主要特点：● 线性台式MALDI-TOF● 200Hz固态激光器，355nm波长● 进样速度快● TrueClean™ 自动源清洁功能。配备大口径离子光学系统，使仪器长期使用中源的污染风险降到最低。配备基于紫外激光器的源清洁功能，可自动快速实现源自清洁。● 静音（55dB）● 可视化工作状态 参考文献：岛津应用新闻 No.B83J. Proteome Res. 2020, 19, 3779−3791

3月10日，封面新闻记者从天府锦城实验室（未来医学城）获悉，四川大学华西医院临床检验医学研究中心与生物治疗全国重点实验室、天府锦城实验室（未来医学城）耿佳教授和华西第二医院陈路教授联合团队在生物传感与蛋白质测序领域取得重要进展。耿佳教授、陈路教授（左四、左五）与主要作者合影（左至右：陈山川、张丹、张明、王紫纯、唐超）。摄影：谢忱据了解，每个人体内都有超过百万种蛋白质，与水、脂肪和无机物等共同构成生物体。蛋白质是生命活动的主要承担者，例如胰岛素和胰高血糖素控制血糖高低；视紫质能够感应光子，对于正常视觉功能必不可少。许多疾病的发生与蛋白质的异常直接相关，例如缺乏凝血因子会引起血友病；异常淀粉样蛋白斑可损害神经元，是阿尔茨海默病的潜在诱因。破译蛋白质信息是探索生命现象、促进人类健康的关键一环。该研究成果阐明了纳米孔单分子检测新策略，实现了对全部20种天然氨基酸的直接区分，提出并验证了纳米孔外切酶实时多肽测序（Nanopore Exopeptidase Real-time Peptide Sequencing, NEPS）方法，为实现单分子蛋白质测序提供了可行途径，展示出生物传感器技术与人工智能算法结合的优异潜力。NEPS技术为最终破译“生命天书”、更精准的疾病诊断和治疗、更快的药物开发提供有力工具，同时代表我国生物传感技术与蛋白组学工具的原始创新能力进入全球前沿方阵。相关成果日前在线发表于《自然方法》。相关成果日前在线发表于《自然方法》近年来，成都未来医学城围绕高质量发展和科技创新时代主题，依托成渝地区双城经济圈国家战略，以临床医学转化为创新原点，专注创新成果转化、孵化。2023年7月，天府锦城实验室（未来医学城）耿佳教授团队联合卢克锋教授、戚世乾教授、李绘绘教授等团队共同在世界知名学术期刊《Nature Communications》发布学术文章，半年后，天府锦城实验室（未来医学城）耿佳教授团队再传喜报，提出并验证了纳米孔外切酶实时多肽测序（Nanopore Exopeptidase Real-time Peptide Sequencing, NEPS）方法，研发领域成果喜人。截至目前，天府锦城实验室（未来医学城）成功导入高能级科研团队14支，其中院士级团队3支，聚集研发人才200人；承担国家级科研课题3项、省级课题2项，发表SCI论文7篇，注册企业19家。成都未来医学城下一步，成都未来医学城将充分发挥成渝双城经济圈建设国家战略及区位优势，搭建集技术开发、概念验证、小中试等功能为一体的成果创新转化平台，打通基础创新源头和科技成果转化的“最后一公里”，促进创新链、产业链、资金链、人才链深度融合，护航科技创新策源转化，提升创新成果转化效率，助力成都加快形成新质生产力。

详细信息 怀宁县人民医院采购质谱仪、测序仪等设备 安徽省-安庆市-怀宁县 状态：公告 更新时间： 2023-01-29 怀宁县人民医院是一所集医疗、教学、科研、预防、保健为一体的“二级甲等综合性医院”。医院配置了神经外科手术显微镜、关节镜手术系统、椎间孔镜手术系统、眼科激光诊断仪、眼底激光治疗仪、超乳玻切一体机、C臂全数字化平板探测器心血管造影系统Optima IGS530等设备。 近日，怀宁县人民医院就“安庆市精准医学中心设备采购（二次）项目”发布公开招标公告，预算金额为1100万元。该项目的潜在投标人应在安庆市公共资源交易中心平台获取招标文件，并于2023年02月06日10点00分（北京时间）前递交投标文件。 1 项目基本情况 项目编号：CG-HN-2022-177 FS34082220220785号 项目名称：安庆市精准医学中心设备采购（二次）项目 资金来源：财政资金 预算金额：1100.00万元 最高限价：1100.00万元 采购需求：高通量基因测序仪、单通道微阵列芯片扫描仪、双通道微阵列芯片扫描仪、基因分析仪、恒温扩增微流控芯片核酸分析仪、三重四级杆质谱分析系统、数字PCR平台、全自动医用PCR分析系统等配套设备。 包别划分：一个包 评标办法：综合评分法 合同履行期限：设备采购安装自合同签订之日起20日历天，试剂、耗材采购期限5年。 本项目不接受联合体投标。 2 申请人的资格要求 1.满足《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定； 2.落实政府采购政策需满足的资格要求：本项目符合财政部、工业和信息化部制定的《政府采购促进中小企业发展管理办法》第六条第（二）因确需使用不可替代的专利、专有技术，基础设施限制，或者提供特定公共服务等原因，只能从中小企业之外的供应商处采购的； 3.本项目的特定资格要求：投标人如为生产厂家，应具备《医疗器械经营许可证》、《医疗器械生产许可证》（须在有效期内）；如为代理商或经销商投标，应具有《医疗器械经营许可证》(须在有效期内)； 4.具有合法有效的营业执照。 3 获取招标文件 时间：2023年01月13日至2023年01月20日， 每天上午8:00至12:00，下午14:30至17:30（北京时间，法定节假日除外） 地点：安庆市公共资源交易中心平台（aqggzy.anqing.gov.cn） 方式：（1）投标人须登录安庆市公共资源交易中心平台查询、获取招标文件。首次登录须在安徽省公共资源交易市场主体库（ http://61.190.70.20/ahggfwpt-zhutiku/dengludenglu）办理入库手续，办理入库不收取任何费用。安徽省公共资源交易市场主体库使用相关问题（如系统登录、信息登记、录入及提交、数字证书关联等）请拨打服务电话：010-86483801 转 5-2（工作日）。 CA 数字证书有关问题请拨打服务电话：安徽 CA 客服400-880-4959（工作日）。 市场主体招标环节和投标环节系统使用服务电话：400-998-0000（8:00-21:00）。 （2）投标人登录安庆市公共资源交易中心平台获取招标文件及其它资料（含澄清和补充说明等）。如在招标文件获取过程中遇到系统问题，请拨打技术支持服务热线400-9980000，QQ：4008503300。 售价：免费。 1 提交投标文件截止时间、开标时间 和地点 2023年02月06日10点00分（北京时间） 地点：安庆市公共资源交易平台 开评标方式：全流程电子化交易，在线开标 1 对本次招标提出询问，请按以下 方式联系 1.采购人信息 名 称：怀宁县人民医院 地 址：怀宁县高河镇独秀大道166号 联 系 人：陈海军 联系方式：0556-46484192 2.采购代理机构信息 名 称：怀宁县项目咨询管理有限公司 地 址：怀宁县高河镇育儿路143号 联 系 人：凌晨晨 联系方式：0556-4967801 3.项目联系方式 项目联系人：陈海军 电 话：0556-46484192 × 扫码打开掌上仪信通App 查看联系方式 基本信息 关键内容：微流控芯片,基因测序仪,核酸蛋白分析,液质联用仪,生物芯片,PCR 开标时间：2023-02-06 10:00 预算金额：1100.00万元 采购单位：怀宁县人民医院 采购联系人：点击查看 采购联系方式：点击查看 招标代理机构：怀宁县项目咨询管理有限公司 代理联系人：点击查看 代理联系方式：点击查看 详细信息 怀宁县人民医院采购质谱仪、测序仪等设备 安徽省-安庆市-怀宁县 状态：公告 更新时间： 2023-01-29 怀宁县人民医院是一所集医疗、教学、科研、预防、保健为一体的“二级甲等综合性医院”。医院配置了神经外科手术显微镜、关节镜手术系统、椎间孔镜手术系统、眼科激光诊断仪、眼底激光治疗仪、超乳玻切一体机、C臂全数字化平板探测器心血管造影系统Optima IGS530等设备。 近日，怀宁县人民医院就“安庆市精准医学中心设备采购（二次）项目”发布公开招标公告，预算金额为1100万元。该项目的潜在投标人应在安庆市公共资源交易中心平台获取招标文件，并于2023年02月06日10点00分（北京时间）前递交投标文件。 1 项目基本情况 项目编号：CG-HN-2022-177 FS34082220220785号 项目名称：安庆市精准医学中心设备采购（二次）项目 资金来源：财政资金 预算金额：1100.00万元 最高限价：1100.00万元 采购需求：高通量基因测序仪、单通道微阵列芯片扫描仪、双通道微阵列芯片扫描仪、基因分析仪、恒温扩增微流控芯片核酸分析仪、三重四级杆质谱分析系统、数字PCR平台、全自动医用PCR分析系统等配套设备。 包别划分：一个包 评标办法：综合评分法 合同履行期限：设备采购安装自合同签订之日起20日历天，试剂、耗材采购期限5年。 本项目不接受联合体投标。 2 申请人的资格要求 1.满足《中华人民共和国政府采购法》第二十二条规定； 2.落实政府采购政策需满足的资格要求：本项目符合财政部、工业和信息化部制定的《政府采购促进中小企业发展管理办法》第六条第（二）因确需使用不可替代的专利、专有技术，基础设施限制，或者提供特定公共服务等原因，只能从中小企业之外的供应商处采购的； 3.本项目的特定资格要求：投标人如为生产厂家，应具备《医疗器械经营许可证》、《医疗器械生产许可证》（须在有效期内）；如为代理商或经销商投标，应具有《医疗器械经营许可证》(须在有效期内)； 4.具有合法有效的营业执照。 3 获取招标文件 时间：2023年01月13日至2023年01月20日， 每天上午8:00至12:00，下午14:30至17:30（北京时间，法定节假日除外） 地点：安庆市公共资源交易中心平台（aqggzy.anqing.gov.cn） 方式：（1）投标人须登录安庆市公共资源交易中心平台查询、获取招标文件。首次登录须在安徽省公共资源交易市场主体库（ http://61.190.70.20/ahggfwpt-zhutiku/dengludenglu）办理入库手续，办理入库不收取任何费用。安徽省公共资源交易市场主体库使用相关问题（如系统登录、信息登记、录入及提交、数字证书关联等）请拨打服务电话：010-86483801 转 5-2（工作日）。 CA 数字证书有关问题请拨打服务电话：安徽 CA 客服400-880-4959（工作日）。 市场主体招标环节和投标环节系统使用服务电话：400-998-0000（8:00-21:00）。 （2）投标人登录安庆市公共资源交易中心平台获取招标文件及其它资料（含澄清和补充说明等）。如在招标文件获取过程中遇到系统问题，请拨打技术支持服务热线400-9980000，QQ：4008503300。 售价：免费。 1 提交投标文件截止时间、开标时间 和地点 2023年02月06日10点00分（北京时间） 地点：安庆市公共资源交易平台 开评标方式：全流程电子化交易，在线开标 1 对本次招标提出询问，请按以下 方式联系 1.采购人信息 名 称：怀宁县人民医院 地 址：怀宁县高河镇独秀大道166号 联 系 人：陈海军 联系方式：0556-46484192 2.采购代理机构信息 名 称：怀宁县项目咨询管理有限公司 地 址：怀宁县高河镇育儿路143号 联 系 人：凌晨晨 联系方式：0556-4967801 3.项目联系方式 项目联系人：陈海军 电 话：0556-46484192

