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全麦粉粗蛋白质标准物质

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  • 全国饲料工业标准化技术委员会发布国家标准《饲料中水分、粗蛋白质、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸、蛋氨酸快速测定 近红外光谱法》征求意见稿
    国家标准计划《饲料中水分、粗蛋白质、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸、蛋氨酸快速测定 近红外光谱法》由 TC76(全国饲料工业标准化技术委员会)归口 ,主管部门为国家标准化管理委员会。主要起草单位 四川威尔检测技术股份有限公司 、中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所[国家饲料质量监督检验中心(北京)] 、通威股份有限公司 。附件:国家标准《饲料中水分、粗蛋白质、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸、蛋氨酸快速测定 近红外光谱法》编制说明.pdf国家标准《饲料中水分、粗蛋白质、粗纤维、粗脂肪、赖氨酸、蛋氨酸快速测定 近红外光谱法》征求意见稿.pdf
  • 2011年开始实施的24项粮油国家标准汇总
    根据《中华人民共和国国家标准批准发布公告》2010年第2号(总第157号),24项新粮油国家标准于2010年6月30号发布,2011年1月1日起陆续开始实施。序号标准号标准名称代替标准号发布日期实施日期1GB/T 5490-2010粮油检验 一般规则GB/T 5490-19852010-6-302011-1-12GB/T 24852-2010大米及米粉糊化特性测定 快速粘度仪法 2010-6-302011-1-13GB/T 24853-2010小麦、黑麦及其粉类和淀粉糊化特性测定 快速粘度仪法 2010-6-302011-1-14GB/T 24854-2010粮油机械 产品包装通用技术条件 2010-6-302011-1-15GB/T 24855-2010粮油机械 装配通用技术条件 2010-6-302011-1-16GB/T 24856-2010粮油机械 铸件通用技术条件 2010-6-302011-1-17GB/T 24857-2010粮油机械 板件、板型钢构件通用技术条件 2010-6-302011-1-18GB/T 24870-2010粮油检验 大豆粗蛋白质、粗脂肪含量的测定 近红外法 2010-6-302011-1-19GB/T 24871-2010粮油检验 小麦粉粗蛋白质含量测定 近红外法 2010-6-302011-1-110GB/T 24872-2010粮油检验 小麦粉灰分含量测定 近红外法 2010-6-302011-1-111GB/T 24892-2010动植物油脂 在开口毛细管中熔点(滑点)的测定 2010-6-302011-1-112GB/T 24893-2010动植物油脂 多环芳烃的测定 2010-6-302011-1-113GB/T 24894-2010动植物油脂 甘三酯分子2-位脂肪酸组分的测定 2010-6-302011-1-114GB/T 24895-2010粮油检验 近红外分析定标模型验证和网络管理与维护通用规则 2010-6-302011-1-115GB/T 24896-2010粮油检验 稻谷水分含量测定 近红外法 2010-6-302011-1-116GB/T 24897-2010粮油检验 稻谷粗蛋白质含量测定 近红外法 2010-6-302011-1-117GB/T 24898-2010粮油检验 小麦水分含量测定 近红外法 2010-6-302011-1-118GB/T 24899-2010粮油检验 小麦粗蛋白质含量测定 近红外法 2010-6-302011-1-119GB/T 24900-2010粮油检验 玉米水分含量测定 近红外法 2010-6-302011-1-120GB/T 24901-2010粮油检验 玉米粗蛋白质含量测定 近红外法 2010-6-302011-1-121GB/T 24902-2010粮油检验 玉米粗脂肪含量测定 近红外法 2010-6-302011-1-122GB/T 24903-2010粮油检验 花生中白藜芦醇的测定 高效液相色谱法 2010-6-302011-1-123GB/T 24904-2010粮食包装 麻袋 2010-6-302011-7-124GB/T 24905-2010粮食包装 小麦粉袋 2010-6-302011-7-1
  • 蛋白质组学的前世今生与未来: 蛋白质存在形式 -- 记中南大学湘雅医院詹显全教授
    p style="text-align: justify line-height: 1.75em "  詹显全,中南大学教授、博士研究生导师、博士后合作导师,英国皇家医学会会士(FRSM)、美国科学促进会(AAAS)会员、欧洲预测预防个体化医学协会(EPMA)的会士和国家代表、美国肿瘤学会(ASCO会士、欧洲科技合作组织(e-COST)的海外评审专家,中国抗癌药物国家地方联合工程实验室技术委员会委员、技术带头人和副主任,临床蛋白质组学与结构生物学学科学术带头人和学科负责人,国家临床重点专科建设项目重点实验室建设项目学科带头人,湖南省百人计划专家、湖南省高层次卫生人才“225”工程医学学的学科带头人、中南大学“531”人才工程专家。目前正致力于从多参数系统策略角度阐述肿瘤的分子机理、发现肿瘤分子标志物,研究并整合基因组、转录组、蛋白质组和代谢组的变异来实现肿瘤的预测、预防与个体化治疗及精准医学。已发表学术论文130 余篇,主编国际学术专著3 本,参编国际学术专著16 本,获得美国发明专利2 个。受邀在中科院1 区影响因子9.068 MassSpectrometry Reviews 和中科院2 区影响因子3.65 Frontiers in Endocrinology 的国际期刊上客座主编了3 个专刊。/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em text-indent: 2em "本篇文章仪器信息网获得授权转载,来源中国科技成果杂志。/pp style="text-align: center line-height: 1.75em "  span style="color: rgb(0, 112, 192) "strong深入剖析蛋白质组学技术最新进展与应用/strong/span/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em "  詹显全:人类结构基因组测序接近尾声,人们就从结构基因组学研究转向功能基因组学研究,即对转录组和蛋白质组进行研究。1995 年正式提出了”蛋白质组”和”蛋白质组学”的概念,距今已有25 年历史了。/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em text-indent: 2em "蛋白质组学的主要技术包括蛋白质组的分离技术、鉴定技术和蛋白质组信息学技术。span style="text-indent: 2em "蛋白质组的分离技术主要有双向凝胶电泳(2DE)和多维液相色谱(2DLC)。蛋白质组的鉴定技术主要是基于质谱(MS)的技术,主要分为肽质指纹(PMF)和串联质谱(MS/MS)分析技术,其用于蛋白质大分子分析的两大离子源主要有MALDI 和ESI。质谱技术发展很快,主要朝向高灵敏度、高通量和高精度方向发展。/span/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em "  蛋白质组信息学技术主要是用来构建蛋白质相互用网络的相关技术。蛋白质组的分离技术和质谱技术的不同联合就形成了各种类型的蛋白质组学分析技术:如2DE-MS和2DLC-MS。2DE-MS 又有2DE-MALDI-PMF 和2DE-ESI-LC-MS/MS, 该技术在蛋白质组学研究的头10-15 年是其主要技术,然而常规概念认为2DE 的通量不高,即一个2D 胶点中一般仅含有1 ~ 2 个蛋白质,通常一次实验其通量仅能鉴定几十到一千个蛋白质,这样其在蛋白质组学中的地位逐渐被淡化。/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em text-indent: 2em "2DLC-MS 主要有iTRAQ or TMT-based SCX-LC-MS/MS and labelfree LC-LC-MS/MS, 这就是人们通常说的“Bottomup”蛋白质组学,该技术在最近10 ~ 15 年在蛋白质组学中起着核心技术的作用,因为其通量明显增加,一次实验其通量可达到几千到一万的蛋白质能被鉴定,但该法鉴定的结果是一个protein group, 实质上鉴定的是编码蛋白质的基因, 而并没有鉴定到真正意义上的蛋白质,即蛋白质存在形式(Proteoforms 或Protein species)。蛋白质存在形式(Proteoforms)是蛋白质组的基本单元。人类基因大约2 万个,人类转录本至少10 万个,每个转录本指导核糖体按三联密码子决定一个氨基酸残基来合成氨基酸序列,刚合成出来的蛋白质氨基酸序列是没有功能的,它必须到达其指定的位置如胞内、胞外,和不同的亚细胞器等,形成特定的三位空间结构,并与其周围的相关分子相互作用,形成一个复合物(complex)才能发挥其功能作用。从核糖体刚合成出来到其指定的位置过程中有很多的蛋白质翻译后修饰(PTMs 据估计人体有400 ~ 600 种PTMs)。我们最近对蛋白质存在形式的概念给出了最新最完整的定义:蛋白质的氨基酸序列+ 翻译后修饰+ 空间构型+ 辅助因子+ 结合伴侣分子+ 空间位置+ 特定的功能。而蛋白质的概念被定义为:由同一个基因编码的所有蛋白质存在形式的集合体。这样,人类蛋白质组中的蛋白质存在形式(Proteoforms)至少有100 万或甚至达10 亿 (图1)。/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 427px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202008/uepic/1d18fad3-b010-4ea5-a812-432853ad4ec6.jpg" title="1111111.png" alt="1111111.png" width="600" height="427" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center line-height: 1.75em "  图1 :Proteoforms 的概念及形成模式 (Zhan et al,Med One, 2018 Zhan et al., Proteomes, 2019)/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em "  如此庞大数量的Proteoforms/Protein species, 如何对其进行大规模的探测、鉴定和定量,是一个至关重要的事情。目前关于Proteoforms 的研究有两套策略一是“Top-down”MS 技术, 二是“Top-down” 和“Bottom-up”相结合的技术即2DE-LC/MS 技术(图2)。/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 415px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202008/uepic/94f48c94-fd0b-4959-90fb-dd399cebf074.jpg" title="2.png" alt="2.png" width="600" height="415" border="0" vspace="0"//pp style="text-align: center line-height: 1.75em "  图2 :Proteoforms 研究技术比较(Zhan et al., Med One, 2018 Zhan et al., Proteomes, 2019)/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em "  “Top-down”MS 技术能探测、鉴定和定量Proteoforms,获得蛋白质的氨基酸序列和PTMs 信息,然而该技术的通量较低,目前最大通量鉴定到5700 个Proteoforms, 对应到860 蛋白质。/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em "  最近,詹显全教授团队发现2DE-LC/MS 技术是一超高通量的技术平台,在探测、鉴定和定量Proteoforms方面, 可以鉴定达几十万至上100 万的Proteoforms。随着质谱灵敏度的显著提高,自2015 年以来,詹显全教授团队就发现每个2D 胶点包含了平均至少50 个甚至达几百个Proteoforms,并且大多数是低丰度的 并在近1 ~ 2 年来发表了相关论文来全面阐述2DE-LC/MS 的新理念和实践,完全打破了40 多年来人们对双向电泳的传统认识 (即一个2D 胶点中一般仅含有1 ~ 2 蛋白质),为大规模的Proteoforms 研究提供了技术基础。Proteoforms/Protein species 概念的发展极大的丰富了蛋白质组的内涵,是蛋白质组学研究的更高层次,是国际科学发展的前沿,必将影响着整个生命科学和医学科学的研究和实践,有助于发现可靠而有效的疾病标志物,用于深度理解疾病分子机制和决定药物靶点,或者用于有效的预测、诊断、预后评估。另外,蛋白质组是表型组的重要成分,是基因组功能的最终执行者,是基因组和转录组研究所不能替代的,要实现真正的个性化医学和精准医学,蛋白质组学研究是不能绕过去的。/pp style="text-align: center line-height: 1.75em "  span style="color: rgb(0, 112, 192) "strong基于整合组学发现疾病标志物才是精准发展之重/strong/span/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em "  1. 您一直专注于肿瘤蛋白质组学的研究,例如垂体瘤、卵巢癌等相关恶性肿瘤结合组学的研究,请谈谈在这方面的最新的研究成果,以及过程中的主要挑战和解决方案/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em "  詹显全: 垂体瘤是颅内常见肿瘤,绝大多数是良性的,只有少数具有侵袭性和恶性,并能引起激素分泌紊乱和颅内压迫症状,出现严重的临床症状,危害人体健康。临床上分为功能性垂体瘤和非功能性垂体瘤,并且非功能性垂体瘤不表现血中激素水平增加,不易早期诊断,经常是当肿瘤体积增加到压迫周围组织器官产生压迫综合征时才被诊断,这时已经是中晚期了,且其分子/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em "  机制并不清楚,缺乏早期诊断标志物和药物治疗靶标。因此,非功能性垂体瘤被选为主要研究对象。虽然垂体瘤是在颅内,但我们认为垂体瘤是一种多病因、多过程、多结果的全身性的慢性疾病,并且还具有肿瘤的异质性 它涉及到一系列的分子改变,包括发生在基因组、转录组、蛋白质组、代谢组和相互作用组水平上的改变,而这些不同水平改变的分子和信号通路又不是孤零零的起作用,而是相互间具有千丝万缕的联系。因此,我们很难用一种单一因素来解决其预测、预防、诊断、治疗和预后评估 而必须从单因素模式转向多参数系统思维模式。垂体瘤的多病因、多过程、多结果、全身性、慢性、分子网络系统性给其“同病同治”提出了严峻挑战,同时为实现其个性化的精准预测、精准预防、精准诊断和精准治疗提供了机遇和条件。多组学(基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、影像组学)和系统生物学技术的发展驱动了这一多参数系统思维模式的转变、推进了其个性化医学和精准医学的研究和实践。因此,我们认为多参数系统策略观和多组学是进行垂体瘤个性化医学和精准医学的研究和实践的重要理念和技术方案。/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em "  我们从2001 开始进行垂体瘤的蛋白质组学及其翻译后修饰组学研究,从2008 年开始进行多组学和分子网络研究,及预测预防个体化医学(PPPM)和精准医学(PM)研究。经过过去近20 年未间断的研究,我们在垂体瘤的蛋白质组学、翻译后修饰组学、多组学、分子网络和系统生物学研究方面在国际上处于了主导地位。/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em "  在我们研究过程中,我深深体会到一个重大思转变就是从以前的单参数模式转向了多参数系统思维模式,这符合肿瘤的真实情况。另外,就是多组学技术促进了这一模式的转变,并是其主要的解决方案。