—抗体药、蛋白质药、N-末端甲硫氨酸缺失或焦谷氨酸环化封闭等—? 目前，在制药领域，生物药得到越来越多的关注。生物药是利用DNA重组、细胞融合、细胞培养等生物技术开发出的蛋白质药物、抗体药物等。几乎所有蛋白质合成都起始于N-末端，其序列组成对于蛋白质整体的生物学功能有着重要的影响力，因此蛋白质的序列分析对于生物药效果非常关键。 2015版《中国药典》三部人用重组DNA技术产品总论对生物药的生产及质量控制方面，，针对其蛋白质结构提出技术要求，应测定目标产品的氨基酸序列，并与其基因序列推断的理论氨基酸序列进行比较。因此，N-末端氨基酸序列分析是很多已上市生物药的年检项目，如重组人促红素注射液（CHO细胞） 、重组人粒细胞刺激因子注射液等。此外，国际法规中也有对于生物药N-末端氨基酸序列测定的要求。药品注册的国际协调组织颁布的指导法规ICH-Q6B规定，生物药进行申报时，必须提供N-末端氨基酸序列信息。《欧洲药典》中规定，生物仿制药申报也必须提供N-末端序列。 Edman降解法是蛋白质N-末端测序的常用方法，岛津公司的蛋白质测序仪（Protein Sequencer）PPSQ以Edman降解法为基础，将蛋白质从N-末端顺次切断进行序列分析。此方法具有直接测定、可靠性高的优势。近期，岛津推出新型的蛋白质测序仪PPSQ 51A/53，配备SPD-M30A高灵敏度检测器、软件满足FDA 21 CFR Part 11数据完整性的要求。PPSQ 51A/53梯度系统更是在等度系统基础上，提高检测灵敏度，适合微量样品的氨基酸序列分析。我们应用岛津PPSQ 51A/53A开发了单克隆抗体药、重组蛋白药的N-末端氨基酸序列分析方法，另外，也开发了具有特殊结构的生物药N-末端氨基酸序列分析方法，如甲硫氨酸缺失、焦谷氨酸环化封闭等样品，编写了《蛋白质测序仪PPSQ在生物药N-末端氨基酸序列分析的应用》文集：包括经十二烷基硫酸钠聚丙烯酰胺凝胶电泳分离轻链和重链，从而测定N-末端氨基酸序列的单克隆抗体药贝伐单抗和曲妥珠单抗等；含有特殊结构的如N-末端部分甲硫氨酸缺失的重组人粒细胞巨噬细胞刺激因子注射液原液、N-末端焦谷氨酸环化封闭类单克隆抗体帕尼单抗、含有二硫键的溶菌酶和催产素；用自制的脱盐装置分析具有高浓度盐的蛋白质药物重组人促红素原液（CHO细胞）和重组人粒细胞刺激因子注射液。关于岛津 岛津企业管理（中国）有限公司是（株）岛津制作所于1999年100%出资，在中国设立的现地法人公司，在中国全境拥有13个分公司，事业规模不断扩大。其下设有北京、上海、广州、沈阳、成都分析中心，并拥有覆盖全国30个省的销售代理商网络以及60多个技术服务站，已构筑起为广大用户提供良好服务的完整体系。本公司以“为了人类和地球的健康”为经营理念，始终致力于为用户提供更加先进的产品和更加满意的服务，为中国社会的进步贡献力量。