/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em "  2. 从您的研究方向及重点出发,您认为多组学研究在精准医学中接下来的研究应当侧重于哪些方面,以及如何才能比较好的实现从研究到临床的转化落地?/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em "  詹显全:我的研究对象是肿瘤(垂体瘤、卵巢癌、肺癌、胶质瘤),研究理念是肿瘤的多参数系统策略观,技术手段是多组学和系统生物学,研究的目标是要解决肿瘤的预测预防个体化医学(PPPM)和精准医学(PM)。/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em "  我们认为多组学中的不同组学对PPPM/PM 的贡献是不平衡的,即个性化的表型组是基因组通向PPPM/PM 应用实践的桥梁,而蛋白质组和代谢组是表型组中两重要成分。蛋白质组的内涵包括蛋白质的拷贝数变化、剪切变化、翻译后修饰、转位、再分布、空间构型、与周围分子相互作用、及信号通路网络问题。代谢组的内涵涉及到体内所有物质(包括糖、脂、蛋白质、核酸)的代谢产物及其代谢网络问题。要真正实现PPPM 和PM,蛋白质组和代谢组的贡献是基因组所不能替代的是不能绕过去的。人们应从以基因组为中心的研究和实践转向以表型组为中心的研究和实践。其中蛋白质组的研究又应以翻译后修饰和蛋白质存在形式(Proteoforms)作为今后的研究方向。Proteoforms 的研究必将影响着整个生命科学和医学科学。从临床转化研究来看,基于多组学的整合生物标志物是发展方向。对于这里的生物标志物,我们将其分为两类:一类是解决疾病分子机制和药物靶点的生物标志物,这类生物标志物一定要有因果关系 一类是解决预测、诊断、预后评估的生物标志物,这类标志物不一定要求有因果关系,但必要要有量的变化。/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em "  3. 作为EPMA(欧洲预测预防个体化医学协会)的中国代表,想请您分享下国际上对于组学研究在精准医疗中的应用现状、趋势以及发展规划/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em "  詹显全:欧洲预测预防个体化医学协会(EPMA)是国际个体化医学领域领头的学术协会,由来自全球55 个国家和地区的专家学者组成,其创办的官方杂志EPMA Journal( 中科院2 区,ESI IF5.661) 涵盖了24 个专题内容,较全面地反映了预测预防个体化医学(PPPM)和精准医学(PM)的研究、实践与最新动态,还涉及到PPPM 和PM 的政策、伦理、卫生经济和社会保障等许多方面,为PPPM 和PM 的科研、实践提供了一个很好的交流平台。/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em text-indent: 2em "我本人作为EPMA 的中方代表(National Representative of EPMA in China) 和其官方杂志EPMA Journal 的副主编,参与了其经历的重要活动。我从2008 开始起在EPMA 中主要负责多组学和创新技术方面,在EPMA 白皮书中的“肿瘤预测预防个体化医学的多参数系统策略观”这部分最早就是我写的,之后我们写了一系列文章来论述基于多组学的多参数系统策略的研究和实践。因此,在EPMA,我们的基于多组学的多参数系统策略观还是比较早的,近五六年来多组学研究在EPMA 圈内(55 个国家和地区)发展得很快,已经深入到PPPM 的各个领域。/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em "  另外,我认为,精准医学在理念上没错,严格意义上的精准医学是个理想化的概念,人们只能无限去逐步接近它。现阶段搞精准医学还是要回归到人类健康的保护过程,即预测、预防、诊断、治疗和预后评估,这里应该是针对个人来说而不是针对群体,严格说来应该是个性化的精准预测、精准预防、精准诊断、精准治疗和精准预后评估。对于人类健康保护过程来说,预测、预防还是上策,其次就是早诊断、早治疗。多组学研究已渗入到人类健康保护过程的每个环节,主要用来寻找基于多组学的生物标志物,当然这里的生物标志物应泛指前面说的两类:一类是解决疾病机制和治疗靶点的标志物,一类是解决预测、诊断、预后评估的标志物。/pp style="text-align: justify line-height: 1.75em text-indent: 2em "因此,基于多组学的PPPM/PM 的研究和实践一定是今后发展的一个长远趋势。/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 600px height: 802px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202008/uepic/581ff7cf-5c3e-4fd6-8f5f-805989791ee5.jpg" title="詹.jpg" alt="詹.jpg" width="600" height="802" border="0" vspace="0"//ppbr//p
  • 国家发布食品、肥料等相关检测标准
    序号标准号标准名称代替标准号发布日期实施日期1GB/T 24852-2010 大米及米粉糊化特性测定 快速粘度仪法 2010-6-302011-1-12GB/T 24853-2010 小麦、黑麦及其粉类和淀粉糊化特性测定 快速粘度仪法 2010-6-302011-1-13GB/T 24895-2010 粮油检验 近红外分析定标模型验证和网络管理与维护通用规则 2010-6-302011-1-14GB/T 24896-2010 粮油检验 稻谷水分含量测定 近红外法 2010-6-302011-1-15GB/T 24897-2010 粮油检验 稻谷粗蛋白质含量测定 近红外法 2010-6-302011-1-16GB/T 24898-2010 粮油检验 小麦水分含量测定 近红外法 2010-6-302011-1-17GB/T 24899-2010 粮油检验 小麦粗蛋白质含量测定 近红外法 2010-6-302011-1-18GB/T 24900-2010 粮油检验 玉米水分含量测定 近红外法 2010-6-302011-1-19GB/T 24901-2010 粮油检验 玉米粗蛋白质含量测定 近红外法 2010-6-302011-1-110GB/T 24902-2010 粮油检验 玉米粗脂肪含量测定 近红外法 2010-6-302011-1-111GB/T 24903-2010 粮油检验 花生中白藜芦醇的测定 高效液相色谱法 2010-6-302011-1-112GB/T 24870-2010 粮油检验 大豆粗蛋白质、粗脂肪含量的测定 近红外法 2010-6-302011-1-113GB/T 24871-2010 粮油检验 小麦粉粗蛋白质含量测定 近红外法 2010-6-302011-1-114GB/T 24872-2010 粮油检验 小麦粉灰分含量测定 近红外法 2010-6-302011-1-115GB/T 24892-2010 动植物油脂 在开口毛细管中熔点(滑点)的测定 2010-6-302011-1-116GB/T 24893-2010 动植物油脂 多环芳烃的测定 2010-6-302011-1-117GB/T 24894-2010 动植物油脂 甘三酯分子2-位脂肪酸组分的测定 2010-6-302011-1-118GB/T 24867-2010 草种子水分测定 水分仪法 2010-6-302011-1-119GB/T 24875-2010 畜禽粪便中铅、镉、铬、汞的测定 电感耦合等离子体质谱法 2010-6-302011-1-120GB/T 24876-2010 畜禽养殖污水中七种阴离子的测定 离子色谱法 2010-6-302011-1-121GB/T 24890-2010 复混肥料中氯离子含量的测定 2010-6-302011-1-122GB/T 24891-2010 复混肥料粒度的测定 2010-6-302011-1-123GB/T 17767.2-2010 有机-无机复混肥料的测定方法 第2部分:总磷含量 GB/T 17767.2-1999 2010-6-302011-1-124GB/T 17767.3-2010 有机-无机复混肥料的测定方法 第3部分:总钾含量 GB/T 17767.3-1999 2010-6-302011-1-125GB/T 2441.4-2010 尿素的测定方法 第4部分:铁含量 邻菲啰啉分光光度法 GB/T 2441.4-2001 2010-6-302011-1-126GB/T 2441.2-2010 尿素的测定方法 第2部分:缩二脲含量 分光光度法 GB/T 2441.2-2001 2010-6-302011-1-127GB/T 2441.3-2010 尿素的测定方法 第3部分:水分 卡尔费休法 GB/T 2441.3-2001 2010-6-302011-1-128GB/T 2441.5-2010 尿素的测定方法 第5部分:碱度 容量法 GB/T 2441.5-2001 2010-6-302011-1-129GB/T 2441.6-2010 尿素的测定方法 第6部分:水不溶物含量 重量法 GB/T 2441.6-2001 2010-6-302011-1-130GB/T 2441.7-2010 尿素的测定方法 第7部分:粒度 筛分法 GB/T 2441.7-2001 2010-6-302011-1-131GB/T 2441.8-2010 尿素的测定方法 第8部分:硫酸盐含量 目视比浊法 GB/T 2441.8-2001 2010-6-302011-1-132GB/T 2441.9-2010 尿素的测定方法 第9部分:亚甲基二脲含量 分光光度法 GB/T 2441.9-2001 2010-6-302011-1-133GB/T 6276.2-2010 工业用碳酸氢铵的测定方法 第2部分:氯化物含量 电位滴定法 GB/T 6276.2-1986 2010-6-302011-1-134GB/T 6276.3-2010 工业用碳酸氢铵的测定方法 第3部分:硫化物含量 目视比浊法 GB/T 6276.3-1986 2010-6-302011-1-135GB/T 6276.4-2010 工业用碳酸氢铵的测定方法 第4部分:硫酸盐含量 目视比浊法 GB/T 6276.4-1986 2010-6-302011-1-136GB/T 6276.5-2010 工业用碳酸氢铵的测定方法 第5部分:灰分含量 重量法 GB/T 6276.5-1986 2010-6-302011-1-137GB/T 6276.6-2010 工业用碳酸氢铵的测定方法 第6部分:铁含量 邻菲啰啉分光光度法 GB/T 6276.6-1986 2010-6-302011-1-138GB/T 6276.7-2010 工业用碳酸氢铵的测定方法 第7部分:砷含量 二乙基二硫代氨基甲酸银分光光度法 GB/T 6276.7-1986 2010-6-302011-1-139GB/T 6276.8-2010 工业用碳酸氢铵的测定方法 第8部分:砷含量 砷斑法 GB/T 6276.8-1986 2010-6-302011-1-140GB/T 6276.9-2010 工业用碳酸氢铵的测定方法 第9部分:重金属含量 目视比浊法 GB/T 6276.9-1986 2010-6-302011-1-141GB/T 10209.2-2010 磷酸一铵、磷酸二铵的测定方法 第2部分:磷含量 GB/T 10209.2-2001 2010-6-302011-1-142GB/T 10209.3-2010 磷酸一铵、磷酸二铵的测定方法 第3部分:水分 GB/T 10209.3-2001 2010-6-302011-1-143GB/T 10209.4-2010 磷酸一铵、磷酸二铵的测定方法 第4部分:粒度 GB/T 10209.4-2001 2010-6-302011-1-1
  • 微流控芯片技术在蛋白质药物质控中的应用前景
    p style="text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em "药品标准直接关乎药品质量,它是从源头上控制药品的安全性,有效性及质量可靠性的尺度。随着生物技术药物的发展,生物制品安全问题也越来越引起人们的重视。目前经批准的生物技术药物主要为重组蛋白质药物与单克隆抗体,该类药物的开发已成为当今生物技术及制药工业中最为活跃的领域之一,显示出巨大的社会效益和经济效益。但由于该类药物的结构复杂,用量很小,且生物体内有大量相似物质的干扰,其为质量控制和检测增加了难度。它需要应用生物化学、免疫学、微生物学和分子生物学等多门学科的理论和技术,进行综合性监测分析和评价,确保生物技术药物的安全有效性。而微流控芯片的研究和发展给蛋白质药物质控开拓了新的思路。/pp style="text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em " 微流控是一个快速发展的跨学科领域,融合贯穿了物理、化学、生物医学和微系统工程学科等。所谓“微流控芯片”,又称芯片实验室(Lab-on-a-Chip),是指把生物和化学领域中所涉及的样品制备、生物与化学反应、分离检测等基本操作单位集成或基于一块几平方里面的芯片上,用以完成不同的生物或化学反应过程,并对其产物进行分析的一种技术。其最大特点是在一个芯片上可以形成多功能集成体系和数目众多的复合体系的微全分析系统。结合不同分析检测手段(如:光学检测法、电化学检测法以及质谱检测法等),对样品进行快速、准确、高通量以及多维度分析。它不仅使生物样品于试剂的消耗降低至纳升甚至皮升级,而且使分析速度大大提高,分析费用大大降低。充分体现了当今分析设备微型化、集成化和便携化的发展趋势。/pp style="text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em " 随着蛋白质药物研究的发展,对产品进行质量控制也趋于自动化和微型化,实时快速地对产品进行分析测定,为医药、临床病理等蛋白质领域研究提供了强有力的手段。微流控芯片作为一种集成、快速、高效、高通量、试剂用量小的微型实验室,将极大地促进蛋白质药物质控的研究。我们希望能够通过建立相应的微流控芯片平台,针对重组蛋白质药物或单抗药品一些关键质量属性(如:电荷变异体分析、糖基化鉴定、聚集体和片段分析等),通过研制具有溯源性的高准确度测量装置和方法,提高测量结果的准确度和精准度,支撑蛋白质药物的安全性、有效性评价以及服务产业发展。span style="text-align: center text-indent: 0em " /span/pp style="text-align: center"img style="max-width: 100% max-height: 100% width: 550px height: 310px " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202011/uepic/968aed89-2fd2-4dd2-8585-b5b54bbc4bad.jpg" title="图片12.png" alt="图片12.png" width="550" height="310" border="0" vspace="0"//pp style="margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em text-align: center text-indent: 0em "图1:微流控芯片-质谱联用平台。在芯片上集成不同的功能单元, 分别进行药物灌输、生物/化学反应、样品预富集及ESI-MS在线检测。/pp style="text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em text-align: right "(文稿:张炜飞)/pp style="text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em "2020年11月10-12日,中国计量科学研究院和国际计量局拟联合举办第三届 “药物及诊断试剂研发与质控——测量与标准,质量与安全(TD-MSQS 2020)” 国际研讨会,以期进一步促进该领域的学术交流和技术发展,提升企业的研发水平和产品质量。本次会议将在南京市政府的支持下,在江苏省南京市举行。/pp style="text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em "本次会议可通过官方网站http://tdmsqs.ncrm.org.cn注册或扫描二维码注册,注册成功后请填写参会回执发送至会议邮箱pptd@nim.ac.cn。/pp style="text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em " /pp style="text-align: center"img style="max-width:100% max-height:100% " src="https://img1.17img.cn/17img/images/202011/uepic/8750474c-7644-477e-be6c-8cc21824717b.jpg" title="11.jpg" alt="11.jpg"//pp style="text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em "欢迎各位专家、同仁报名参会!/pp style="text-indent: 2em margin-top: 10px margin-bottom: 10px line-height: 1.75em "更多信息请关注会议官方网站:http://tdmsqs.ncrm.org.cn。/p