1965年，中国科学家在世界上首次人工合成牛胰岛素，开启了生命化学研究的新时代。过去数十年历尽科研工作者的不断努力，蛋白质的人工化学合成取得了巨大进步。相较于自然界的生物合成，化学合成可创制具有各种精确控制结构及非天然结构的人造蛋白质，对于发展满足我们需求的蛋白质工具和蛋白质产品带来了新机遇。近期科研工作者们在化学合成蛋白领域又取得了新的成果，并应用了月旭科技的相关色谱柱产品，快来随小编一起饱尝科研的饕餮盛宴吧！化学合成大型镜像聚合酶并实现镜像DNA信息存储WELCH据悉，自然状态下的DNA，会经过精巧的进化来存储遗传信息。而手性倒链L-DNA具有相同的信息能力，但耐生物降解，可作为一个健壮的生物正交信息库。在一项新研究中，清华大学生命学院朱听课题组的研究人员们用化学方法合成了一个90kda的高保真镜像Pfu DNA聚合酶，它能够精确组装一个千碱基大小的镜像基因。该实验中首次使用的大型镜像蛋白质全化学合成策略及千碱基长度镜像基因的组装技术，解决了长期制约镜像生物学领域发展的大型镜像生物分子的制备难题。该研究成果以“利用高保真镜像Pfu DNA聚合酶实现生物正交的镜像DNA信息存储”（Bioorthogonal information storage in L-DNA with a high-fidelity mirror-image Pfu DNA polymerase）为题，于2021年7月29日发表在Nature Biotechnology杂志上。研究成果快览研究人员们用聚合酶在L-DNA中编码路易斯巴斯德1860年的一段话，这段话第一次提出了生物学的镜像世界。为突破全化学合成对蛋白质大小的限制，研究团队通过将嵌合的D-DNA/L-DNA关键分子嵌入到D-DNA存储库中，来实现手性隐写。团队将全长为775个氨基酸的Pfu DNA聚合酶分割为长度为467个氨基酸和308个氨基酸的两个片段分别合成，将其混合后共同复性，使其正确折叠为具有完整功能的90 kDa高保真镜像Pfu DNA聚合酶，为目前已报道最大的全化学合成蛋白质；研究者还利用该高保真镜像聚合酶组装出长达1.5 kb的镜像16S核糖体RNA基因，为目前已报道最长的镜像DNA。此外，他们发现保存在自然环境条件下（当地池塘水中）的微量L-DNA条形码，在1年内仍可扩增和测序；而在相同条件下的D-DNA条形码，在1天后就已经无法扩增。背后原因只有一个：它们的手性不同。在研究中，该课题组利用Ultimate XB-C4 （4.6*250mm, 5μm）来监测反应的进行，并检测肽段产品的纯度。同时用制备柱Ultimate XB-C4和C18 （21.2*250mm, 5μm或10*250mm, 5μm）来分离制备粗品肽段和连接产物。全化学合成富含二硫蛋白质WELCH在生物医学研究中，富含二硫的蛋白质是有用的药物或工具分子，但它们的合成由于折叠的困难而变得复杂。有鉴于此，清华大学的刘磊教授、中国科学技术大学的郑基深教授等研究人员，使用可移除的O-连接的β-N-乙酰葡萄糖胺策略，实现了正确折叠的富含二硫键蛋白质的全化学合成，该研究成果以“Total Chemical Synthesis of Correctly Folded Disulfide-Rich Proteins Using a Removable O-Linked β-N-Acetylglucosamine Strategy”为题，发表于2022年1月3日的JACS杂志上。研究成果快览研究人员描述了一种可移除糖基化修饰(RGM)策略，它可以加速具有多个或甚至链间二硫键的正确折叠蛋白质的化学合成。实验过程中，利用Ultimate XB-C4（120Å或300Å，250mm×4.6mm，5μm）监测蛋白的合成反应，并用半制备柱Ultimate XB-C4和C18（300Å，250mm×10mm，5μm）成功制备得到目标蛋白。该策略包括在Ser/Thr位点引入简单的O-连接的β-N-乙酰氨基葡萄糖(O-GlcNAc)基团，通过稳定其折叠中间体，有效地促进了富含二硫的蛋白质的折叠。折叠后，O-GlcNAc基团可以用β-N-乙酰氨基葡萄糖酶(OGA)被有效地去除，从而获得正确折叠的蛋白质。使用这种策略，该研究组完成了正确折叠的铁调素的合成，这是一种含有四组二硫键的铁调节激素。研究人员首次实现了正确折叠的白细胞介素5(IL-5)的全合成，这是一种26kDa的同型二聚体细胞因子，负责嗜酸性粒细胞的生长和分化。“工欲善其事，必先利其器”，月旭科技专门针对多肽、蛋白类等生物样品方法开发，推出Welch生物样品分析方法开发包，助力前沿的科学研究和日常生产分析制备工作。● 适合蛋白、多肽或其他大分子的方法开发。为了能更好地与键合相发生作用，需使用大孔径（300Å或450Å）的填料。● 不同保留能力的不同选择性键合相，满足各种分子大小的蛋白质、多肽的保留和分离。参考文献1. Ting F. Zhu, et al. Bioorthogonal information storage in l-DNA with a high-fidelity mirror-image Pfu DNA polymerase. Nature Biotechnology,2021. Nature Biotechnology | VOL 39 | December 2021 | 1548–1555.2. Lei Liu, et al. Total Chemical Synthesis of Correctly Folded Disulfide-Rich Proteins Using a Removable O-Linked β-N-Acetylglucosamine Strategy. J. Am. Chem. Soc. 2022, 144, 349−357.

《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. et al. 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

生物体在合成蛋白质时,N-末端首位的甲硫氨酸在蛋白质加工过程中可能被酶切除。本文以蛋白质类药物重组人粒细胞巨噬细胞刺激因子注射液原液为例,演示了应用蛋白质测序仪PPSQ-53A进行N-末端甲硫氨酸部分缺失的蛋白质分析的方法和结果。本应用蛋白质测序仪PPSQ-53A测定了发生N-末端部分甲硫氨酸切除的蛋白质类药物重组人粒细胞巨噬细胞刺激因子的-N未端前16个氨基酸的序列,结果与理论序列一致。除了氨基酸定性,根据信号峰强度,可以粗略估计样品N-末端甲硫氨酸的缺失比例。以上表明应用PPSQ-53A可以测定N-未端部分甲硫氨酸缺失的蛋白质的N-末端氨基酸序列。可作为此类生物药物样品分析时的参考。 ?了解详情，敬请点击《应用蛋白质测序仪PPSQ-53A测定N-末端部分甲硫氨酸缺失的蛋白质类药物的N-末端氨基酸序列》关于岛津 岛津企业管理（中国）有限公司是（株）岛津制作所于1999年100%出资，在中国设立的现地法人公司，在中国全境拥有13个分公司，事业规模不断扩大。其下设有北京、上海、广州、沈阳、成都分析中心，并拥有覆盖全国30个省的销售代理商网络以及60多个技术服务站，已构筑起为广大用户提供良好服务的完整体系。本公司以“为了人类和地球的健康”为经营理念，始终致力于为用户提供更加先进的产品和更加满意的服务，为中国社会的进步贡献力量。

贝伐单抗是重组的人源化单克隆抗体。2004年2月26日获得FDA的批准,是美国第一个获得批准上市的抑制肿瘤血管生成的药。本文应用 SDS-PAGE(十二烷基硫酸钠聚丙烯酰胺凝胶电泳)将贝伐单抗的重链和轻链进行分离,使用电转印方法将 SDS-PAGE膜上的样品转移到PPSQ使用的PVDF膜上,使用蛋白质测序仪PPSQ-53A对贝伐单抗进行N-末端氨基酸序列分析。实验结果显示测定的重链和轻链的N-末端氨骏序列与理论相符,验证了方法的准确性,表明此方法适合抗体药N-末端的氨基酸序列分析。本文可作为分析抗体药N-末端氨基酸序列分析时的参考。 了解详情，敬请点击《蛋白质测序仪PPSQ-53A分析贝伐单抗N-末端氨基酸序列》关于岛津 岛津企业管理（中国）有限公司是（株）岛津制作所于1999年100%出资，在中国设立的现地法人公司，在中国全境拥有13个分公司，事业规模不断扩大。其下设有北京、上海、广州、沈阳、成都分析中心，并拥有覆盖全国30个省的销售代理商网络以及60多个技术服务站，已构筑起为广大用户提供良好服务的完整体系。本公司以“为了人类和地球的健康”为经营理念，始终致力于为用户提供更加先进的产品和更加满意的服务，为中国社会的进步贡献力量。

p　　用于生物样品分析的蛋白指纹法，该专利技术被国际顶级科学杂志《科学》以及医学界权威杂志《柳叶刀》评为世界蛋白指纹图谱和蛋白质芯片排名第一的技术。针对这项技术的一些问题，火石创造对许洋博士进行了深度的专访。/pp style="text-align: center "img width="300" height="385" title="001.png" style="width: 300px height: 385px " src="http://img1.17img.cn/17img/images/201711/insimg/ebf3be8e-c0c2-49d6-9891-a76d207d183f.jpg" border="0" vspace="0" hspace="0"//pp style="text-align: center "strong　　许洋博士/strong/pp　　许洋博士一直致力于蛋白质组学研究开发，怀揣近五十项蛋白分子质谱诊断技术的自主发明专利。2009年他创办了湖州赛尔迪生物医药科技有限公司，凭借专利产品蛋白指纹图谱仪成为行业领头羊，也成为此类器械行业标准的起草者。/ppstrong　　火石：请问您为什么做蛋白质谱?/strong/pp　　许洋博士：我研究蛋白质谱是偶然也是必然。在美国纽约著名的Sloan-Kettering研究所单克隆抗体实验室早期研究治疗白血病时，我们制造了全世界第一枚人源化单克隆抗体(抗CD33人源化单抗)。后来我又和顶尖美国公司合作第一个将人源化单克隆抗体做成了靶向药。有了扎实的基础，必然能在更窄的蛋白质谱领域做的更好。/pp　strong　火石：蛋白质谱当前的临床应用情况如何?/strong/pp　　许洋博士：只有拿到医疗器械注册证才算进入临床，蛋白质谱目前只有三种临床应用：对肿瘤的筛查 对早期肾脏疾病的分析 在细菌上的鉴定应用。蛋白质谱在国内仍处于非常早期的阶段，且具有垄断性，极少人能做且在做。/ppstrong　　火石：作为国家“千人计划”医疗器械特聘专家，您认为蛋白指纹图谱仪在医疗器械中的角色是什么?/strong/pp　　许洋博士：蛋白指纹图谱仪分析的大数据可以生动地比喻为人体疾病的健康地图。/pp　　蛋白指纹究竟是什么?把质谱仪的显示屏中的每一个蛋白质都用一个分子量来表达，这些分子量组合起来就叫蛋白指纹。就像每个人的指纹都是不同的，每种疾病的特定蛋白质表达物也不同，称之为指纹图谱。蛋白指纹图谱技术是由蛋白质芯片及分析仪器——表面加强激光解析电离飞行时间质谱仪两部分组成，可以将病人血清中蛋白质成分的变化记录下来，绘制成蛋白指纹质谱图，并显示样品中各种蛋白的分子量、含量等信息。将这张图谱与正常人、某种疾病病人的谱图或基因库中的谱图进行对照，就能最终发现和捕获新的特异性相关蛋白及其特征。这种方法具有微量、精确、简易、快速的特点，适应于基础和临床等各个领域。/pp　　之所以将蛋白指纹图谱仪分析的大数据比喻为人体疾病的健康地图(MAP)，是因为既然β2—微球蛋白是11731、人绒毛膜促性腺激素是37580、转甲状腺素蛋白是13761(数字对于计算机的应用更好管理)，而每个蛋白质在质谱仪分析中都是数字，它本身就是大数据。任何物质在质谱底下都是数字，综合起来就是大数据。我把大数据串联起来，就能将分子在身体的MAP做出来。譬如一位吸烟的男士来体检，能发现他吸了烟数年之后肺部出现影像学病理性位点，结合质谱仪分析发现相关的疾病标志物，我们能够模拟出肺部疾病的健康地图，即通过质谱仪检测的健康大数据，可以模拟出该患者肺部出现了数个小红点，点击每个红点后都会解释原因，如显示铅、铬等数据是否超标，以及告诉你相应的对策。这样的技术开启了全智能健康4.0时代。/pp　　Tips：β2—微球蛋白(β2—MG)被认为是诊断早期肾功能损伤的敏感指标，尤其对于糖尿病肾病、高血压肾病、红斑狼疮肾炎的早期诊断具有重要参考价值，因此β2—微球蛋白的测定在临床上是有多种价值的。/pp　　strong火石：您和您的团队在蛋白质组学研究的技术或者方法上有什么突破吗?/strong/pp　　许洋博士：蛋白质作为标志物对肿瘤的诊断，确实没有太大的进展。/pp　　一直以来蛋白质组学研究面临的重大瓶颈是蛋白质分离问题：人体内有十万种蛋白质与衍生物，多数可能与疾病有关联，但这十万种蛋白质与衍生物只有分开后，质谱才能分析清楚。此前蛋白质组学技术中最流行、最通用的蛋白质分离方法是双向电泳，基本上能分离近二千种血浆蛋白质，远远不及十万种，所以成为了瓶颈。/pp　　2006年我提出了一个设想：和蛋白有关的抗体至少有一万多种，那为什么不用抗体来分离蛋白质?这件事一直有人在做，但之前都没有人想到用抗体组把一千个蛋白质一次性快速、实时地分离出来。之后就诞生了免疫质谱分析方法(专利号ZL 200610140652.0)，可以在一个抗体组基质上同时捕获多个生物标志，并对捕获的变异的或修饰的生物标志进行质谱精确分析，还可以同时检测多个生物标志群。用免疫组质谱技术能测定抗原变异片段的分子量。另外，还可以将多种疾病特异性抗原的抗体同时标在一个基质点上。/pp　　Tips:免疫质谱分析方法：质谱与抗体分离技术联合应用即为免疫组质谱(Immunomic mass spectrometry，IMS)。免疫组质谱检测为一组多种(类)抗体与质谱联合来精确地鉴别变异或修饰生物标志群的方法。在一个抗体组基质上同时捕获多个生物标志，并对捕获的变异的或修饰的生物标志进行质谱精确分析。可以同时检测多个生物标志群(biomarkers)。/pp　　双向电泳(Two-dimensional electrophoresis)：是一种等电聚焦电泳与SDS-PAGE相结合，分辨率更高的蛋白质电泳检测技术。目前是快速成长的蛋白质组学技术中最流行最通用的蛋白质分离方法。目前2D-PAGE能够在同一块凝胶上同步检测和定量数千个蛋白质。/pp　　从整个2015年的政策看，医疗器械行业是受到国家大力扶持的，行业地位与重要性大幅提升，法规向国际化看齐，行业监管不断趋严，医疗器械正成为与药物齐头并进的新兴产业。/pp　　strong火石：是什么驱动着行业的高增长?/strong/pp　　许洋博士：一是需求，老龄化加剧，家庭支付能力增强，导致医疗需求高增长 二是政府加大医疗卫生投入，《医疗器械科技产业“十二五”专项规划》表示，“十二五”期间将扶植形成8～10家产值超过50亿元的大型医疗器械产业集团 三是为配合新医改完善基层医疗建设的目标 四是国内生物技术研发应用进入突破期。/pp　　strong火石：您认为接下来医疗器械未来发展的特点和前景会是怎么样的?/strong/pp　　许洋博士：未来5年，医疗器械和制药占比将会达到1:1。近十年，我国医疗器械市场规模快速增长，国内医疗器械工业总产值从2003年的189亿人民币上升到2013年的1889亿，2013年同比增长21%，增长速度远快于药品。预计在未来5年左右，我国医疗器械行业仍然将保持高速增长。医疗器械行业涉及到医药、机械、电子、塑料等多个行业，中高端医疗器械更是多学科交叉、知识密集、资金密集的高技术产业，研发成本高，决定了只有大型厂商才能在大中型医疗器械方面有所作为。此外，器械“国产化”也会成为必然趋势。/pp　　strong火石：赛尔迪当前开展的业务、研发的产品有哪些?公司部署战略是怎么样的?/strong/pp　　许洋博士：我们现在正在做一张人类的大健康MAP。通过精准医疗计划，基于环境健康大数据，通过蛋白指纹图谱仪完成健康管理。现在的疾病市场最关注的问题分别是：检测0～6岁儿童智力、优生优育(为什么生不出聪明宝宝)、高达5千万的肿瘤人群以及3.5亿的高血压、糖尿病人群。/pp　　其中糖尿病肾病是糖尿病最常见且严重的并发症之一，是糖尿病所致的肾小球微血管病变而引起的蛋白排泄和滤过异常那个渐进性肾功能损害。而微量白蛋白尿即早期糖尿病肾病是可逆的，这不同于大量白蛋白尿即临床糖尿病肾病，因此积极防治早期糖尿病肾病就显得尤为重要。去年底，赛尔迪公司与中国医学科学院北京协和医院签署协议，承担国家对糖尿病肾病体内铅、镉毒素的临床大样本检测。全新升级的蛋白指纹图谱仪，是目前唯一获国家药监局批准、能检测含微量白蛋白、β2—微球蛋白以及泛素3项指标的医疗器械。这对糖尿病肾病的早发现、早治疗具有重大意义。/pp　　赛尔迪接下来将按照个体化精准检测所附带的信息，由这些信息与大数据库交流，提出符合个体化治疗的方案，向个体化精准医学管理方式转变。/pp　　随着大数据时代的来临，“互联网+”概念的提出让医疗健康事业呈现出了新的发展势态和特征。医学知识体系正被大数据、精准医疗所重构，信息化进程提高了知识传递速度与医疗协同效率。/ppstrong　　火石：蛋白质组学技术如何助推精准医疗?/strong/pp　　许洋博士：常识知道铅、镉会引起糖尿病性肾病。但铅、镉指标不是医院常规检测的项目。如果采取个体化精准治疗，每年常规检查一次体内铅与镉的指标，发现异常就能进行针对性的从尿液排泄的治疗。已经得了肾病正在透析的病人，检测铅与镉指标后进行针对性排泄也会增强治疗效果。利用蛋白指纹图谱仪能够发现早期的肿瘤和心血管标志物，这就会对疾病的治疗带来极大的希望。随着质谱技术在精准医疗的应用，越来越多的个体化标志物将会被发现，人体的蛋白指纹图谱测定将会成为医院的常规工作。/pp　　精准医疗，即考虑每一个体健康的差异，制定个性化的预防和治疗方案。正确的选中一个工具，解决关键问题，这就是精准医疗。基于基因组测序技术、生物医学工具以及大数据工具逐步成熟和完善，精准医疗能够为个体基因特征、环境以及生活习惯进行疾病干预及治疗，但如何尽快与大数据结合才是发展重点。日前我与北京协和医院合作，创立了中国特色的首个百万人疾病与环境毒素数据库与IMS(爱睦世)特检中心：HZIMS2008，首次在复杂疾病系统中构建了基于环境毒素大数据的移动网络数据库的质量控制体系，使我国重大疾病，如高血压、糖尿病、肿瘤的大数据病因学研究处于世界领先。/pp/p