  • 科学家用质谱实现大规模标准化蛋白质检测
    日前,由弗雷德哈钦森癌症研究中心(Fred Hutchinson Cancer Research Center)领导的一个国际研究小组证实了大规模、标准化蛋白质检测的可行性,这是验证疾病生物标志物和药物靶点的必要条件。这项刊登在《自然-方法》(Nature Methods)杂志上的最新论文表明,科学家们开发的一种靶向性蛋白质检测方法具有系统地、可靠地检测人类蛋白质组的潜力。  论文主要作者、癌症蛋白质组学专家 Amanda Paulovich 博士和同事们开发的这项技术,可同时准确地检测许多不同样本中成百上千种蛋白质的丰度。来自西雅图、波士顿和韩国等其他地区的实验室重现了人类乳腺癌细胞中 319 种蛋白质的检测结果,证实这种方法可跨越实验室和国界实现标准化。  Paulovich 表示:&ldquo 这种方法有潜力彻底改变我们检测人类蛋白质的方式。利用全球资源对所有人类蛋白质进行标准化定量设立一些新标准,无疑将能提高临床研究的可重现性,其将对转化新型治疗和诊断带来巨大的影响。&rdquo   作为所有生物功能的执行分子机器,蛋白质掌控着早期疾病和疾病进程的信号传导。探求癌症生物标记物&mdash &mdash 细胞中的蛋白质指纹有可能促使开发出一些测试方法,更早期地检测疾病,早在癌症形成之前鉴别出个体的特殊风险,以及更好地指导患者的治疗。然而没有标准化和可重现的方法来检测它们的水平,验证新发现的候选生物标记物是一件不可能的事情。  每个有前景的生物标记物都必须在临床试验中开展进一步的研究,这就要求研究人员能够检测数百到数千个患者样本中每个候选标志物的丰度。由于将任何一种候选标记物转化至临床应用的机率都极其的低,鉴别一种具有临床价值的生物标记物必须对大量的蛋白质进行测试。  Paulovich 表示:&ldquo 现在,你还不能对大多数的人类蛋白质进行大规模检测。在我们完成人类基因组测序,获得DNA分子全目录10多年之后,仍然不能够采用一种标准化定量方法在各种通量模式下对人类蛋白质组开展研究。&rdquo   为了解决这一问题,Paulovich 和同事们利用了一种称作为多反应检测质谱法(MRM-MS)的敏感性靶向蛋白质检测技术。这种质谱法并非是全新的技术,多年来全球的临床实验室利用它来测量药物代谢产物和与先天性代谢缺陷有关的一些小分子。最近,Paulovich和其他研究人员开始利用它来检测人类蛋白质。  采用研究人员开发的这种方法,每天每台仪器能够对最少 20 个临床样本中的 170 种蛋白质进行高度特异性地、精确地、多路定量分析 任何其他的现有技术都没有这种能力。  由于质谱技术是针对性的,这意味着研究人员能够调整设备寻找癌细胞或其他样品类型中特殊的蛋白质亚群,相比于非针对性策略,它可以在更低的水平上检测微量血液样本或活检标本中目的蛋白质的存在。  研究的主要作者、Paulovich 实验室分析化学家 Jacob Kennedy 说:&ldquo 我们的目标是用这一技术来取代当前采用的一些非常老旧的技术。&rdquo   当前,研究人员通常是采用 Western blotting、ELISA 或是免疫组化(IHC)技术来检测临床样本中的蛋白质水平。这些方法往往无法在实验室之间重现结果,从而很难验证适用于临床的候选生物标记物,它们不适用于一次检测大量的蛋白质和样本。  Paulovich 和同事们通过分析乳腺癌细胞生成的 300 多种已知蛋白质验证了他们的技术 研究结果表明,MRM-MS 可以重现及扩展以往采用其他技术进行乳腺癌研究所生成的观察结果。  该研究证实了,MRM-MS 能够以一种标准化方式一次检测许多的蛋白质,为开展国际性的、有组织的研究工作定量人类蛋白质中的每种蛋白奠定了基础。  原文检索:  Jacob J Kennedy,Susan E Abbatiello,Kyunggon Kim,Ping Yan,Jeffrey R Whiteaker,Chenwei Lin,Jun Seok Kim,Yuzheng Zhang,Xianlong Wang,Richard G Ivey,Lei Zhao,Hophil Min,Youngju Lee,Myeong-Hee Yu,Eun Gyeong Yang,Cheolju Lee,Pei Wang,Henry Rodriguez,Youngsoo Kim,Steven A Carr& Amanda G Paulovich. Demonstrating the feasibility of large-scale development of standardized assays to quantify human proteins. Nature Methods, 08 December 2013 doi:10.1038/nmeth.2763
  • 云唐仪器|食品蛋白质检测仪可快速准确检测奶粉中蛋白质含量
    【山东云唐*新品推荐YT-Z12T】云唐仪器|食品蛋白质检测仪可快速准确检测奶粉中蛋白质含量→点击此处进入客服在线咨询优惠专区。山东云唐专业厂家自主研发生产农药残留检测、食品安全检测、植物生理等仪器仪表,品质保障,价格实惠,售后无忧,欢迎新老客户来电咨询!山东云唐智能让诚信为高质量发展护航,我们将努力提供更卓越的产品质量和更人性化的售后服务给广大客户,为社会创造更大的价值。云唐仪器|食品蛋白质检测仪可快速准确检测奶粉中蛋白质含量  随着科技的不断发展,食品蛋白质检测仪在食品安全检测领域发挥着越来越重要的作用。其中,对于奶粉中蛋白质含量的快速准确检测,食品蛋白质检测仪更是扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍食品蛋白质检测仪的工作原理、优势及其在奶粉蛋白质含量检测中的应用。  食品蛋白质检测仪在奶粉蛋白质含量检测中具有显著的优势。首先,它大大提高了检测效率。相较于传统的检测方法,如Kjeldahl法、Lowry法等,食品蛋白质检测仪能够在短时间内完成大量样品的检测,从而满足现代化生产线上对奶粉质量监控的需求。其次,仪器具有高度的准确性。通过精确的光电测量和荧光检测技术,食品蛋白质检测仪能够确保测量结果的准确性,避免因人为因素或操作不当导致的误差。此外,食品蛋白质检测仪还具有操作简便、自动化程度高等特点,使得检测过程更加便捷高效。  在奶粉蛋白质含量检测中,食品蛋白质检测仪的应用具有重要意义。奶粉作为婴儿成长发育的重要营养来源,其蛋白质含量直接影响到婴儿的健康状况。因此,对奶粉中蛋白质含量的准确检测显得尤为重要。食品蛋白质检测仪能够快速、准确地检测出奶粉中的蛋白质含量,为奶粉生产厂家提供及时、可靠的质量监控手段。同时,对于消费者而言,了解奶粉中蛋白质的含量有助于他们选择合适的奶粉产品,为婴儿的健康成长提供保障。  此外,食品蛋白质检测仪还可以用于奶粉生产过程中的质量控制。在奶粉生产过程中,通过定期对原料、半成品和成品的蛋白质含量进行检测,可以及时发现生产过程中的问题,采取有效措施进行调整和改进,确保奶粉产品质量的稳定性和可靠性。同时,食品蛋白质检测仪还可以用于奶粉产品的批次管理和追溯,确保产品的质量和安全可追溯。  总之,食品蛋白质检测仪在奶粉蛋白质含量检测中发挥着重要作用。它不仅能够提高检测效率和准确性,为奶粉生产厂家提供及时、可靠的质量监控手段,还能为消费者选择合适的奶粉产品提供有力支持。随着科技的不断进步和食品安全意识的提高,食品蛋白质检测仪将在食品安全检测领域发挥更加重要的作用,为保障人们的饮食安全贡献力量。
  • 蛋白质测序技术发展漫谈(续)——基于荧光、纳米孔的单分子蛋白质测序
    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. 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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 )。
  • 沃特世向小分子分析、蛋白质解析领域迈进
    Synapt™ HDMS™ 质谱分析系统产品发布会在穗盛大召开 2007年8月19 日,上海 - 沃特世公司(NYSE: WAT)在广州珠江帝景酒店召开新产品发布会,正式向中国用户介绍其于今年年初荣获Pittcon最佳新产品金奖的Synapt™ HDMS™ 质谱分析系统(Waters Synapt High Definition MS™ (HDMS) System)。这是第一台基于高效离子淌度测量和分离技术的高性能四极杆-飞行时间质谱仪。此次发布正值第五届中国蛋白质组学大会在穗举行,因此首次亮相的Synapt HDMS吸引了超过110位来自全国各地的蛋白质组学领域的专家和学者。 晚上19点30分,发布会以为产品亮灯作为序幕:四位客席嘉宾应邀上台,与沃特世中国区市场经理陈红女士共同主持这一仪式。在聚光灯的投射之下,白色巨型的Synapt HDMS仿真模型立刻成为全场的亮点。随后,沃特世中国市场总监舒放、亚太总部市场开发经理Mark Ritchie和应用培训经理吴麟堂,以及中国区质谱维修经理葛玉春等几位高层悉数到场进行精彩演讲,并演示了这一新产品所应用的先进技术。 “这是一套很好的产品。众所周知,蛋白质的结构决定其功能。但是,使用普通的质谱仪是不能观察到异构体的,这或多或少会影响检测结果的准确性。” 东北林业大学生命科学学院的李玉花院长说, “而Synapt HDMS的面世可以很好填补这一技术空白,大大丰富了常规质谱力所不能及的独特信息。” 深圳市南山区疾病控制中心柳洁主任也认为,“Synapt HDMS会在很大程度上有利于对离子空间比较结构的分析,在小分子研究、蛋白质解析、代谢物鉴定和生物制药等领域是一个极大突破。因此,这个产品无论是在全球还是中国的相应领域都有着极大的研究应用潜力”。 Synapt HDMS产品发布会在一片愉悦的氛围中圆满结束。沃特世中国市场总监舒放充满信心地表示,Synapt HDMS进入中国市场的策略是坚决的,也是务实的。“这种激动人心的分析手段,将会利用自身的技术优势,帮助相关领域内的研究人员轻松从事所有UPLC/MS/MS的应用分析。” 关于Synapt HDMS质谱 伴随2006年美国质谱年会上推出Synapt HDMS 质谱系统, 沃特世公司成为第一个将高效离子淌度测量与分离技术结合并商业化的公司,同时设计专业操作软件分析样品离子的大小,形状,电荷数及质量。 作为对该质谱系统创新科技的认可,Synapt HDMS 质谱系统在2007年匹茨堡分析仪器展览会上被评为最佳新产品金奖。 另外,行业通讯杂志—《仪器商业展望》也将Synapt HDMS 质谱系统评为2007年匹茨堡大会新产品最高奖。 欲知更多有关Waters Synapt HDMS质谱分析系统的信息,请访问www.waters.com/HDMS。 关于沃特世公司 沃特世公司(股票代码NYSE:WAT) 在全球范围内,通过传递实用,可持续发展的创新技术在人体保健,环境管理,食品安全和水质分析领域建立了商业优势。 拥有整合的分离科学,实验室信息管理,质谱和热分析技术,沃特世公司的技术突破和实验室解决方案为用户的成功提供了保证平台。 沃特世公司2006年收入为12.8 亿美元,在全球拥有4,700 名员工。沃特世公司致力于与全球用户一同推动科学发现并保障产品的卓越性能。 Waters, Synapt, High Definition MS和HDMS是沃特世公司拥有的商标。 媒体查询,请联络: 沃特世科技(上海)有限公司 谢迎锋 小姐 电话:+86 21 54263597 传真:+86 21 64951999 Email:xie_ying_feng@waters.com 网址:www.waters.com www.waterschina.com
  • 药典蛋白质组学分析标准二次公示!增加QC评价标准
    随着质谱技术以及色谱与质谱联用技术的快速发展,蛋白质组学分析技术在未知蛋白质的鉴定、蛋白质结构的解析、靶向蛋白质定量、以及生物技术药物研发、质量控制和体内药代动力学研究方面应用越来越广泛。药典委拟制定《中国药典》蛋白质组学分析方法及应用指导原则,并于2024年2月20日发布第一版公示稿并征求意见。为确保标准的科学性、合理性和适用性,现将拟增订的蛋白质组学分析方法及应用指导原则(第二次)公示征求社会各界意见(详见附件)。公示期自发布之日起一个月。蛋白质组学分析方法及应用指导原则公示稿(第二次).pdf蛋白质组学分析基本流程主要包括:1. 蛋白样品的提取,变性还原,酶解与多肽分离富集;2. 多肽的分析与鉴定;3. 数据分析。在分离和富集中采用凝胶电泳和色谱技术,分析与鉴定中采用质谱、二维凝胶电泳、X射线分析、核磁共振波谱和透射电子显微镜技术。蛋白质组学分析方法及应用指导原则第二次公示稿修改说明 根据 2024 年 2 月蛋白质组学分析方法及应用指导原则第一次公示稿的反馈意见和建议,国家药典委员会相关专业委员会进行了研讨,在第一次公示稿的基础上修订了部分内容,主要为:一、适用范围1. 将文中“蛋白”修改为“蛋白质”。二、蛋白质组学的分析策略 1. 将“通过质谱分析技术检测到肽指纹图谱进行多肽的鉴定和定量分析”修改为“通过质谱分析技术检测肽段一级与二级谱图进行多肽的鉴定和定量分析”。2. 将文中“图谱”修改为“谱图”。三、蛋白质组学分析方法 1.“2.1 质谱技术”增加其他质谱碎裂技术,修订为:“蛋白质组样品经过提取、分离富集或者进一步变性还原、酶切、多肽分离富集处理后,选择适宜的分离系统导入离子源离子化,电离生成带电荷离子,离子通过碰撞诱导解离(Collision induced dissociation, CID)、高能碰撞诱导解离 High energy collision dissociation, HCD)、电子活化解离(Electron activated dissociation,EAD)或其它适宜的解离技术进行碎片化,后在加速电场的作用下形成离子束进入质量分析器,通过质量分析器分离和过滤不同质核比的离子,过滤后的离子最终经检测系统转换为可测量的信号,从而得到质谱图,以获得蛋白质的相关信息”。 2. 将文中“质核比”修改为“质荷比”。 3. 将“数据库检索对肽段碎裂质谱谱图和数据库中的理论序列谱图进行匹配,实现肽段鉴定”修改为“质谱数据文件的数据库检索对肽段碎裂质谱谱图和数据库中的蛋白质计算机模拟消化肽段碎裂模式进行匹配,以进行肽段鉴定”。4. 将“肽谱图匹配(peptide spectrum matching,PSM)”,“肽谱图匹配(peptide-spectrum matches,PSM)”,统一为“肽段谱图匹配 (peptide-spectrum matches, PSMs)”。 5. 将“统计学分析(如 p 值)”修改为“统计学指标(如 p 值)”。 2024 年 6 月 与第一次公示稿比较,修改处加橙色标记 四、蛋白质组学分析的质量控制 1. 在表 1 中增加样品处理中酶解漏切率、酶解位点特异性等 QC 评价指标及描述;增加色谱分析中峰宽和半峰宽等 QC 评价指标及描述;增加质谱分析中TIC 图等 QC 指标及描述。2. 调整仪器性能参数的描述顺序。将“建议结合仪器的性能进行设置,例如可将两个参数均设置为 20ppm,也可以将母离子质量误差设置为 10ppm,子离子质量误差设置为 0.02Da”修改为“建议结合仪器的性能设置质量误差,如将母离子质量误差设置为 10 ppm,子离子质量误差设置为 0.02 Da,也可将两个参数均设置为 20 ppm”。3. 将“鉴定的蛋白质应具有至少 70%的覆盖率,即被鉴定的多肽的氨基酸序列覆盖蛋白质氨基酸序列的百分比,70%的蛋白覆盖率可提高鉴定结果的可信度和全面性”修改为“蛋白质覆盖率是指被鉴定的多肽的氨基酸序列覆盖蛋白质氨基酸序列的百分比,70%及以上的蛋白质覆盖率可提高鉴定结果的可信度和全面性”。
  • 凯氏定氮法测定谷物中的氮和蛋白质
    谷物含有8-15%的不同种类的蛋白质,如白蛋白、球蛋白、脯氨酸、麦胶蛋白、谷蛋白和谷蛋白。它们的化学成分不仅具有营养价值,而且对面团及其烘焙过程也很重要。麦胶蛋白和谷蛋白与水接触形成谷蛋白,谷蛋白是一种脂蛋白物质,它赋予面团粘度、弹性和凝聚力,帮助面团发酵并保持形状 它存在于小麦和其他谷物中,包括大麦和黑麦。目前,人们对谷蛋白的兴趣主要集中在它的技术应用上,但也包括它的健康问题(腹腔疾病)。麸质并非天然存在于玉米、大米或燕麦中,但可能会被加工小麦、大麦或黑麦产品的设施交叉污染。从法律的角度来说,了解谷物面粉中蛋白质的含量是很重要的,因为一般来说,它们的商业质量取决于这一点。 采用意大利VELP使用DKL 20和udk159的凯氏定氮法测得结果与期望值一致,重复性好,相对标准偏差低(RSD 1%),重复性好。
  • 谁是蛋白质质谱与蛋白质组学领域世界第一牛人?