随着技术的发现，大规模并行DNA测序得到了广泛的应用，为许多研究领域带来了一场革命。然而，高通量的蛋白质分析仍然困难重重，现在亟需高质量低成本的蛋白分析技术。　　为此，遗传学界的大牛George M. Church领导哈佛医学院的团队，开发了一种单分子互作测序(SMI-seq)技术。该技术能够实现单分子水平上的并行分析，获得大量蛋白质的互作图谱。这一成果发表在近期的Nature杂志上，文章的通讯作者是哈佛医学院的George M. Church和Liangcai Gu。　　研究人员利用PRMC复合体(蛋白质-核糖体-mRNA-互补DNA)，通过体外的核糖体展示(ribosome display)技术，将DNA条码连到蛋白质上。此外也可以通过催化酶，分别给不同蛋白连上DNA条码。这些自带条码的蛋白可以在水溶液中进行检测。　　随后，研究人员将上述蛋白固定在聚丙烯酰胺薄膜上，建立起随机的单分子阵列。对条码DNA进行原位扩增可以形成polonies(polymerase colonies)，最后通过DNA测序进行分析。　　SMI-seq方法能够精确定量多种蛋白，理论上这个阵列的密度可以达到每平方毫米一百万polonies。此外，那些共定位的polonies还揭示了蛋白质之间的互作。　　为了证明这一技术的有效性，研究人员通过SMI-seq获得了G蛋白偶联受体和抗体结合的图谱。据介绍，SMI-seq是一种&ldquo 一锅端&rdquo 式的分析(one-pot assay)，可以同时检测分子结合的亲和力和特异性。　　研究显示，SMI-seq技术可以在单分子水平上原位检测蛋白及其复合体，从根本上提升蛋白质分析的灵敏度、准确性和多重性。该技术适用于二代测序平台，这进一步拓宽了它的应用范围。除了天然蛋白、重组蛋白，SMI-seq还可以用于人为生成的新蛋白、核酸和有条码的小分子。　　著名遗传学George M. Church是哈佛医学院的遗传学教授、Wyss研究所的核心成员。他被誉为是个人基因组学和合成生物学的先锋。1984年，Church和Walter Gilbert发表了首个直接基因组测序方法，该文章中的一些策略现在仍应用在二代测序技术中。此外，如今的多重化分子技术和条码式标签也是他发明的。Church还是纳米孔测序技术的发明者之一。　　原文检索：　　Liangcai Gu, Chao Li, John Aach, David E. Hill, Marc Vidal& George M. Church. Multiplex single-molecule interaction profiling of DNA-barcoded proteins. Nature, 21 September 2014 doi:10.1038/nature13761

新品一：3D空间组，真正3D成像的原位空间组，告别2D时代！新品二：30个免疫蛋白检测panel--通过蛋白核酸偶联技术实现多个免疫蛋白的共检！新品三：FFPE样本的超高分辨率空间组学检测，让久远临床宝藏样本重见天日、回顾性队列分析如虎添翼！ 鲲羽生物立足基因原位测序（in situ sequencing）和原位杂交(in situ hybridization)技术的研发和应用。核心成员从事相关研究20年，拥有本细分领域国际一流的核心技术和知识产权。作为少数从事基因原位检测的研发型公司，鲲羽生物以解码生命空间奥秘、革新临床精准诊断为目标，结合基础科研和临床发展实际需要，重视研发不断拓新，在前期快速DNA FISH试剂盒/RNA FISH试剂盒/原位空间测序技术服务及自动化杂交、成像仪器的基础上，隆重推出新品三连发！20233D空间组重磅来袭2022年，空间组学技术被国际顶级学术期刊《Nature》评为年度七大颠覆性技术；2023年，世界经济论坛发布《2023年十大新兴技术报告》，空间组学与柔性电池、人工智能辅助医疗、可持续航空燃料等创新技术被评为最有潜力、对世界产生积极影响的十大技术。然而目前市场上的空间组学仅是基于一张切片来检测的2D空间组。鲲羽生物推出两种3D空间组：一种通过连续或半连续切片做2D检测后，将多张切片成像数据对准后实现厚组织的检测；第二种是对厚组织直接透明检测成像，在获取X轴和Y轴信息基础上，同步获得Z轴信息，实现真正三维空间组的检测！小脑三维空间图谱构筑斑马鱼端脑三维空间图谱构筑202330个免疫蛋白检测panel--蛋白基因偶联检测重磅来袭蛋白是生命活动功能的主要执行者，过去的研究通过绘制转录表达谱来推测单细胞中相关的蛋白丰度，但大量数据显示这两者的相关性较差。传统的免疫荧光检测通量受限于二抗属源或染料数目，然而仅凭少数蛋白难以对细胞身份及功能进行注释。目前大尺寸的研究单细胞及空间分辨率的蛋白图谱依旧具有挑战性。鲲羽生物历经多年专研打磨，突破分辨率、灵敏性、特异性、大视野等限制，推出单细胞分辨率高灵敏高保真大视野的寡核苷酸抗体多重免疫组合空间蛋白组学。其主要原理是将特定抗体和特定核酸序列进行偶联，将蛋白信息转化为核酸序列信息，通过检测抗体偶联上的核酸序列从而获得蛋白的原位表达图谱。目前已实现在一张切片上检测30个免疫蛋白和多个RNA分子的同时检测，深度解析免疫微环境，助力免疫方向的临床诊断和科学研究！2023FFPE样本的超高分辨率空间组学检测重磅来袭FFPE（formalin fixation and paraffin embedding）样本是指福尔马林固定后经石蜡包埋的组织样本。过去几十年中，按照此方法保存了大量的生物样本。FFPE样本承载着众多疾病信息，是当之无愧的病理“瑰宝”。但是FFPE样本取材不严格，存放时间长，存放条件不稳定等因素，增加了RNA检测的困难，大大制约了珍贵样本的信息挖掘。鲲羽生物自主研发的原位检测技术对存放一年以上的FFPE样本仍有极佳的检出效果。 目前鲲羽生物已助力客户在Cell、Nat Commun、Dev Cell、Nat Plants等知名学术期刊上发表文章。鲲羽生物目前已拥有多种DNA、RNA、蛋白原位检测产品以及高通量自动化FISH操作与成像平台、原位测序仪器等，拥有完全自主的基因原位检测相关技术核心知识产权多项，打破了国外在新一代单细胞组学技术的垄断，推动民族生物原始创新技术走向世界、服务全球。鲲羽已助力客户在 Cell、Nat Plants、Dev Cell、Nat Commun、SciAdv、Elife 等国际顶流期刊发表多篇文章。

p　　Alphabet(谷歌)旗下公司 DeepMind 的人工智能 AlphaGo 曾在国际象棋、围棋等项目中取得了超越人类的表现，其研究不仅震惊世界，也两次登上 Nature。如今，该公司已将人工智能技术应用到最具挑战性的科学研究问题中，其刚刚推出的 AlphaFold 可以仅根据基因“代码”预测生成蛋白质的 3D 形状。/pp　　DeepMind 表示，AlphaFold 是“该公司首个证明人工智能研究可以驱动和加速科学新发现的重要里程碑”。看来，人类医学研究要前进一步了。/pp　　img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201812/uepic/fc4cf612-a444-4567-b697-76cdcdfc9dea.jpg" title="1.jpg" alt="1.jpg" style="text-align: center "//pp style="text-align: center "　　span style="color: rgb(127, 127, 127) "2017 年 5 月，谷歌 DeepMind 人工智能项目 AlphaGo(执棋者：黄士杰博士)对战当时世界第一的围棋选手柯洁。/span/pp style="text-indent: 2em "周日，在墨西哥坎昆举办的一场国际会议中，DeepMind 的最新 AI——AlphaFold 在一项极其困难的任务中击败了所有对手，成功地根据基因序列预测出蛋白质的 3D 形状。/pp　　“蛋白质折叠”是一种令人难以置信的分子折叠形式，科学界以外很少有人讨论，但却是一个非常重要的问题。生物由蛋白质构成，生物体功能由蛋白质形状决定。理解蛋白质的折叠方式可以帮助研究人员走进科学和医学研究的新纪元。/pp　　“对于我们来说，这真的是一个关键时刻，”DeepMind 联合创始人兼 CEO Demis Hassabis表示，“这个项目就像灯塔，这是我们关于人和资源的首次重大投资，用于解决一个根本性的、现实世界的重要问题。”/pp　　在 2016 年 AlphaGo 击败李世乭后，DeepMind 就开始将目光转向蛋白质折叠。尽管实践证明，游戏是 DeepMind AI 项目的优秀试验场，但在游戏中取得高分并非他们的终极目标。“我们的目标从来就不是赢得围棋或雅达利比赛的胜利，而是开发能够解决蛋白质折叠这类问题的算法，”Hassabis 表示。/pp　　strong为什么要预测蛋白质结构/strong/pp　　人体能够产生数万甚至数百万的蛋白质。每个蛋白质都是一个氨基酸链，而后者的类型就有 20 种。蛋白质可以在氨基酸之间扭曲、折叠，因此一种含有数百个氨基酸的蛋白质有可能呈现出数量惊人(10 的 300 次方)的结构类型。/pp　　蛋白质的 3D 形状取决于其中包含的氨基酸数量和类型，而这一形状也决定了其在人体中的功能。例如，心脏细胞蛋白质的折叠方式可以使血流中的任何肾上腺素都粘在它们上面，以加速心率。免疫系统中的抗体是折叠成特定形状的蛋白质，以锁定入侵者。几乎身体的每一种功能——从收缩肌肉和感受光线到将食物转化为能量——都和蛋白质的形状及运动相关。/pp　　通常情况下，蛋白质会呈现出能量效率最高的任何形状，但它们可能会纠缠在一起或者折叠错误，导致糖尿病、帕金森和阿茨海默症等疾病。如果科学家可以根据蛋白质的化学构成来预测其形状，他们就能知道它是做什么的，会如何出错并造成伤害，并设计新的蛋白质来对抗疾病或履行其它职责，比如分解环境中的塑料污染。/pp　　strongAI 如何改变研究方法?/strong/pp　　正因为蛋白质的结构如此重要，在过去的五十年中，科学家已经能使用低温电子显微镜和核磁共振等实验技术确定蛋白质的形状，但是每一种方法都依赖大量的试验与误差反馈，每种结构可能需要花费数万美元、历时数年进行研究。因此生物学家转攻 AI 方法，以完成这一困难且单调的过程。/pp　　幸运的是，由于基因测序成本快速降低，基因组领域的数据非常丰富。因此在过去几年中，依赖于基因组数据的预测问题正越来越多地借助深度学习方法。DeepMind 非常关注这一问题，并提出了 AlphaFold，这一项工作目前已经提交到了Critical Assessment of Structure Prediction (CASP)。/pp　　DeepMind 用 AlphaFold 参加了 CASP，这是一年两次的蛋白质折叠奥运会，吸引了来自世界各地的研究小组。比赛的目的是根据氨基酸列表来预测蛋白质的结构，这些氨基酸列表会在几个月内每隔几天发送给参赛团队。这些蛋白质的结构最近已经通过费力又费钱的传统方法破解，但还没有公开。提交最准确预测的团队将获胜。/pp　　尽管是首次参加比赛，AlphaFold 就在 98 名参赛者中名列榜首，准确地从 43 种蛋白质中预测出了 25 种蛋白质的结构。而同组比赛中获得第二名的参赛者仅准确预测出了 3 种。值得一提的是，AlphaFold 关注从头开始建模目标形状，且并不使用先前已经解析的蛋白质作为模板。AlphaFold 在预测蛋白质结构的物理性质上达到了高度的准确性，然后基于这些预测可以使用两种不同的方法预测构建完整的蛋白质结构。/pp　　strong使用神经网络预测物理属性/strong/pp　　AlphaFold 构建的模型都依赖深度神经网络，这些经过训练的神经网络可以从基因序列中预测蛋白质的属性。DeepMind 的研究人员表示，神经网络预测的蛋白质属性主要有：(a)氨基酸对之间的距离 (b)连接这些氨基酸的化学键及它们之间的角度。这些方法的首要进步就是对常用技术的提升，它们可以估计氨基酸对是否彼此接近。/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201812/noimg/d256b4f4-6189-437b-8ead-d45a99ae81de.gif" title="2.gif" alt="2.gif" width="375" height="375" style="width: 375px height: 375px "//pp style="text-indent: 2em "为了构建 AlphaFold，DeepMind 在数千已知的蛋白质上训练了一个神经网络，直到它可以仅凭氨基酸预测蛋白质的 3D 结构。给定一种新的蛋白质，AlphaFold 利用神经网络来预测氨基酸对之间的距离，以及连接它们的化学键之间的角度。接着，AlphaFold 调整初步结构以找到能效最高的排列。该项目花了两周时间来预测其第一个蛋白质结构，但现在几小时内就可以完成了。/pp　　根据神经网络预测的两种物理属性，DeepMind 还训练了一个神经网络以预测蛋白质成对残基(residues)之间距离的独立分布，这些概率能组合成估计蛋白质结构准确率的评分。此外，DeepMind 还训练了另一个独立的神经网络，该网络使用集群中的所有距离来估计预测的结构与实际结构之间的差距。/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201812/uepic/b1b25d1b-42ba-454c-ae29-93402575df61.jpg" title="3.jpg" alt="3.jpg"//pp style="text-align: center "　　img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201812/noimg/3bbdee91-2067-417d-8e22-92b8a5543cc6.gif" title="4.gif" alt="4.gif" style="text-align: center width: 533px height: 178px " width="533" height="178"//pp　　strong预测蛋白质结构的新方法/strong/pp　　这些评分函数可以用来探索蛋白质内部，以找到与预测匹配的结构。DeepMind 的第一种方法建立在结构生物学的常用技术上，用新的蛋白质片段反复替换蛋白质整体结构的某个部分。他们训练了一个生成神经网络来创造新的片段，这些片段被用来不断提高蛋白质结构的评分。/pp style="text-align: center"img src="https://img1.17img.cn/17img/images/201812/uepic/e657a13d-1262-4040-8074-dda8e8ac5791.jpg" title="5.jpg" alt="5.jpg" width="492" height="315" style="width: 492px height: 315px "//pp　　先通过神经网络预测氨基酸之间的距离和化学键角度，然后再根据两种物理属性对结构进行评分，最后通过梯度下降优化评分。/pp　　第二种方法是通过梯度下降来优化评分，得到的结构高度精确。梯度优化被用在整个蛋白质链，而不是组装前必须单独折叠的片段，这种做法降低了预测过程的复杂性。/pp　　strong未来可期/strong/pp　　首次涉足蛋白质折叠领域的成功表明，机器学习系统可以整合各种信息来源，帮助科学家快速找到各种复杂问题的创造性解决方案。人工智能已经通过 AlphaGo 和 AlphaZero 等系统掌握了复杂的游戏，与此类似，利用人工智能攻克基本科学问题的未来同样可期。/pp　　雷丁大学的研究人员 Liam McGuffin 在比赛中带领得分最高的英国学术团体。他表示，“DeepMind 今年似乎取得了更大的进展，我想进一步了解他们的方法。我们的资源并不充足，但我们仍然有很强的竞争力。”/pp　　“预测蛋白质折叠形状非常重要，对解决很多世纪难题有重大影响。这种能力可以影响健康、生态、环境，基本上可以解决任何涉及生命系统的问题。”/pp　　“包括我们在内的很多团队几年来一直都在使用基于机器学习的方法，而深度学习和人工智能的进步似乎也产生了越来越重要的影响。我对这个领域很乐观，我觉得我们会在 21 世纪 20 年代真正解决这个问题。”McGuffin 表示。/pp　　Hassabis 也表示还有很多工作要做。“我们还没有解决蛋白质折叠问题，目前只是迈出了第一步。这是一个极具有挑战性的问题，但我们有一个良好的体系，还有很多想法尚未付诸实践。”/pp　　蛋白质折叠的早期进展令人兴奋，它证明了人工智能对科学发现的效用。尽管在能够对疾病治疗、环境管理等方面产生量化影响之前，我们还有很多工作要做，但我们知道人工智能的潜力是巨大的。在一个专注于研究机器学习如何推进科学发展的专业团队的努力下，我们期待看到技术能够有所作为。/p