    俗话说:文无第一,如果非要整出个蛋白质质谱与蛋白质组学领域世界第一牛人,显然并不是一件容易的事,也注定是一件有争议的事。作为一个半路出家的准业内人,我就本着无知者无畏的革命精神,说一下我自己心目中的第一牛人:Ruedi Aebersold。  考虑到科学网的大多数网友对蛋白质组学并不了解,先简单科普一下,根据百度百科的定义:“蛋白质组学(Proteomics)一词,源于蛋白质(protein)与 基因组学(genomics)两个词的组合,意指“一种基因组所表达的全套蛋白质”,即包括一种细胞乃至一种生物所表达的全部蛋白质。” 1995年(也有1994,1996年之说)Marc Wikins首次提出蛋白质组(Proteome)的概念1,1997年, Peter James(就职于有欧洲MIT之称的瑞士联邦工学院(ETH))又在此基础上率先提出蛋白质组学的概念2。基因组学和蛋白质组学的概念又进一步催生了N多的各种各样的组学(omics),两者的诞生的发展,也使系统生物学成为可能,本文的主人公Ruedi Aebersold与Leroy Hood一起于2000年在美国西雅图创办了系统生物学研究所(ISB),该所的建立不但标志着系统生物学作为一门独立的学科的诞生(此句话貌似不靠谱,参见文后14楼的评论),也带动了包括蛋白质组学在内的多种组学的发展,当然各种组学的发展也同时促进了系统生物学的发展。尽管日本也于2000年在东京建立了系统生物学研究所,但是同为第一个吃螃蟹的,东京的这个所,无论是学术水平还是世界影响都无法和西雅图的那个系统生物学领域的麦加相提并论。闲话少叙,我之所以认为Ruedi Aebersold是蛋白质质谱与蛋白质组学领域世界第一牛人,是基于如下原因:  Ruedi Aebersold对蛋白质组学的最大贡献可谓是同位素代码标记技术(ICAT),现在这一蛋白组定量技术自从1999年在Nature上发表以来,该技术已世界广泛应用,该论文迄今(截至2013年1月11日)已被引用了近3000次。Web of Science的检索结果显示,蛋白组学领域迄今已经至少有超过10万篇论文发表,按照被引用次数排名,该论文位居第三位。有意思的是,被引用次数排第四位的是Ruedi Aebersold和另外一位牛人Mathias Mann(下面会介绍)于2003年发表在Nature上的有关蛋白质质谱与蛋白质组学的综述论文,迄今也已被引用近2800次。而引用次数排第一和第二的两篇论文的通讯作者并算不上是蛋白质质谱与蛋白质组学领域的,蛋白质组学仅仅是他们使用的工具,他们的影响也在这个领域之外。蛋白质组学领域,最重要的专业协会应该算是HUPO (国际人类蛋白质组组织), 最重要的专业会议也当属HUPO世界大会,Ruedi Aebersold曾获HUPO含金量最高的成就奖,他本人也经常是HUPO世界大会的分会主席或大会特邀报告人。当然Aebersold还获得了包括美国质谱协会(ASMS)大奖在内的许多专业大奖。可能有人会列出另外的自己心中的第一牛人(如上述的Mathias Mann),但Ruedi Aebersold无疑至少是领域内公认的前几位的世界级牛人。另外,顺便说一下德国马普所的Mathias Mann(其在丹麦首都也有实验室),Mann和Aebersold可谓是蛋白质组学领域的双子星座,都是该领域的顶级牛人,Mann发表的论文有多篇都在蛋白质组学领域被引用次数前10位,不少被引用次数都上千次。上述的Mann和Aebersold两人能在Nature发表综述论文也说明了他们的江湖地位。Aebersold和Mann所发表的论文总被引次数分别超过了5万和3万次,这个数字在世界所有领域都是惊人的。另外,Mathias Mann在蛋白质组学最大的贡献可以说是发明了蛋白质组体内标记技术SILAC3,这种技术与Ruedi Aebersold发明的ICAT已及另外一种标记iTRAQ是公认的应用最为广泛的蛋白质组学定量标记技术。  今年年近花甲的Ruedi Aebersold是世界蛋白质组学的开拓者之一,现在在上述的ETH的工作,和最早提出蛋白质组学Peter James在同一个大学。作为土生土长的瑞士人,Ruedi Aebersold是在2004年底、2005年初才开始在ETH全职工作的,可谓是瑞士的大海龟。Ruedi Aebersold此前在西雅图的ISB和华盛顿大学工作,作为ISB的元老和共同创办人,Ruedi Aebersold现在还是ISB的兼职教授,发表论文时也还署ISB地址。Mann和Aebersold都是欧洲人,现在又都致力于将蛋白质质谱与蛋白质组学应用到临床,尽管蛋白质组学已有十多年发展历史,现在最大的一个瓶颈可以说在基本无法应用到临床,现有的技术,对于临床应用而言,时间和经济成本都太高(无法高通量、检测成本太贵)。这一块硬骨头显然不是一般人能够啃得动的,需要从临床样品制备、质谱技术到数据分析都要有突破甚至革命性的创新,我很期待,也相信Mann和Aebersold有能力最终使蛋白质组学(尤其是基于此的生物标志物鉴定技术)应用到临床。  我国在蛋白质质谱与蛋白质组学领域在世界上最出名的无疑非贺福初莫属,贺福初的名字在国内搞蛋白质组学应该都知道他的名字,他的头衔很多(如将军、院士),我就不一一列举了,新年伊始他又多了一个牛头衔:万人计划中的科技领军人才。贺的工作和学术水平,我不熟悉,不敢评头论足。他的文章被引用次数最高的是发表在Cancer Research一篇论文,迄今已有126次,但并非是蛋白质组学领域。在蛋白质组学领域,他的被引次数(含自引)最高的论文是2007年发表在蛋白质组学顶级期刊MCP的文章4,迄今已有105次引用。蛋白质质谱领域,我国在世界上最出名的学者估计要数复旦大学的杨芃原了,他的被引用次数最高的一篇论文,是2005年发表在化学顶级期刊德国应用化学的文章5,迄今已被引用70次,杨芃原为该论文的共同通讯作者。我国在蛋白质组学目前被引用次数最高的是南开大学王磊(澳大利亚海归、长江学者)2007年发表在美国科学院院刊(PNAS)的论文6,迄今被引次数已经超过500次。  蛋白质质谱仪主要生产商Thermo Fisher(即原来的Finnegan), 最近新出了本挂历,这本特别的挂历上列了13位在蛋白质质谱与蛋白质组学领域的牛人,上述的Ruedi Aebersold和Mathias Mann都在之列,其余11位简单介绍、列表如下。姓 名工作单位主要贡献Richard D. Smith美国太平洋西北国家实验室1990年首次用三重四级杆质谱Top-down(自上而下)分析完整蛋白John Yates III美国Scripps研究所SEQUEST MS/MS数据库搜索程序Joshua Coon美国威斯康星大学麦迪逊分校发明了电子转移解离技术(ETD)Neil Kelleher美国西北大学Top-down蛋白质组学Kathryn Lilley英国剑桥大学蛋白质组学定量技术Pierre Thibault加拿大蒙特利尔大学应用生物质谱和蛋白质组学到细胞生物学Michael MacCoss美国华盛顿大学(西雅图)稳定同位素标记技术Albert Heck荷兰Utrecht大学基于质谱的结构生物学Catherine Costello美国波士顿大学HUPO前任主席,质谱技术发展及应用Alexander Makarov德国Thermo Fisher Scientific 生物质谱全球研发总监领导研发Orbitrap质谱仪Donald Hunt美国弗吉尼亚大学FT-MS and ETD  简单的说,上述13位世界级牛人都来自欧美,没有一位来自亚洲,也没有一位华人。我不知道以Ruedi Aebersold代表的上述牛人是如何炼成的,但可以肯定的是:他们不是欧美版的“百人”计划,也不是“千人”计划,更不是“万人”计划而“计划”出来的。网上的公开信息表明:Ruedi Aebersold除了在国际专业协会和期刊有学术兼职外,没有任何行政职务,就是一普通教授,但是这不妨碍他成为蛋白质质谱与蛋白质组学领域世界第一牛人。
  • 蛋白质浓度测定常用的三种方法
    测定蛋白质浓度的方法有很多,科研工作者广泛使用的方法比如紫外吸收法,双缩脲法,BCA方法,Lowry法,考马斯亮蓝法,凯氏定氮法等等 ,今天小编以UV法,BCA法,考马斯亮蓝法,其中的三种方法的测定蛋白质浓度的原理、优缺点、操作以及注意事项做详细介绍。UV法这种方法是在280nm波长,直接测试蛋白。选择Warburg 公式,光度计可以直接显示出样品的浓度,或者是选择相应的换算方法,将吸光值转换为样品浓度。蛋白质测定过程非常简单,先测试空白液,然后直接测试蛋白 质。从而显得结果很不稳定。蛋白质直接定量方法,适合测试较纯净、成分相对单一的蛋白质。紫外直接定量法相对于比色法来说,速度快,操作简单;但是容易受 到平行物质的干扰,如DNA的干扰;另外敏感度低,要求蛋白的浓度较高。(1)简易经验公式 蛋白质浓度(mg/ml) = [1.45*OD280-0.74*OD260 ] * Dilution factor(2)精确计算 通过计算OD280/OD260的比值,然后查表得到校正因子F,再通过如下公式计算最终结果:蛋白质浓度(mg/ml) = F *(1/d) *OD 280 * D,其中d为测定OD值比色杯的厚度,D为溶液的稀释倍数BCA法原理:BCA(bicinchonininc acid)与二价铜离子的硫酸铜等其他试剂组成的试剂混合一起即成为苹果绿,即 BCA 工作试剂。在碱性条件下,BCA 与蛋白质结合时,蛋白质将 Cu2+ 还原为 Cu+,工作试剂由原来的苹果绿色变为紫色复合物。562 nm 下其光吸收强度与蛋白质浓度成正比。BCA 蛋白浓度测定试剂盒,Abbkine的蛋白质定量试剂盒(BCA法)提供一个简单,快捷,兼容去污剂的方法,准确定量总蛋白。成分试剂 A100 mL试剂 B2 mL标准蛋白(BSA)1 mL×2,1 mg/mL保存条件 运输温度:室温(标准蛋白 4~8 ℃ 运输)保存温度:室温(标准蛋白 -20 ℃ 保存)有效日期:12 个月使用方法方法一:96 孔板1. 配制 BCA 工作液:根据标准品和样品数量,按 50 体积试剂 A,1 体积试剂 B 配制适量 BCA 工作液。充分混匀。2. 将蛋白标准品按 0 μL,1 μL,2 μL,4 μL,6 μL,8 μL,10 μL 加入 96 孔板的蛋白标准品孔中。加灭菌双蒸水补足到 10 μL。取 10 μL 待测样品加入 96 孔板的待测样品孔中。每个测定要做 2~3 个平行。3. 向待测样品孔和蛋白标准品孔中各加入 200 μL BCA 工作液(即样品与工作液的体积比为 1:20),混匀。4. 37 ℃ 温浴 30 min。冷却至室温。5. 酶标仪 562 nm 波长下测定吸光度。6. 制作标准曲线。从标准曲线中求出样品浓度。方法二:试管法1. 配制工作液:根据标准品和样品数量,按 50 体积试剂 A,1 体积试剂 B 配制适量 BCA 工作液,充分混匀。工作液配制的量要与测定所用的比色杯对应。每个测定要做 2~3 个平行。本处列举的比色体系所用的是 0.5 mL 的比色杯。如比色杯规格不同,体系需要放大到实验将采用的比色杯准确读数所需要的体积。2. BSA 标准品和样品的准备:样品用水或其它不干扰显色反应的缓冲液配制,使待测定的浓度位于标准曲线的线性部分。每个反应准备 3 个平行测定。标准曲线一般 5~6 个点即可。根据样品的估测浓度确定各点的具体浓度。稀释 BSA 时可以用水或与样品一致的溶液。如待测样品的浓度约为 200 μg/mL,可按下表的次序加入 BSA 标准品、样品及 BCA 工作液。3. 取适量体积的标准蛋白,以蛋白液:工作液=1:20 的比例混匀。37 ℃ 温浴 30 min。冷却至室温。4. 将样品与标准品在 562 nm 波长下测定吸光度。考马斯亮蓝法实验原理:考马斯亮蓝 (Coomassie Brilliant Blue) 法测定蛋白质浓度,是利用蛋白质―染料结合的原理,定量测定微量蛋白浓度快速、灵敏的方法。这种蛋白质测定法具有超过其他几种方法的突出优点,因而正在得到广泛的应用。目前,这一方法是也灵敏度最高的蛋白质测定法之一。考马斯亮蓝 G-250 染料,在酸性溶液中与蛋白质结合,使染料的最大吸收峰 (lmax) 的位置,由 465 nm 变为 595 nm,溶液的颜色也由棕黑色变为蓝色。通过测定 595 nm 处光吸收的增加量可知与其结合蛋白质的量。研究发现,染料主要是与蛋白质中的碱性氨基酸 (特别是精氨酸) 和芳香族氨基酸残基相结合。突出优点(1)灵敏度高,据估计比 Lowry 法约高四倍,其最di蛋白质检测量可达 1 mg。这是因为蛋白质与染料结合后产生的颜色变化很大,蛋白质-染料复合物有更高的消光系数,因而光吸收值随蛋白质浓度的变化比 Lowry 法要大的多。(2)测定快速、简便,只需加一种试剂。完成一个样品的测定,只需要 5 分钟左右。由于染料与蛋白质结合的过程,大约只要 2 分钟即可完成,其颜色可以在 1 小时内保持稳定,且在 5 分钟至 20 分钟之间,颜色的稳定性最好。因而完全不用像 Lowry 法那样费时和需要严格地控制时间。(3)干扰物质少。如干扰 Lowry 法的 K+、Na+、Mg2+ 离子、Tris 缓冲液、糖和蔗糖、甘油、巯基乙醇、EDTA 等均不干扰此测定法。缺点(1)由于各种蛋白质中的精氨酸和芳香族氨基酸的含量不同,因此考马斯亮蓝染色法用于不同蛋白质测定时有较大的偏差,在制作标准曲线时通常选用 g-球蛋白为标准蛋白质,以减少这方面的偏差。(2)仍有一些物质干扰此法的测定,主要的干扰物质有:去污剂、 Triton X-100、十二烷基硫酸钠 (SDS) 等。试剂与器材1、试剂 考马斯亮蓝试剂:考马斯亮蓝 G-250 100 mg 溶于 50 mL 95% 乙醇中,加入 100 mL 85% 磷酸,用蒸馏水稀释至 1000 mL。2、标准和待测蛋白质溶液(1)标准蛋白质溶液结晶牛血清蛋白,预先经微量凯氏定氮法测定蛋白氮含量,根据其纯度用 0.15 mol/L NaCl 配制成 1 mg/mL 蛋白溶液。(2)待测蛋白质溶液。 人血清,使用前用 0.15 mol/L NaCl 稀释 200 倍。3、器材 试管 1.5×15 cm(×6),试管架,移液管管 0.5 mL(×2) 1 mL(×2) 5 mL(×1);恒温水浴;分光光度计。操作方法 一、制作标准曲线 取 7 支试管,按下表平行操作。摇匀,1 h 内以 0 号管为空白对照,在 595 nm 处比色。绘制标准曲线:以 A595 nm 为纵坐标,标准蛋白含量为横坐标,在坐标纸上绘制标准曲线。二、未知样品蛋白质浓度测定 测定方法同上,取合适的未知样品体积,使其测定值在标准曲线的直线范围内。根据所测定的 A595 nm 值,在标准曲线上查出其相当于标准蛋白的量,从而计算出未知样品的蛋白质浓度(mg/mL)。注意事项(1)在试剂加入后的 5-20 min 内测定光吸收,因为在这段时间内颜色是最we定的。(2)测定中,蛋白-染料复合物会有少部分吸附于比色杯壁上,测定完后可用乙醇将蓝色的比色杯洗干净。(3)利用考马斯亮蓝法分析蛋白必须要掌握好分光光度计的正确使用,重复测定吸光度时,比色杯一定要冲洗干净,制作蛋白标准曲线的时候,蛋白标准品最好是从低浓度到高浓度测定,防止误差。
  • 美赞臣奶粉被曝蛋白质不符合要求