全球权威调研机构Technavio最新报告显示，预计在2013到2018年全球基因组学和蛋白组学分析仪器市场将保持7.83%的复合年增长率。　　基因组学研究的是基因及其功能，蛋白质组学研究的是蛋白质组或组蛋白的结构和功能，两者均使用分子生物学和生物信息学的工具和技术。基因组学通过绘制基因和DNA序列来了解基因组的结构和功能。一个蛋白质组是一个基因组在特定时间内表达的一整套蛋白质。蛋白质组学主要涉及的是使用分子生物学、生物化学和遗传学来分析蛋白质，这些蛋白质是通过基因编码而来。蛋白质是所有细胞的主要组分，而且控制细胞的不同功能特性。基因组和蛋白质组结构或功能的缺陷可能导致疾病，因此基因组学和蛋白组学技术在科研、新药研发、疾病诊断中发挥着重要作用。这些应用都需要基因和蛋白缺陷的识别和研究，而基因组和蛋白质组的蛋白质分离、净化、识别、量化和分析都需要仪器、试剂和软件。基因组学和蛋白质组学用到多种分析仪器，但应用最广泛的是色谱系统、质谱系统、PCR系统和下一代测序系统。　　目前，基因组学和蛋白组学领域的主要供应商有安捷伦、Bio-Rad、罗氏集团、Illumina、PE和赛默飞，其他比较优秀的供应商还有BD、布鲁克、GE医疗、JASCO、日本电子、Luminex、Qiagen NV、Rigaku Corp.、岛津、西格玛、Spectrolab Systems、Waters等。　　这个市场发展的主要推动力为基因组学和蛋白组学技术的完善，主要挑战在于基因组学和蛋白组学知识的缺乏，主要趋势为聚焦于药物研发和疾病诊断。

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

在翻译后修饰和/或极碱肽的序列分析方面，电子转移裂解（ ETD ）线性离子阱质谱是很有优势的工具。传统的诱导活化裂解（CAD）常用来鉴定蛋白，并试图确定和找到他们修饰的位点，但这种技术有其本身固有的缺点，下面将详细叙述。与线性离子阱的结合使用的ETD是蛋白质组学研究的一个可靠的技术，可以很容易鉴定用CAD不能鉴定的多肽。ETD 是一个相对较新的肽/蛋白质碎裂的技术，能够大大推进质谱鉴定蛋白质这个领域的进步。 翻译后修饰 翻译后修饰（PTM）是翻译后的蛋白质进行的一种化学修饰，是蛋白质生物合成的后续步骤之一。蛋白的分析及其翻译后修饰的分析对于研究许多疾病是非常重要的，如癌症、糖尿病、心血管疾病和神经退行性疾病---阿尔茨海默病。这是因为在蛋白质的合成的过程中以及合成之后，可能发生各种蛋白修饰。对于正常细胞的功能，这些修饰是必须的，但调节这些修饰的变化可能会导致疾病的发生，如阿尔茨海默病，癌症和勃起功能障碍。蛋白质修饰可提高/降低蛋白质的活性，可以与其他蛋白质发生相互作用和将某一蛋白质定位到细胞的特定地方。 翻译后修饰，如磷酸化，乙酰化和甲基化被用作化学开关，激活/灭活组蛋白基因转录调控， DNA复制和DNA损伤修复。组蛋白是染色质的主要蛋白，DNA盘绕时，它们起到线轴的作用，而且在基因调控中发挥重要作用。因此，鉴定这种翻译后修饰是必需的，因为它在生物系统中对于某些蛋白的功能和作用至关重要。 用CAD鉴定蛋白 质谱在确定蛋白及其翻译后修饰上发挥了不可或缺的作用。CAD是一种常见的分析鉴定蛋白质的技术。一般用胰蛋白酶将蛋白质消化成较小的多肽，然后用反相色谱将其分离，并直接注入电喷雾质谱仪检测，通过串联质谱（ MS / MS法）获得序列信息。通过电喷雾电离这些多肽形成几种带电状态的肽离子，而较低带电状态的最适合CAD分析。低能量的CAD串联质谱一直是最常用的分析方法，通过裂解肽离子进行后续的序列分析。 翻译后修饰分析，如磷酸化，磺酸化和糖基化很难用CAD进行分析，因为这些修饰通常是不稳定且容易丢失肽骨架的碎裂信息，从而导致很少或几乎不能得到肽序列和磷酸化位点。利用常规的CAD质谱对于含多个碱性残基多肽测序也是极为困难。 根据不同的蛋白质序列，有时胰蛋白酶会产生过小或过大的肽段。在这种情况下，缺乏可信的序列分析手段。因此CAD对短的，低带电的多肽是最有效的。对于鉴定蛋白和了解蛋白的生物学功能，这是一种广泛使用的方法，然而，限制了研究者分析了所有的肽段，这也阻止多个翻译后修饰位点的检测和了解这些蛋白的生物学功能。 先进的碎裂方式：ETD ETD是基于离子/离子气相化学一种碎裂多肽的新方法。ETD通过从阴离子自由基到质子肽转移电子的化学能量将肽碎裂，这引起多肽骨干的分裂。 ETD产生的骨干肽序列和肽侧链的信息往往与CAD互补。 ETD已成功应用与线性离子阱以及其前身三维离子阱。虽然ETD在三维阱的执行价格具有竞争力且和CAD自身相比提供了独特好处 ，这样的组合并没有提供蛋白质组学分析所需的技术能力。非线性离子阱的ETD，它一直未能很好控制裂解过程，而且由于三维阱离子存储能力的有限不能处理大量的多肽。基于此，研究人员已经提出ETD功能应用于线性离子阱（Thermo Scientific LTQ XL mass spectrometer质谱仪） 。 相对于传统的CAD技术， ETD提供了更稳定的方法来定性PTMs，鉴定大型多肽或甚至整个蛋白质。 ETD能够将普通翻译后修饰的多肽，或者多个碱性残基的多肽甚至整个蛋白质生成离子。 ETD也可以轻易碎裂含有二硫键的的多肽。 ETD是为更复杂的FT-ICR仪器开发相似的裂解技术。使用电子转移试剂，而不是影响肽碎裂的自由电子使ETD在广泛使用的射频四极离子阱中得到应用。射频离子阱质谱仪具有低成本，低维护费用以及更易接受优点，相对于CAD碎裂方法，ETD碎裂技术能够产生更多的产物离子，利于肽段的解读。 ETD的线性离子阱提供了强有力的工具鉴定蛋白及其翻译后修饰 。LTQ XL线性离子阱质谱仪比其他任何离子阱提供更多的结构信息，ETD能够得到常规方法无法得到的序列信息。相比非线性离子阱，ETD的线性离子阱的显著特征在于离子和离子发生反应。虽然ETD功能是完全自动的且通常无需用户干预，但是当需要对离子数进行累积的时候，用户可通过软件完全控制线性离子阱的离子。线性离子阱质谱仪有能力处理大量的样品，并分析低浓度的大分子和小分子。与非线性离子阱的相比，该过程更为复杂和费时 应用实例 在最近的应用中，极碱的多肽和大量重要的翻译后修饰已经用含CAD和ETD线性离子阱质谱分析了。通常CAD碎裂方式产生的普通只显示有限的肽碎裂信息。然而，用ETD碎裂这些多肽的时候， 肽骨架碎裂信息能完全或几乎完全产生，因此得到更广泛的多肽序列的信息。 ETD的灵敏度和稳定性对于蛋白质组学分析是必不可少的。 ETD提供了高度可靠的解决方案，此方案具有用户友好性，几乎不需要日常维护，并提供高度准确的数据，而且ETD的数据分析有相应的软件支持，非常方便简单。 结论： 在蛋白质组学研究领域，ETD的应用对于研究疾病的机理，如癌症，药物开发研究以及细胞功能和信号转导有重大意义，ETD将扩大目前的分析，包括更多的碱性、非胰酶切肽段和蛋白质。它们能确定各种翻译后修饰以及鉴定新的蛋白亚型。 配备ETD的线性离子阱质谱可应用于蛋白质组学各个领域内。ETD的线性离子阱将继续推动蛋白质组学的发展，而且已被证明是替代CAD一种有效技术，而且ETD同样可以应用于非线性离子阱进行肽序列分析。在不久的将来，配备ETD的线性离子阱预计将成为碎裂技术的一种新选择。 参考文献 Leann M. Mikesh et al, The utility of ETD mass spectrometry in proteomic analysis, Biochemica et Biophysica Acta (2006), doi:10.1016/j.bbapap.2006.10.003关于 Thermo Fisher Scientific （赛默飞世尔科技，原热电公司） Thermo Fisher Scientific纽约证交所代码：TMO）是全球科学服务领域的领导者，致力于帮助客户使世界更健康、更清洁、更安全。公司年销售额超过100亿美元，拥有员工约30000人，在全球范围内服务超过350000家客户。主要客户类型包括：医药和生物公司，医院和临床诊断实验室，大学、科研院所和政府机构，以及环境与工业过程控制装备制造商等。公司借助于ThermoScientific和FisherScientific这两个主要的品牌，帮助客户解决在分析化学领域从常规的测试到复杂的研发项目中所遇到的各种挑战。ThermoScientific能够为客户提供一整套包括高端分析仪器、实验室装备、软件、服务、耗材和试剂在内的实验室综合解决方案。FisherScientific为卫生保健，科学研究，以及安全和教育领域的客户提供一系列的实验室装备、化学药品以及其他用品和服务。赛默飞世尔科技将努力为客户提供最为便捷的采购方案，为科研的飞速发展不断地改进工艺技术，提升客户价值，帮助股东提高收益，

胰蛋白酶（胰酶，Trypsin），CAS：9002-07-7，为蛋白酶的一种，EC3.4.4.4，是从牛、羊、猪的胰脏提取的一种丝氨酸蛋白水解酶。来源于胰腺的一种丝氨酸蛋白酶，由223个氨基酸残基组成的单链多肽，底物特异性是带正电荷的赖氨酸和精氨酸侧链。胰酶主要切割赖氨酸和精氨酸羧基端，当两者之一紧随为脯氨酸的情况除外。另外，当切割位点任一边紧邻酸性残基，胰酶水解速率也会减缓。在组织细胞的体外培养和原代细胞培养中的组织细胞分散（将组织块制备成单个细胞悬液）以及传代细胞培养中，贴壁生长细胞的消化分散均要使用组织细胞消化液。常用的消化液为胰蛋白酶，EDTA等，其功能主要是使细胞间的蛋白质（如细胞外基质）水解，使组织或贴壁细胞分散成单个细胞，制成细胞悬液用于进一步的实验。以下是absin胰酶部分产品，全部现货供应哦~胰蛋白酶(猪源)1:250 abs47014936本品是由猪胰提取而得的一种肽链内切酶，白色至淡黄色粉末。可用于制备单细胞悬浮液，胰蛋白酶在用于细胞培养时，可用PBS溶解成浓度为0.25%，也可以加入0.02%EDTA ，过滤除菌后使用。溶于水≥10mg/ml，不溶于乙醇、甘油、氯仿和乙醚。本品具有以下特点：1、对电点pI 10.5。Ca2+对酶活性有稳定作用。 2、重金属离子、有机磷化合物、DFP、天然胰蛋白酶抑制剂对其活性有强烈抑制。 3、可用于制备单细胞悬浮液或贴壁细胞的消化、分离。货号名称abs47014936猪源胰蛋白酶1:250胰蛋白酶-EDTA消化液(0.25%) abs47014938本产品含0.25%胰酶，溶于无钙镁平衡盐溶液中，经过滤除菌，可以直接用于培养细胞和组织的消化。货号名称abs47014938胰蛋白酶-EDTA消化液(0.25%)胰蛋白酶-EDTA消化液(0.25%) 不含酚红 abs47047375本品含 0.25%胰酶和 0.02%EDTA（0.53mM），溶于无钙镁平衡盐溶液中，经过滤除菌，可以直接用于培养细胞和组织的消化。本产品具有方便快速、稳定安全、细胞状态好等特点。货号名称abs47047375胰蛋白酶-EDTA消化液(0.25%) 不含酚红胰蛋白酶(牛胰) 1:2500 abs9154本品是由牛胰提取而得的一种肽链内切酶，白色或类白色粉末。溶于水，不溶于乙醇、甘油、氯仿和乙醚。其广泛应用于分子生物学，药理学等科研方面。是一种专一性催化水解赖氨酸、精氨酸羧基形成的肽键，可用于蛋白质化学研究。货号名称abs9154胰蛋白酶(牛胰) 1:2500更多absin胰蛋白酶相关产品 ：货号名称abs47014938胰蛋白酶-EDTA溶液abs9154胰蛋白酶（牛胰腺）abs47047375胰蛋白酶-EDTA消化液(0.25%) 不含酚红abs44073474重组牛胰蛋白酶abs47014937Trypsin (0.25%), Phenol Redabs47014936猪源胰蛋白酶1:250abs47014940胰蛋白酶,蛋白测序级abs47014939胰蛋白酶,组织培养级Absin特色产品线(全部现货)：WB相关：ECL发光液、预染marker、预制胶；IHC相关：二抗试剂盒、组化笔；IP/CoIP试剂盒；激动剂/抑制剂；血清、BSA、蛋白酶K、CTB、TTX、CEE；凋亡试剂盒；呼吸爆发试剂盒；ELISA试剂盒；重组蛋白；抗体: 二抗、标签抗体、对照抗体；定制服务(抗体/多肽/蛋白/标记/检测)...

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