    产品名称 制造商名称进口商名称重量(吨)不合格原因描述处理措施进境口岸 美赞臣婴儿配方奶粉(9-24个月) Mead Johnson & Compy厦门中马进出口有限公司0.116 蛋白质含量不符合国家标准退货厦门美赞臣婴儿配方奶粉(0-12个月) Mead Johnson & Compy厦门中马进出口有限公司0.184 蛋白质含量不符合国家标准退货厦门丸三牌调制豆奶丸三株式会社上海心征商贸有限公司0.906标签不合格销毁上海丸三牌调制豆奶丸三株式会社上海心征商贸有限公司0.906标签不合格销毁上海丸三牌豆奶饮料麦芽咖啡丸三株式会社上海心征商贸有限公司0.186标签不合格销毁上海脱盐乳清粉JAMES FARRELL AND CO上海锦江国际贸易有限公司158检出过氧化苯甲酰退货上海甜乳清粉OLAM INTERNATIONAL LIMITED中轻日用百货进出口公司132检出过氧化苯甲酰退货上海甜乳清粉OLAM INTERNATIONAL LIMITED中轻日用百货进出口公司100检出过氧化苯甲酰退货上海
  • 激光从蛋白质分子粗细的小孔穿过
    报讯据美国《每日科学》网站8月31日报道,美国加州大学伯克利分校制出世界最小半导体激光器,能使激光从一个蛋白质分子粗细的小孔中穿过。相关论文8月30日在线发表在《自然》杂志网站上。该成果在激光物理学领域具有里程碑式的意义,将有可能开创光学研究的新时代。  加州大学伯克利分校纳米科学与工程中心主任张翔(音译)说:“该研究打破了传统意义上对激光极限的认识,在生物学、通信和计算机领域有着广泛的应用前景。”  据了解,在分子生物学上,纳米级的激光可用于对DNA分子进行探测和控制;在通信领域可大幅提高基于光传导的信息传送速度和带宽;在光学计算机领域对现有技术也有极大的促进作用。  在传统观点看来,包括激光在内的电磁波最细只能聚焦到其波长的一半。经过努力,科学家们找到了一种将电子和光子相互震荡并让其沿着金属表面传播的方法,才将激光压缩到几十纳米细,这种沿着金属表面传播的电磁表面波就是表面等离子体。此后各国科学家开始竞相建造等离子体激光器,但由于金属内在电阻的干扰,表面等离子体在产生后极易衰减,研究人员不得不为此再制造磁场以汇聚光线。  张翔和他的研究小组破解了这个难题。他们用比头发丝还要细1000倍的硫化镉纳米丝在金属银的表面分隔出一个5纳米宽的缝隙。在这个结构中所产生的激光比其波长小20倍。由于光能主要集中在这个极为狭小的缝隙中,其在传播中损耗也被降到了最低。自发辐射率的增加程度是衡量该设备的一个重要指标,在这项研究中,研究人员在该设备5纳米的间隙中测量到了6倍的自发辐射率。(王小龙) 本篇文章来源于 科技网|www.stdaily.com原文链接:http://www.stdaily.com/kjrb/content/2009-09/02/content_100089.htm
  • 生物质燃烧影响城市PM10蛋白质含量
    日前,中国科大极地环境研究室教授谢周清课题组发现,生物质燃烧影响城市PM10的蛋白质含量,研究成果近日在线发表在英国《大气环境》杂志上。  空气中存在许多液态或固态微粒悬浮物,被称为气溶胶,直径在10微米以下的可吸入颗粒物叫PM10。其中,生物气溶胶是当前全球变化和公共健康关注的研究热点之一,其浓度一般用大气中总蛋白质含量来表示。由于汽车尾气能改变一些生物气溶胶的化学结构,使其成为能导致严重过敏反应的过敏原,这被认为是近年来城市中哮喘等过敏性疾病发病率升高的一种可能原因。  谢周清课题组对2008年6月至2009年2月在合肥市采集的PM10进行了总蛋白质以及微量元素和水溶性离子成分的分析研究,发现城区PM10中总蛋白质的含量范围在每立方米2.08~36.71微克,平均值为每立方米11.42微克,明显高于目前世界上3个地区公布的数据——美国北卡罗莱纳州、洛杉矶和人口密度较大的墨西哥城的含量分别为每立方米0~0.2微克、1.0~5.8微克、0~2.54微克。  论文第一作者康辉博士介绍,合肥城区大气中蛋白质含量呈明显的季节变化:夏季最低,每立方米2.08微克 从夏季到秋季含量逐渐增加,11月达到峰值,每立方米36.71微克。PM10中蛋白质的浓度与采样期间的降雨量呈相反的变化趋势,且秋冬季多雾天蛋白质的浓度和大气污染指数都呈现高值。  除气象因素外,PM10中蛋白质浓度的变化与空气污染指数和平均可见度分别呈显著的正相关和反相关关系。通过进一步对2008年9月到2009年1月期间出现高含量蛋白质的原因进行探讨,研究人员发现,PM10总蛋白含量与代表生物质燃烧影响的水溶性钾离子以及代表人为污染影响的硝酸根显著相关。9~11月是合肥地区的农作物收获季节,除动植物和人为排放影响外,生物质燃烧可能是PM10蛋白质含量增大的重要原因。  审稿人认为“这是一项迫切需要的研究工作”,并指出“这份数据独一无二,对评估城市大气污染有重要价值,特别是为理解人体健康的风险评估作出了贡献”。
  • 蛋白质组:解码生命“天书”
    人类和老鼠的外貌可说是天渊之别,但实际上他们却有着近99%相同的基因组。何以&ldquo 失之毫厘差之千里&rdquo ?正是蛋白质放大了他们基因上的细微差别。 日前,中国人类蛋白质组计划全面启动。&ldquo 基因组学中微小的差异,在蛋白质组学中可以被千倍甚至几近万倍地放大。&rdquo 亚太蛋白质组组织主席、中国科学院院士贺福 初表示,这一计划的实施将对基因组序列图进行&ldquo 解码&rdquo ,进而全景式揭示生命奥秘,为提高重大疾病防诊治水平提供有效手段。 解码生命的&ldquo 密钥&rdquo 提起蛋白质,大家并不陌生。它是生物体内一种极为重要的高分子有机物,约占人体干重的54%。 不过,&ldquo 蛋白质组&rdquo 一词却鲜有人了解。其实,蝴蝶由卵变虫、成蛹、再破茧成蝶,幕后&ldquo 操盘者&rdquo 并非基因组,而是蛋白质组。&ldquo 1994年澳大利亚科学家率先提出蛋白质组这个概念,指某个时刻、某个组织、器官或个体中所有蛋白质的集合。&rdquo 贺福初说。 科学家们之所以对蛋白质组产生浓厚兴趣,还要从人类基因组计划说起。2003年4月,耗资27亿美元、经由6国科学家历时13年奋战的人类基因组计划,以人类基因组序列图的绘制完成为标志,画上了句号。 没想到,更大的挑战还在后头&mdash &mdash &ldquo 科学界曾经认为,只要绘制出了人类基因组序列图,就能了解疾病的根源,但是错了&rdquo 。国际蛋白质组组织启动计划主席萨姆· 哈纳什说,事实上,我们此时只了解10%的基因的功能,剩下的90%仍是未知的。 &ldquo 人类基因组计划并不像事前所预期的那样,能够逾越蛋白质这一生物功能的执行体层次,揭示人类生、老、病、死的全部秘密。基因组序列只是提供了一维遗传信息,而更复杂的多维信息发生在蛋白质组层面。&rdquo 贺福初表示。 就 人体而言,各个器官的基因组是一样的,而它们之所以形态、功能各异,正是其结构与功能的物质基础&mdash &mdash 不同的蛋白质组在&ldquo 操盘&rdquo 。&ldquo 就像蛹化蝶,无论形态如 何变化,基因组是不变的。&rdquo 军事医学科学院放射与辐射医学研究所研究员钱小红说,人的每一种生命形态,都是特定蛋白质组在不同时间、空间出现并发挥功能的 结果。比如,某些蛋白质表达量偏离常态,就能够表征人体可能处于某种疾病状态。 &ldquo 无论是正常的生理过程还是病理过程,最直接的体现是蛋白质以及它们的集合体&mdash &mdash 蛋白质组。&rdquo 上述专家们表示。&ldquo 生,源于基因组;命,却一定由蛋白质组决定。只有蛋白质组才能根本阐释生命。&rdquo 贺福初说。 独辟蹊径的&ldquo 中国画卷&rdquo 事实上,早在上世纪90年代人类基因组计划成形之际,已有科学家提出解读人类蛋白质组的想法。其目标是,将人体所有蛋白质归类,并描绘出它们的特性、在细胞中所处的位置以及蛋白质之间的相互作用等。 《科学》杂志在2001年,也将蛋白质组学列为六大科学研究热点之一,其&ldquo 热度&rdquo 仅次于干细胞研究,名列第二。 不过,严峻的现实挑战,让这一想法迟迟停留在&ldquo 纸上谈兵&rdquo 阶段。&ldquo 生物蛋白质数的差别大概是基因数差别的三个数量级左右,人类基因总数大概2万多个,人体内的蛋白质及其变异、修饰体却是百万级的数量。&rdquo 贺福初表示。 不仅如此,人类基因组图谱只有一张,而蛋白质组图谱每个器官、每个器官的每一种细胞都有一张,且在生理过程和疾病状态时还会发生相应改变。工程的艰巨性可想而知。 但困难并未阻挡住科学家们对其探索的脚步。1995年,首先倡导&ldquo 蛋白质组&rdquo 的两家澳大利亚实验室分别挂牌成立蛋白质组研究中心。随后欧美日韩等国均有行动。 1998年初,从事基因组研究的贺福初敏锐地嗅到这朵夜幕后悄然盛开的&ldquo 莲花&rdquo ,逐渐将精力投入到这个新兴领域。 2001年,&ldquo 基因组会战&rdquo 尚未鸣金,《自然》、《科学》杂志即发出&ldquo 蛋白质组盟约&rdquo 。同年秋,&ldquo 人类蛋白质组计划&rdquo 开始孕育。 2002 年4月,贺福初在华盛顿会议上阐述&ldquo 人类肝脏蛋白质组计划&rdquo 。同年11月,&ldquo 人类血浆蛋白质组计划&rdquo &ldquo 人类肝脏蛋白质组计划&rdquo 正式启动,贺福初担任&ldquo 人类 肝脏蛋白质组计划&rdquo 主席。其后两年间,德国牵头的&ldquo 人类脑蛋白组计划&rdquo 、瑞士牵头的&ldquo 大规模抗体计划&rdquo 、英国牵头的&ldquo 蛋白质组标准计划&rdquo 及加拿大牵头的 &ldquo 模式动物蛋白质组计划&rdquo 相继启动。 然而,很少有人知道,这种以生物系统为单元的研究策略酝酿之初饱受诟病。贺福初回忆,在华盛顿,中国人提出蛋白质组计划必须按生物系统(如器官、组织、细胞)进行一种战略分工和任务分割,一石激起千层浪,争议四起。 &ldquo 要想通过分工合作来完成全景式分析人类蛋白质组的宏大目标,必须以人体的生物系统作为研究单元和分工的规则。这个策略,10年来合者渐众,不过目前仍存争议,中国的先见之明可能得在下个10年成为不可阻挡的潮流。&rdquo 贺福初坦陈。 定位疾病的&ldquo GPS&rdquo 历经10余年的努力,以贺福初为代表的中国蛋白质组研究团队,在该领域向世界交了一份漂亮答卷: 成功构建迄今国际上质量最高、规模最大的人类第一个器官(肝脏)蛋白质组的表达谱、修饰谱、连锁图及其综合数据库; 首次实现人类组织与器官转录组和蛋白质组的全面对接; 在 炎症诱发肿瘤等方面,发现一批针对肝脏疾病、恶性肿瘤等重大疾病的潜在药靶、蛋白质药物和生物标志物。如,2008年,张学敏课题组首次发现炎症和免疫的 新型调控分子CUEDC2,可作为肿瘤耐药的新标志物,从而为克服癌细胞耐药提供了原创性的药物新靶点和治疗新思路。2010年,周钢桥课题组&ldquo 逮到&rdquo 肝 癌的易感基因,为肝癌的风险预测和早期预警提供了重要理论依据和生物标记。2012年,张令强课题组研制出世界上首个能特异性靶向成骨细胞的核酸递送系 统,提供了一种基于促进骨形成的全新骨质疏松症治疗途径,向解决骨丢失无法补回这一医学难题迈出了坚实的一步。2014年,张令强课题组首次在国际上揭示 泛素连接酶Smurf1是促进结直肠癌发生发展,并且导致病人预后差的一个重要因子&hellip &hellip 上述几项成果均发表于国际顶级的《科学》、《自然》系列杂志。 还没来得及分享这一喜悦,激烈的角逐又让他们绷紧了神经。日前,英国《自然》杂志公布美国、印度和德国等合作完成的人类蛋白质组草图。研究人员表示,这一成果有助于了解各个组织中存在何种蛋白质,这些蛋白质与哪些基因表达有关等,从而进一步揭开人体的奥秘。 &ldquo 尽 管还有许多不完善的地方,但确实是蛋白质组学领域乃至整个生命科学领域,具有里程碑意义的科学贡献。&rdquo 中国科学院院士饶子和直陈。中国科学院院士张玉奎指 出,虽然中国在蛋白质组的一些领域走在了世界前列,但国外有些团队正快马加鞭,我们不得不警醒,否则很快将被甩出第一阵营。 6 月10日,中国人类蛋白质组计划全面启动实施。&ldquo 蛋白质组,可以揭示疾病的发病机制和病理过程,发现新型诊断标志物、治疗和创新药物,可以全面提高疾病防 诊治水平。这个项目完成后,将揭示人体器官蛋白质组的构成,一旦哪一部位出现异常即可实现&lsquo GPS定位&rsquo ,进而找到针对性的诊断措施、干预措施和预防措 施。&rdquo 记者了解到,中国人类蛋白质组计划第一阶段,将全面揭示肝癌、肺癌、白血病、肾病等十大疾病所涉及的主要组织器官的蛋白质组,了解疾病发生的主要异常,进而研制诊断试剂以及筛选药物。这将在2017年左右完成。 &ldquo 这是真正的原始创新,也是中国能够引领世界科技发展的重要领域之一。&rdquo 贺福初强调说。
  • 第七届中国蛋白质组学大会第二轮通知
    蛋白质组学与转化医学第七届中国蛋白质组学大会暨第三届国际蛋白质组学论坛  (第二轮通知)  为积极促进蛋白质组学的研究与发展,增进国际间合作交流,由中国生物化学与分子生物学会蛋白质组学专业委员会(CNHUPO)和国际蛋白质组学论坛(IFP)主办,北京蛋白质组研究中心、国际蛋白质组学论坛组委会及浙江大学共同承办的第七届中国蛋白质组学大暨第三届国际蛋白质组学论坛定于2011年4月15日—18日在浙江省杭州市召开。  一、会议安排  本届会议设有大会报告、分会(专题)报告和墙报三种形式。大会将邀请蛋白质组学及相关领域的国际著名专家和教授作大会报告或专题报告,会议规模约1000人左右。  拟邀请大会报告人:路甬祥、陈 竺、沈 岩、饶子和、王红阳、贺福初  Roger Y. Tsien (诺贝尔奖获得者,University of California, San Diego, USA)  John Yates (The Scripps Research Institute, USA)  Ruedi Aebersold (Institute of Molecular Systems Biology, Switzerland)  Matthias Mann (Max Planck Institute for Biochemistry, Germany)  Amos Bairoch (Swiss Institute of Bioinformatics, Swiss)  Christopher M. Overal (University of British Columbia, Canada)  同时将邀请Profs. Gilbert Omenn, Henry Rodriguez, Daniel Chan, Julio Celis, PeipeiPing,秦钧, 刘斯奇, 杨芃原, 郑树森, 钱小红等  大会安排2011年4月15日上午举行“第七届中国蛋白质组学大会暨第三届国际蛋白质组论坛”开幕式及大会报告,  4月15日下午举办“国际蛋白质组学论坛”   4月16-17日召开“第七届中国蛋白质组学大会”,  4月15-16日中午举办蛋白质组学培训班。  会议同时举办与生物化学与分子生物学、蛋白质组学等研究领域相关的仪器、设备、试剂和新技术的展览、展示会。  二、会议议题 蛋白质组学与转化医学 组织/器官蛋白质组 蛋白质翻译后修饰 定量蛋白质组 蛋白质组新技术新方法 蛋白质相互作用 信号转导与调控 计算蛋白质组学 植物蛋白质组 代谢蛋白质组 临床蛋白质组 抗体及芯片 模式动物蛋白质组 结构蛋白质组  三、会议语言  英文  四、会议组织  组织单位   主办单位:中国生物化学与分子生物学会蛋白质组学专业委员会(CNHUPO)  国际蛋白质组学论坛(IFP)   承办单位:北京蛋白质组研究中心 国际蛋白质组学论坛 浙江大学   主 席:贺福初,Ping Peipei,段会龙  学术委员会   主 席:John Yates (TSRI, USA)  Ruedi Aebersold (ETH-IMSB)   委 员: (按姓氏汉语拼音顺序排列)  陈正军 陈志南 丁建平 高友鹤 何大澄 贺福初 李亦学 梁宋平 刘斯奇  刘银坤 钱小红 强伯勤 秦 钧 饶子和 施 前 施蕴渝 汪尔康 王红阳 杨芃原 杨晓明 张学敏 张玉奎 赵晓航  组织委员会   主 任:贺福初   副主任:杨芃原 杨晓明 秦 钧   委 员:(按姓氏汉语拼音顺序排列)  陈志南 丁建平 高友鹤 何大澄 贺福初 李 明 梁宋平 刘斯奇 陆满晴 潘全威 钱小红 秦 钧 饶子和 施 前 王东根 徐 平 杨芃原 杨晓明 杨秀荣 张先恩 张玉奎 甄 蓓   秘 书 长:钱小红   副秘书长:甄 蓓 施 前  秘书处   北京昌平区科学园路33号北京蛋白质组研究中心   联系人: 甄 蓓 北京蛋白质组研究中心  邓 宁 浙江大学  张雪莉 北京蛋白质组研究中心   电 话:010-80705188 传 真:010-80705155   E-mail:cnhupo@163.com   会议网站:www.cnhupo-congress.cn  http://61.50.138.116/bprchy/cn  媒体支持  仪器信息网 生物谷 中国卫生检验杂志  五、征文范围及要求(参照模版)  投稿论文收录入会议论文集,大会将组织优秀论文评选。参加会议代表将授予继续教育学分10分。  凡未在国内外公开刊物发表过的研究成果,均可投稿,具体要求如下:  征文范围:有关蛋白质组学及相关领域近年来研究的学术成果,以英文论文摘要形式投稿。  稿件要求:每篇论文摘要按正式发表论文要求撰写,300字以内,使用Word软件撰写。文责自负。(参照模版)  字体要求:标题—Times New Roman四号加粗  作者—Times New Roman五号居中,拟作报告者请在其姓名下方划一横线。  注:大会报告幻灯片一律要求英文准备  单位、地址、邮编、E-mail—Times New Roman小五号居中  摘要—Times New Roman五号  参考文献—Times New Roman五号  投稿方式:请登录 http://61.50.138.116/bprchy, 点击会议注册, 阅读注册须知, 在页面下端点击 “已阅读完注册须知,点击开始注册”, 进入注册界面. 红字显示选项为必填项. 用户ID请使用有效邮箱信息. 您可以登录网站修改您的个人信息及摘要信息. 注册之后,您可以根据需要提交会议摘要, 并进行酒店预订等.  E-mail:cnhupo@163.com  截至日期:论文摘要投稿截至日期为2011年3月15日  六、报到时间  2011年4月14日  七、会议注册费(国内代表)  2011年1月20日前注册:1200元(人民币)/位(在读学生:900元/位)  2011年1月20日后注册:1400元(人民币)/位(在读学生:1100元/位)  技术培训费(与注册费一并交纳):200元(人民币)/位  八、注册须知  1.请与会代表携带本人身份证,学生代表需携带学生证。已交费代表请带好汇款凭证,以备核对。  2.注册代表权益:  正式代表和学生代表,可以参加会议组织的所有活动、注册费包括会务费、资料礼品费、会议安排旅游、4月15日—17日中晚餐及4月14日晚餐费用。  九、会议地址和住宿宾馆   会议地址:浙江杭州 第一世界大酒店(浙江杭州萧山区湘湖路92号)   酒店电话:086-0571-83866888   住宿安排:浙江杭州 第一世界大酒店  五星:标准间480元/天,单人间480元/天  四星:标准间350元/天,单人间350元/天  十、学术发言及证书登记  大会和分会发言及壁报交流的参会代表,请在注册当日(2011年4月14日)将报告材料或壁报资料(国际标准大小1.0m×1.2m(宽×长))交至大会学术组,报告材料须为Powerpoint文件,一律要求英文准备,存储于USB闪盘之中,大会提供笔记本电脑和幻灯放映设备,不接受个人电脑接入。如有特殊需求,请提前与大会会务组联系。  所有参会代表可登记领取学分证书。  十一、退费说明  已交费的参会代表因个人原因不能参会或其他原因需要退款,请提前与会务组联系。退费原则:2011年3月15日前退还所交款项的80%,3月15日~4月1日退还所交款项的50%,4月1日及以后恕不退款。  十二、会后旅游  湘湖半日游:湘湖被誉为西湖的“姊妹湖”,横跨8000年的古文明。湘湖旅游度假区规划总面积51.7平方公里,恢复湖面7.5平方公里。“湘湖八景”在生态湘湖、文化湘湖的基础上,建立科学的湘湖生态系统,形成飞鸟禽鱼的乐园,营造出一处湘湖古越文化氛围。  具体旅游安排以会议第三轮通知为准。  十三、联系方式  会议网址:http://www.cnhupo-congress.cn  http://60.191.25.30/bprchy  大会会务组:  电 话:010-80705188(学术) 80705166(招商)  传 真:010-80705155  E-mail:cnhupo@163.com  地 址:北京昌平区科学园路33号北京蛋白质组研究中心  邮 编:102206  *请注明:“蛋白质组学大会”  注册费汇至:  帐 户:中国人民解放军62032部队  开户行:北京工商行永定路支行  帐 号: 0200004909008520585  * 务必注明:蛋白质组学大会*(汇款前请先打电话联系,汇款后将汇款凭据传真至我处,以确保汇款安全到帐)  十四 、附件  附件:论文摘要模板.doc  第七届中国蛋白质组学大会  秘书处  二〇一〇年十一月
  • 全球蛋白质组学千亿美元市场 中国创新企业能分羹几何
    蛋白质是经过基因表达之后的产物,是生命活动的直接执行者和调控者。蛋白质分子是应用最广泛的一类靶标物质,其中,超过95%的药物靶标,超过55%的临床诊断指标是蛋白质分子。  国家《“十四五”生物经济发展规划》将蛋白质组作为生物经济的重要领域之一,提出发展蛋白质组学技术和检测技术,加快推进生物科技创新和产业化应用,打造国家生物技术战略科技力量,提高重大疾病的诊断和治疗水平。  “蛋白质组学是研究大规模水平上蛋白质的序列结构和功能的系统生物学科,其组成随着生命活动、疾病发生在不断变化。蛋白质组是后基因组时代解读生命本质的重要译码。”近日,青莲百奥CEO李京丽在接受记者采访时介绍称。  弗若斯特沙利文数据预计,当前全球蛋白质组整体市场接近千亿美元,在产业链上游赛默飞等跨国企业质谱仪和试剂供应商为蛋白组学研究提供基础仪器和试剂。2022年以来,海外蛋白质组学的企业陆续在纳斯达克上市,国内蛋白质组的市场热度也一直不断攀升。而目前中国创新企业又能分羹几何?  市场潜力巨大  1994年,Marc Wilkins博士等人提出了“proteome”(蛋白质组)这个术语,将蛋白质组定义为“基因组计划”的延伸。在21世纪初,人类蛋白质组研究在全球开启。2014年,两个独立的国际研究小组分别在《自然》杂志上公布了人类蛋白质组的第一张草图。  在我国,基因组研究发展步伐跟随国际,但在蛋白质组学研究领域,国内研究水平与国际比肩。就在2023年,由中国科学院院士贺福初牵头领衔发起并主导的人体蛋白质组导航国际大科学计划(Proteomic Navigator of the Human Body,简称π-HuB计划),全球科学家通力协作,绘制人类全生命周期图谱,解读人体蛋白质组构成原理与变化规律,实现蛋白质组学驱动的医学范式,共创智慧医学。  据了解,蛋白质组学产业链上游主要包括质谱仪和试剂供应商,如赛默飞、布鲁克、CST等,为蛋白组学研究提供基础仪器和试剂;中游主要包括蛋白组学技术服务的提供商,如景杰生物、中科新生命等,中游企业利用自身的创新技术和平台,为客户提供蛋白质鉴定、定量、修饰、互作等分析服务;下游主要包括蛋白组学技术服务的用户,如高校、科研院所、医院、生物医药企业等,它们通过采购蛋白组学技术服务,进一步从事基础研究、疾病研究、药物研发等活动。  根据弗若斯特沙利文数据预计,我国蛋白质组学市场规模,以31.3%的复合年增长率持续扩大。  不过,李京丽也指出,在上游层面,中国与海外差距较大,主要核心技术如高分辨质谱等,被国外头部企业引领。不过在中下游,国内实力与海外市场差距较小,国内的蛋白质组市场需求也在快速攀升。  值得注意的是,在精准医疗的应用层面蛋白质组具有较大增量,李京丽向记者进一步介绍称,在临床诊断、疾病预测和治疗监测等方面发挥重要作用。通过蛋白组学技术将疾病血液、组织等样品进行数字化,然后采用蛋白质定量、翻译后修饰、蛋白相互作用等数据分析找到关键特征分子,再进行系统研究,找到作为诊断标志物或药物治疗靶点。  另据了解,蛋白质组学技术可以伴随患者全生命周期的健康管理和用药指导。比如,在疾病发生发展过程中,初次确诊,是否复发、用药是否获益、是否耐药等场景的诊断应用。  此外,李京丽指出,相比人的2万个静态基因,人的蛋白质水平是动态的100+万种蛋白变体,蛋白质组维度更精细,基于蛋白质的临床检测还会逐渐增多,无论从存量还是未来增量而言,蛋白质组都有巨大的发展空间。  基于蛋白组学的广泛应用及发展空间,国家政策层面积极支持,资本层面也看好其发展前景。如《“十四五”生物经济发展规划》将蛋白质组作为生物经济的重要领域之一,提出发展蛋白质组学技术和检测技术,加快推进生物科技创新和产业化应用,加快生物技术向多领域广泛融合赋能,加快培育蛋白领域新技术、新产业(300832)、新业态、新模式。  与此同时,近年来也有不少资本向蛋白组学领域倾斜。德联资本在不久前就投资了青莲百奥。德联资本相关负责人向记者分析称,相比于基因组,在蛋白质组领域,中国科学家有更强的话语权,且市场增速较快。同时,蛋白质组与人的健康或疾病状况的关联更直接,其在科研端还有众多未被发现的领域,科学价值很高,可以为科研端市场带来持续不断的增长。2023年,由贺福初院士牵头主导的人类蛋白组导航计划将持续30年,该计划每年可为科研市场带来数亿元的额外经费投入。  “实际上,科研端大量投入的背后,是希望将蛋白质组数据转化为新药研发的靶点或诊断标志物,临床转化是科研投入背后的长期目标,这仍然需要时间,但目的十分明确。当科研发展到一定阶段,如发现一些新的、有效的标志物,谁能将其快速实现商业化,谁就能得到市场的机会。”上述德联资本负责人指出。  填补国内市场空缺  随着精准医学和转化医学的快速发展,越来越多新发现蛋白质生物标志物的检测工作,将为蛋白质组分析带来巨大的市场需求。李京丽指出,我国在蛋白组学领域,急需标准化流程,需要解决相关问题。  据了解,针对国内蛋白质组市场现存的空缺需求,青莲百奥提供针对血液和微量组织样本的多种纳米材料富集试剂盒、蛋白样本前处理工作站、AI生信分析算法等产品,其产品组合的多样性和独特性国内独有。  作为一家创新型的服务平台,青莲百奥属于产业链的中游,提供创新性的解决方案,辐射上下游两端,针对上游提供科学工具产品,下游向临床端及科研端提供服务和产品。  青莲百奥是国内一家专注于蛋白质组学检测的创新性平台型CRO企业,成立于2013年,也是国内较早研究蛋白质组学研究的团队,几名核心创始人参与过人类蛋白质组计划及中国人类蛋白质组计划,从蛋白的功能机制研究,到药物靶点的发现,再到疾病诊断的突破,从实验室到产业化,从研发端到商业化落地,团队在蛋白质组学发展的20年间,是见证者也是实施者。  目前,青莲百奥主要面向医院科研和药企研发,临床需求是其首要解决的客户需求,同时,也率先与LDT头部医院达成战略合作,形成产学研闭环。据了解,青莲百奥核心技术优势在于临床需求的解决方案,对样品的高深度、标准化通量产出,加之数据质控和后期AI算法的优势,使得多年的行业积累,其业务发展已获得良好契机。  “在与临床端合作时,我们首先会确定临床需求,再通过创新性的蛋白组学技术,将临床样本数字化,产出数据矩阵,通过大模型算法找到可能引起疾病发生变化的关键蛋白。之后,将蛋白指标作为诊断或治疗特征,实现蛋白质组学驱动的医学范式转变。”李京丽进一步介绍。  目前,青莲百奥已与多家三甲医院展开合作,包括携手协和医院完成国内首篇空间蛋白质组学研究,探讨病毒感染疾病的机制问题;联合深圳市人民医院,利用热蛋白质组学新技术,发现肺部感染治疗的新抗菌药物;助力北京大学第三医院合作妇产项目,运用独有的纳米材料筛选血浆潜在标志物;此外,青莲百奥更与中国人民解放军总医院进行了多种罕见病的相关合作,开发新的诊断标志物。  2022年以来,海外蛋白质组学的企业陆续在纳斯达克上市,国内蛋白质组的市场热度也一直不断攀升。据记者了解,青莲百奥2023年实现了其独特产品的持续放量,获得商业认可并已实现盈利,也于2023年完成了数千万元的首轮融资。所募集资金将用于“一站式蛋白组学平台”升级建设,加速蛋白质诊疗标志物发现及临床转化。  实际上,蛋白质组在结构、组成、变体数量上更加复杂多样,且蛋白质无法通过技术手段实现扩增,因此蛋白质组检测难度更高,挑战性更大。此外,在临床应用端,临床体液样本往往存在样本量小、通量高、一致性及可溯性要求高的特点,传统蛋白质组检测难以应对其低丰度、高深度、高通量的分析需求,因此亟需新一代的蛋白质组学平台,加速蛋白质组学检测在临床端的应用推广。  企业档案:北京青莲百奥生物科技有限公司是一家专注于蛋白质组学检测的创新性平台型CRO企业,以临床需求为导向、以源头创新为核心驱动力,为蛋白质诊、疗标志物的临床转化提供一站式的完整解决方案。拥有蛋白样本的独创性纳米磁珠富集技术、全流程前处理智能机器人及全自动大数据分析系统。公司聚焦于血液、外泌体、组织切片、单细胞等样品,攻克微量检测限、高深度覆盖、定量准确性、方法标准化、算法智能化等蛋白质检测关键技术环节,全力打造新一代蛋白质组学平台。
  • 第六届中国蛋白质组学大会第一轮通知
    为了积极促进我国蛋白质组学的研究与发展,由中国生物化学与分子生物学会蛋白质组学专业委员会(CNHUPO)主办,北京蛋白质组研究中心和复旦大学共同承办的第六届中国蛋白质组学大会定于2009年7月28日—31日在江苏省泰州市召开。  一、会议安排  本届学术会议设有大会报告、分会(专题)报告和墙报三种形式。大会将邀请蛋白质组学及相关领域的国内外著名专家和教授作大会报告或专题报告,会议规模约600人左右。  会议同时举办与生物化学与分子生物学、蛋白质组学等研究领域相关的仪器、设备、试剂和新技术的展览、展示会。  大会安排于2009年7月28日举办蛋白质组学新技术培训,届时将邀请蛋白质组领域的国内、外知名专家授课。  二、会议议题  会议主要讨论蛋白质组学研究的现状及其进展,内容包括:疾病蛋白质组学,功能蛋白质组学,药物蛋白质组学,结构蛋白质组学,蛋白质化学,生物信息学,蛋白质修饰和相互作用,抗体相关技术,蛋白质组微分析、蛋白质芯片以及蛋白质组新技术新方法等研究领域。  三、会议语言  中文和英文  四、会议组织  组织单位  主办单位:中国生物化学与分子生物学会蛋白质组学专业委员会(CNHUPO)  承办单位:北京蛋白质组研究中心 复旦大学  主 席:贺福初院士  顾问委员会:(按姓氏汉语拼音顺序排列)  陈志南院士 强伯勤院士 饶子和院士 施蕴渝院士 汪尔康院士 王红阳院士  张玉奎院士  执行主席:钱小红 杨芃原  组织委员会  主 任:贺福初院士  副 主 任:杨芃原 杨晓明 钱小红  委 员:(按姓氏汉语拼音顺序排列)  陈志南院士 丁建平 高友鹤 何大澄 贺福初院士 李 明 梁宋平 刘斯奇 陆满晴 潘全威 钱小红  饶子和院士 施 前 王东根 杨芃原 杨晓明 杨秀荣 张先恩 张玉奎院士 甄 蓓  秘 书 长: 王东根  副秘书长:甄 蓓 施 前  学术委员会  主 任:饶子和院士  副 主 任:王红阳院士 张玉奎院士  委 员:(按姓氏汉语拼音顺序排列)  陈正军 陈志南院士 丁建平 高友鹤 何大澄 贺福初院士 李亦学 梁宋平 刘斯奇 刘银坤 钱小红  强伯勤院士 饶子和院士 施 前 施蕴渝院士 汪尔康院士 王红阳院士 杨芃原 杨晓明 张学敏   张玉奎院士 赵晓航 曾 嵘  甄 蓓  秘 书 长:钱小红  副秘书长:甄 蓓 施 前  秘书处  北京昌平区科学园路33号北京蛋白质组研究中心  电话:010-80705188 传 真:010-80705155  E-mail: cnhupo6@163.com  五、征文范围及要求(参照模版)  投稿论文收录入会议论文集,大会将组织优秀论文评选。参加会议代表将授予继续教育学分10分。  凡未在国内外公开刊物发表过的研究成果,均可投稿,具体要求如下:  征文范围:有关蛋白质组学及相关领域近年来研究的学术成果,以英文论文摘要形式投稿。  稿件要求:每篇论文摘要按正式发表论文要求撰写,限A4纸1页,使用Word软件撰写。文责自负。(参照模版)  字体要求:标题—Times New Roman四号加粗  作者—Times New Roman五号居中,拟作报告者请在其姓名下方划一横线。  注:大会报告幻灯片一律要求英文准备,  单位、地址、邮编、E-mail—Times New Roman小五号居中  摘要—Times New Roman五号  参考文献(Times New Roman五号)。  投稿方式:论文摘要请用E-mail附件传递,并在E-mail信中“主题”栏内写明“蛋白质组学会议” 若无上网条件请邮寄论文摘要一式两份,同时提交光盘(未提交者会议将不予录用)。  E-mail: cnhupo6@163.com  投稿地址:北京昌平区科学园路33号北京蛋白质组研究中心第六届中国蛋白质组学大会收  邮编:102206  截至日期:论文摘要投稿截至日期为2009年5月31日,以当地邮戳为准。  六、报到时间  2009年7月27日(参加培训的人员报到时间)、28-29日  七、会议注册费(国内代表)  2009年6月20日前注册:800元(人民币)/位(在读学生:500元/位)  2009年6月20日后注册:900元(人民币)/位(在读学生:600元/位)  技术培训费(与注册费一并交纳):100元(人民币)/位  八、重要时间提示  回执截止日期:2009年5月31日前(以当地邮戳为凭)  征稿截止日期:2009年5月31日前(以当地邮戳为凭)  会前注册时间:2009年6月20日前(以当地邮戳为凭)  九、交通指南  由于参会人员较多,大会组委会不安排车辆接送。请代表自行乘车抵达报到地点,望参会代表谅解。  十、注册须知  1.请与会代表携带本人身份证,学生代表需携带学生证。已交费代表请带好汇款凭证,以备核对。  2.注册代表权益:  正式代表和学生代表,可以参加会议组织的所有活动、注册费包括会务费、资料礼品费、会议安排旅游及7月29日—31日早餐、午餐和晚餐费用。  十一、会议地址和住宿宾馆   会议地址:江苏省泰州市扬子江药业集团海燕大酒店(江苏省泰州扬子江南路1号)   邮编:225300   住宿安排:海燕大酒店——标准间280元/天,单人间280元/天,  扬子江大酒店——标准间160元/天(距会场5分钟车程,会议期间班车接送)  十二、学术发言及证书登记  大会和分会发言及壁报交流的参会代表,请在注册当日(2009年7月27、28日)将报告材料或壁报资料(国际标准大小1.0m×1.2m)交至大会学术组,报告材料须为Powerpoint文件,一律要求英文准备,存储于移动硬盘、USB闪盘或光盘之中,大会提供笔记本电脑和幻灯放映设备,不接受个人电脑接入。如有特殊需求,请提前与大会学术组联系。大会发言鼓励使用英文,如有不便可使用中文。  论文被录用的参会代表可登记领取会议论文证书,所有参会代表可登记领取学分证书。  十三、旅游及定票须知  大会组委会设有旅游票务组专门负责参会代表的旅游及定票事宜。  组委会指定旅行社负责组织本次会议的会后(7月31日)旅游,会议期间请参会代表尽量不要安排旅游活动。旅游费用现场交纳并开具发票。军人和学生代表请携带相关证件,可享受门票优惠。  请参会代表至少提前两周提交返程票务预定单(附件二),否则组委会无法保证其预定。费用现场交纳,预订火车票须加收手续费,预订飞机票需向秘书组告知姓名及身份证号,不加收任何费用。  参会代表在注册报到时,须在旅游票务组登记确认自己的旅游和返程票务事宜,并交纳费用。会议期间如有问题,请随时与旅游票务组或大会秘书处联系。  十四、退费说明:  已交费的参会代表因个人原因不能参会或其他原因需要退款,请提前与会务组联系。退费原则:7月1日前退还所交款项的80%,7月1日~26日退还所交款项的50%,7月27日及以后恕不退款。(已预订火车票者扣除票价退票费和手续费后进行退费)  十五、联系方式  会议回执和论文发送或邮寄至:  第六届中国蛋白质组学大会会务组  电话:010-80705188 80705116 80705166  传真:010-80705155  E-mail:cnhupo6@163.com  地址:北京昌平区科学园路33号北京蛋白质组研究中心  邮编:102206  *请注明:“蛋白质组学大会”  注册费汇至:  帐 户:中国人民解放军62032部队  开户行:北京工商行永定路支行  帐 号: 0200004909008520585  * 务必注明:蛋白质组学大会*(汇款前请先打电话联系,汇款后将汇款凭据传真至我处,以确保汇款安全到帐)  十六 、附件  附件1:第一轮通知回执   附件2:返程票务预订单  附件3:论文摘要模板。  第六届中国蛋白质组学大会秘书处  二OO八年十二月一日  附件1  第六届中国蛋白质组学大会  第一轮通知 回 执  姓名: 性别: 职称: 联系电话:  工作单位: 传真:  通讯地址: 邮编:  E-mail: 参加会议: 是 □ 否 □  论文摘要题目:  所属专业:系统生物学□ 疾病蛋白质组学□ 功能蛋白质组学□  药物蛋白质组学□ 结构蛋白质组学□ 蛋白质化学□ 生物信息学□  蛋白质修饰和相互作用□抗体相关技术□ 蛋白质组微分析□ 蛋白质芯片□  蛋白质组新技术新方法□ 其他□  拟作报告形式: 大会报告 □ 分会报告 □ 墙报 □ 参加技术培训: 是 □ 否 □  住宿标准:  海燕大酒店  (四星)标准间单人间  280元/天280元/天  扬子江大酒店  (三星)标准间  160元/天  选择房间类型:  海燕大酒店 标准间□ 单人间□  扬子江大酒店 标准间□  入住时间: 月 日~ 月 日  参加会议者请将回执于2009年5月31日之前发送或邮寄至:  E-mail: cnhupo6@163.com  投稿地址:北京昌平区科学园路33号北京蛋白质组研究中心第六届中国蛋白质组学大会收  邮编:102206  附件2  返程票务预订单  返程日期航班号  (车次)目的地代表签字  备注  附件3  Identified the nonspecific binding proteins in depletion of Albumin and IgG from Human plasma  Wang Yundan1, Ning Yunshan1,3, Jiang Yin2, Deng Xinyu2, Fang Qinmei2, Hong Yanhua3,  Li Ming1,3  1 College of Biotechnology, Southern Medical University, Guangzhou, P. R. China, 510515  2 Beijing Institute of radiation Medicine, Beijing, P. R. China, 100850  3 Boang Antibody Company, Shanghai, P. R. China, 200233  tommy604@fimmu.com  Depletion of high abundant proteins in plasma samples was necessary for the further study of new biomarkers mining in HPPP. We used the high specific mouse mAb against human albumin and Protein G to remove Albumin and IgG respectively from human plasma in denatured condition and native condition. We observed the different capacity of depletion in the presence of chaos reagents, non-ionic detergent and high concentration of salts. In native condition, the elution proteins were separated by 2DE and 104 spots in the gel were excised and trypsin digested for tandem mass spectrum (MS/MS) analysis. The binding proteins including Albumin, IgG, Fibrinogen, Vitamin D binding protein, Alpha-1 antitrypsin, transferrin, Transthyretin, Proapolipoprotein, Keratin, Complement component 3. The remained spots are albumin and IgG fragments. In denatured condition, the capacity of depletion for albumin become lower but IgG not affected. The concentration of nonspecific binding proteins including the fragments of Albumin in elution sample was lower. The results may explain the relation between low non-specific binding and presence of albumin fragments in condensed plasma samples processed by MARC or MARS system using commercial buffer.  Keywords:  High abundant protein / Depletion / 2-DE / MS / Nonspecific / Human plasma protein / Monoclonal antibody / Denature  References  1. Huang, H. L., Stasyk T., Morandell, S., Mogg, M., et al., Electrophoresis 2005, 26, 2843-2849  2. Anderson, N. L., Polanski M., Pieper, R., Gatlin, T., et al., Molecular & Cellular Proteomics 2004 Apr 3(4):311-26.  3. Shen, Y. F., Kim, J. K., Strittmatter, E. F., Jacobs, J.M., et al., Proteomics 2005, 5,4034-4045  4. Omenn, G. S., States D. J., Adamski M., Blackwell T. W., et al., Proteomics 2005, 13, 3226-3245
  • 中国人类蛋白质组计划:精准解密中国人的健康密码
    凤凰中心 中国科学院院士贺福初有一个比喻:基因组和蛋白质组的关系就像词典与文章、元素表与化工厂。基因组学中微小的差异,在蛋白质组学中可以被千倍甚至近万倍地放大。因此,要真正阐释生命,必须从蛋白质组中寻找答案。 北京市昌平区中关村生命科学园的主入口处,一栋由南北双楼组成的银白色建筑呈一字型展开。这里是国家蛋白质科学中心—北京(凤凰中心)的总部大楼,也是“中国人类蛋白质组计划”(以下简称CNHPP)的主要研究基地,从2014年6月至今,有关人类蛋白质组的庞大数据在这栋建筑中陆续被测量和解读。 偶尔从门口经过的人也许无法想象,这些数据有一天会完全改变眼前的生活。基于人类基因组这部“天书”而发展起来的精准医疗,将因为人类蛋白质组信息的清晰而变得更加精细和普适。 不久前,凤凰中心主任、北京蛋白质组研究中心主任、蛋白质组学国家重点实验室副主任秦钧在第一届生命组学与精准医学大会上对CNHPP作了介绍,《中国科学报》记者就该计划对其进行了专访。 只有蛋白质组才能从根本上阐释生命 《中国科学报》:人类基因组计划完成了对人类23对染色体上全部DNA携带的遗传信息的总和——30亿个碱基对的测序工作,人体“天书”已完整地呈现在了人类面前。现在对人类蛋白质组展开研究,其意义是什么? 秦钧:科学界曾经认为,只要绘制出人类基因组序列图,就能了解疾病的根源,但事实并非如此。 基因是人类遗传信息的载体,是生命奥秘最原始、最根本的物质基础。蛋白质是基因表达的产物,是构成有机体的主要成分,是所有生命活动的载体和功能执行者,是细胞执行生长、发育、衰老和死亡等各种生命活动的基本单位。蛋白质与基因密切相关,但是在此基础上又产生很多变化,造就了生物体不同的形态、形状,或者执行不同的功能。 一个有机体只有一个基因组,但是同一个有机体的不同细胞中的蛋白质的组成和数量却随细胞种类和功能状态的不同各有差异。比如,人体不同组织器官的基因组是一样的,但是各个组织器官的蛋白质组不完全一样。人和鼠的基因组的差别仅为1%,但是其形态、性状差别非常大,这就是蛋白质组不一样的体现。 中国科学院院士贺福初有一个比喻:基因组和蛋白质组的关系就像词典与文章、元素表与化工厂。确实如此,基因组学中微小的差异,在蛋白质组学中可以被千倍甚至近万倍地放大。因此,要真正阐释生命,必须从蛋白质组中寻找答案。 《中国科学报》:在CNHPP开展之前,中国科学家已经主导执行过“人类肝脏蛋白质组计划”(HLPP)。和HLPP相比,CNHPP对研究方法和技术提出哪些新的要求? 秦钧:与前期的HLPP相比,无论从研究思路、技术方法,还是平台和团队,CNHPP都有较大的改进和完善,研究范围也显著扩大。特别是对数据质量、数据产出的速度等要求也越来越高。比如,蛋白质组的分析速度、精度以及在定量、可视化等方面要求不断提升。在CNHPP中,我们将对象扩展到心脏、肝脏、胃、肺脏、肾脏等人体器官,获得的实验数据不仅可以在器官内比较,更可以在器官间分析,获得全面的认识。 样本检测效率可提升6倍 《中国科学报》:为了绘制人类蛋白质组的精细图谱,CNHPP都将展开哪些研究?秦钧:主要开展的研究包括:建立样本采集方法标准、样本预处理和生物质谱分析策略;进行含有定量信息的正常组织和疾病、疾病旁组织蛋白质表达谱、磷酸化谱、转录因子谱构建;建立临床蛋白质组大数据平台;通过数据分析、知识挖掘,发现若干疾病人群特征性信号通路变化的线索以及它们和病人手术后存活的关系。 这其中包含了很多难题。首先需要攻克的是蛋白质分离鉴定的速度、样本通量,除此之外,还有微量或痕量蛋白质的分析、蛋白质组大数据构建和多维度组学对接、蛋白质组数据的深入分析和知识挖掘的方法策略等。 《中国科学报》:CNHPP从2014年6月启动,迄今取得了哪些进展? 秦钧:主要包括五个方面的进展。 首先,建立了样本采集方法标准,并推广至全体项目团队,各临床团队已完成100组以上的样本,包括正常组织、疾病组织、疾病旁组织的收集。第二,建立了样本预处理和生物质谱分析策略,包括表达谱、磷酸化谱、转录因子谱方法标准。第三,建立了一种新蛋白质组分析策略,可在接近和达到样本蛋白表达数量的水平上,将检测时间缩短至传统蛋白质组技术的1/7左右。该分析策略已作为本项目的技术规范应用在所有样本的检测分析中。第四,通过测定和分析个体的蛋白质组数据,进行含有定量信息的正常组织和疾病、疾病旁组织蛋白质表达谱、磷酸化谱、转录因子谱构建。最后,通过初步数据分析,发现若干疾病人群特征性信号通路变化的线索。 蛋白质是最终解决精准医学问题的出路 《中国科学报》:你刚才提到了对蛋白质组数据的分析,其实将所得到的海量数据转换成有意义的海量信息才是研究的主要目的,现有的信息分析技术能够达到这一目标吗? 秦钧:我们通过联合相关生物学家、临床学家以及生物分析学家分析海量实验数据,一是通过各种生物信息学分析方法,努力从数据中挖掘有用的信息;二是依靠生物学家、临床学家,从生物学问题,临床问题、临床需求等方面研读数据。 现有的生物信息技术还不能完全按照我们的要求和期望分析蛋白组学数据。从规模和深度来看,CNHPP产生的数据对当前生物信息学是个挑战。因此,我们还在不断开发和整合新的生物信息技术,希望构建一个整合、快速、功能强大、完善的生物信息分析平台,以满足不断产生的海量数据的分析,这其实也是CNHPP的一个主要发展方向。 《中国科学报》:CNHPP的科学价值如何切实造福人类? 秦钧:从现阶段看,至少在以下几个方面可造福人类。 一是通过对重大疾病发生发展过程中的重要调控通路和重要调控蛋白质进行研究,揭示重大疾病的发生发展机制,同时获得一批重要疾病诊断标志物、药物靶标,从而提高重大疾病的防诊治水平。比如,通过筛选更多更具有诊断和判别意义的生物标志物,提高重大疾病的早期诊断能力或者为疾病早期预警、健康体检监测等提供重要依据,通过对疾病发生发展密切相关的蛋白质及其信号通路等的研究,为精准医疗提供判别依据和相应的手段。二是可以通过新的诊断试剂、创新药物以及相关科学仪器、诊疗设备等多种产品的市场化推动生物医药经济的发展。 《中国科学报》:CNHPP如何促进精准医疗的发展? 秦钧:我要特别强调CNHPP对目前正在筹划、即将启动的中国精准医疗计划的启示。美国的精准医疗计划没有包含蛋白组学的内容,是个很大的缺陷。中国的精准医疗计划在蛋白组学上有考虑和布局,是一个显著的进步。 蛋白质最终会是精准医学的出路。现在蛋白组学刚刚起步,相当于基因组学10~15年前的水平,但其发展势头已展现出蓬勃生机。中国的蛋白组学起步早,进步快,在世界的蛋白质组学领域占有一席阵地。最近建成、投入试运行的国家蛋白质组学大科学设施——凤凰中心已在CNHPP的实施中发挥了作用。其强大的蛋白质组解析能力,正在发展的蛋白质组生物信息学技术和方法,统一的样本准备流程,均一的质量控制方法和与临床医生的紧密合作、无缝连接,已对CNHPP高质量数据的产出和分析提供了坚实的基础和保障。
  • 蛋白质-小分子相互作用分析技术进展与应用——限制性蛋白水解-质谱分析技术
    阐明小分子(包括内源性代谢物和外源性化合物)如何发挥调控作用的关键问题之一是小分子的靶标发现和验证,即蛋白质-小分子相互作用研究。蛋白质与小分子的相互作用模式既有较稳定的共价结合,也有瞬时的弱相互作用。如何灵敏、高效地捕获并解析多种类型的蛋白质-小分子相互作用是分析难点。目前,蛋白质-小分子相互作用的分析策略大致可分为两类:一是靶向相互作用研究,以蛋白质(或小分子)为中心,发现并验证与之相互作用的小分子(或蛋白质);二是非靶向相互作用研究,全面识别多种蛋白质-小分子的相互作用轮廓。应用的具有分析技术包括:表面等离子体共振技术(surface plasmon resonance,SPR)、氢氘交换质谱分析技术(hydrogen deuterium exchange mass spectrometry,HDX MS)、限制性蛋白水解-质谱分析技术(limited proteolysis-mass spectrometry,LiP-MS)、蛋白质热迁移分析技术(cellular thermal shift assay,CESTA)和药物亲和反应靶标稳定性分析技术(Drug affinity responsive target stability,DARTS)等。本期介绍限制性蛋白水解-质谱分析技术(LiP-MS)的原理、技术流程和其在蛋白质-小分子相互作用研究中的应用。1. 原理LiP-MS技术最初由瑞士苏黎世联邦理工学院的Paola Picotti课题组建立 [1] :利用小分子结合蛋白后相较于原蛋白产生蛋白质空间构象和位阻的变化,经蛋白酶切后形成差异肽段,液质联用分析识别和鉴定差异肽段,基于差异肽段推测蛋白质与小分子的相互作用位点。2. 技术流程在非变性条件下提取蛋白,以保留蛋白活性和空间结构。先使用低浓度(1:100, w/w)蛋白酶K在较低温度(25℃)下短时间内(5 min)对蛋白-小分子复合物进行有限的蛋白酶切。蛋白与小分子结合后,相互作用位点存在空间位阻,从而避免被蛋白酶K切割,由此产生差异肽段。随后进行蛋白变性和胰酶酶切,蛋白质组分析识别和鉴定差异肽段,基于差异肽段所处位置预测蛋白质与小分子的相互作用位点(图1)。图1 限制性蛋白水解-质谱分析(LiP-MS)技术流程 [2]3. 试验试剂和分析仪器3.1 蛋白抽提:可依据实际目的和细胞类型选择不同的细胞/组织裂解液,如RIPA、N-PER、M-PER等,进行细胞/组织蛋白抽提,获得的细胞/组织全蛋白提取物可直接与目标小分子共孵育。3.2 蛋白酶切:关键的蛋白酶切试剂,例如蛋白酶K、胰酶等均有市售。3.3 分析仪器:目前多种类型的液相色谱-高分辨质谱联用仪均可用于蛋白质组学分析,已应用于LiP-MS的高分辨质谱仪包括,布鲁克、赛默飞、沃特世和SCIEX等品牌的飞行时间质谱、轨道阱质谱和傅里叶变换离子回旋共振质谱等。4. 应用实例研究人员基于LiP-MS技术在大肠杆菌中探索多种内源性代谢物和蛋白的相互作用模式 [1],先采用凝胶过滤法除去大肠杆菌全蛋白提取物中的内源性代谢物,获得大肠杆菌全蛋白;随后将大肠杆菌蛋白与20个中心碳代谢相关的关键内源性代谢物(三磷酸腺苷、二磷酸腺苷、烟酰胺腺嘌呤二核苷酸、磷酸烯醇式丙酮酸、6-磷酸葡萄糖、果糖-1,6-二磷酸、丙酮酸、谷氨酰胺、甲硫氨酸等,见图2A)分别共孵育。基于LiP-MS流程发现,上述20个内源性代谢物可与大肠杆菌中1678个蛋白发生潜在相互作用,其中1447个相互作用是首次发现的(图2B)。作者将所发现的相互作用与在线数据库BRENDA对比(主要涉及酶的功能和代谢通路等信息),证明LiP-MS技术能够准确地识别已报道的蛋白-内源性代谢物相互作用,假阳性率低于6 %。图2 20个与中心碳代谢相关的关键内源性代谢物(图A)及其在大肠杆菌中发生相互作用的蛋白数量(图B)[1]参考文献:[1] Piazza, I., Kochanowski, K., Cappelletti, V., Fuhrer, T., Noor, E., Sauer, U., Picotti, P. A map of protein-metabolite interactions reveals principles of chemical communication. Cell, 2018, 172(1-2), 358-372.[2] Pepelnjak M, Souza N D, Picotti P. Detecting Protein–Small Molecule Interactions Using Limited Proteolysis–Mass Spectrometry (LiP-MS). Trends in Biochemical Sciences, 2020, 45(10), 919-920.
  • 蛋白质结构预测哪家强?两大国际团队同日在顶刊开源代码
    蛋白质是生命的物质基础,每个蛋白质的氨基酸链扭曲、折叠、缠绕成复杂的结构,想要破解这种结构通常需要花很长的时间,甚至难以完成。截至目前,约有10万个蛋白质的结构已经用实验方法得到了解析,但这在已经测序的数10亿计的蛋白质中只占了很小一部分。  但“看清”蛋白的结构和人类的很多疾病机理、药物研发等等息息相关。在蛋白质结构解析的几十年历史中,X射线晶体学、核磁共振波谱学(NMR)、冷冻电镜(Cryo-SEM)技术纷纷发挥了巨大的贡献,但这些技术在科学界看来,都有着劳心劳力又价格高昂的缺点。  如何简单地通过蛋白质的氨基酸序列来预测其形状?如何能解答这一问题,了解生命运作方式的将打开截然不同的一扇窗。这种设想提出的50多年后,谷歌旗下人工智能公司DeepMind在去年12月的国际蛋白质结构预测竞赛CASP上投下重磅,他们开发的基于神经网络的新模型AlphaFold2击败了其他选手,在预测准确性方面达到接近人类实验结果,让整个结构生物学界震惊。北京时间7月15日,DeepMind团队在顶级学术期刊《自然》(Nature)以“加快评审文章”(Accelerated Article Preview)形式在线发表了一篇题为“Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold”的论文,全面详述了半年前造成轰动的这一模型,并首次对外分享开源代码。该论文于今年5月11日提交,7月12日被接收。  DeepMind团队提供了一份声明,公司创始人兼首席执行官Demis Hassabis在声明中表示,去年在CASP14大会上我们揭晓了一个可以将蛋白质3D结构预测精确到原子水平的全新AlphaFold系统,此后我们承诺会分享我们的方法,并为科学共同体提供广泛、免费的获取途径。  “今天我们迈出了承诺的第一步,在《自然》期刊上分享AlphaFold的开源代码,并发表了系统的完整方法论,详尽细致说明AlphaFold是如何做到精确预测蛋白质3D结构的。作为一家致力于推动科学进步的公司,我们期待看到我们的方法将为科学界启发出什么其他新的研究方法,也期待很快能和大家分享更多我们的新进展。”Hassabis表示。值得一提的是,就在同一天,另一顶级期刊《科学》(Science)也在线发表了另一预测蛋白质结构的研究文章,题为“Accurate prediction of protein structures and interactions using a three-track neural network”。  来自华盛顿大学、哈佛大学、德克萨斯大学西南医学中心等团队的研究人员开发了新的深度学习工具RoseTTAFold,其拥有媲美AlphaFold2的蛋白质结构预测超高准确度,而且更快、所需计算机处理能力更低。同样,研究团队也对外分享了开源代码。该论文提交于6月7日,7月7日被接收。  清华大学生命科学学院院长、高精尖中心执行主任王宏伟表示,“高质量结构预测的源代码开放对整个科学界尤其是结构生物学领域的促进作用必然是巨大的。”他评价道,对于DeepMind这样一家商业公司来说,“团队愿意向公众分享代码,是一个新型科研范式的突破,将整体上有利于人类更好地探索未知。”  预测蛋白质结构,接近实验室测量  50多年前,科学家们就设想用计算机预测蛋白质结构。近年来,共同演化、接触图预测、深度机器学习等技术的引入,一些实验室的算法精度有了很大程度的提高。  曾经开发出Alphago、战胜人类顶尖棋手的DeepMind团队是其中的佼佼者,其团队的强大和资源雄厚是一般实验室无法企及的。2020年12月1日,他们在生物领域展现出实力,在两年一度的权威蛋白质结构预测评估竞赛(CASP)中用AlphaFold2击败其他参赛团队。  CASP是由马里兰大学John Moult教授等人于1994年组织。竞赛使用的是最新解决且尚未在蛋白质数据库(PDB)中存放或公开披露的结构,结构生物学家们利用X射线晶体学、核磁共振波谱学、冷冻电镜的方法,把这些蛋白质的结构解析出来。做蛋白质结构预测的团队则利用计算机程序来预测它们的结构。最后由独立的科学家团队则把计算机预测的模型和实验室的结构对照,分析不同计算机算法的预测结果。这是一种“双盲”测试,长期以来一直是评价结构预测准确性的金标准。  去年的CASP14共有84个常规题目,其中有14题因为生物实验没给出确定结构等原因被取消或延缓,其他70个题目的单体和复合物蛋白质所含有的氨基酸个数从73到2180不等。  19个国家的215个小组参加了CASP14。DeepMind公司的AlphaFold2预测的大部分结构达到了空前的准确度,不仅与实验方法不相上下,还远超解析新蛋白质结构的其他方法。将实验方法得到的蛋白质结构叠加在AlphaFold2的结构上,组成蛋白质主链骨架的叠加原子之间的距离中位数(95%的覆盖率)为0.96埃(0.096纳米)。成绩排第二的方法只能达到2.8埃的准确度。  AlphaFold2的神经网络能在几分钟内预测出一个典型蛋白质的结构,还能预测较大蛋白质(比如一个含有2180个氨基酸、无同源结构的蛋白质)的结构。该模型能根据每个氨基酸对其预测可靠性进行精确预估,方便研究人员使用其预测结果。  AlphaFold2最终被Moult评价道,“在某种意义上,问题已经解决了”。  值得一提的是,在最新发布的论文中,DeepMind还简化了AlphaFold2。AlphaFold的首席研究员John Jumper说,“这个网络需要几天的计算时间来生成CASP的一些蛋白质的结构,而开源版本的速度要快16倍。根据蛋白质的大小,它可以在几分钟到几小时内生成结构。”  受AlphaFold2的启发,华盛顿大学医学院生物化学家、蛋白质设计研究所所长David Baker等人开发了RoseTTaFold。华盛顿大学医学院官网对该研究的介绍称,在高精度的蛋白质结构预测方面,Baker等人“在很大程度上重现了DeepMind团队的表现。”  相较于AlphaFold2只解决了单个蛋白质的结构,RoseTTaFold不仅适用于简单的蛋白质,也适用于蛋白质复合物。据介绍,RoseTTaFold利用深度学习技术,根据有限信息准确、快速地预测蛋白质结构。从结构上来看,RoseTTAFold 是一个三轨(three-track)神经网络,它可以兼顾蛋白质序列的模式、氨基酸如何相互作用以及蛋白质可能的三维结构。在这种结构中,一维、二维、三维信息来回流动,使得网络能够集中推理蛋白质的化学部分与它的折叠结构。巴塞尔大学的计算结构生物学家Torsten Schwede对《科学》杂志说,许多生物功能依赖于蛋白质之间的相互作用。“直接从序列信息中处理蛋白质-蛋白质复合物的能力使其对生物医学研究中的许多问题极具吸引力。”  Baker同时坦言,AlphaFold2的结构更加准确。但是根特大学的结构生物学家Savvas Savvides说,Bake实验室的方法更好地捕捉到了“蛋白质结构的本质和特性”,比如识别从蛋白质侧面伸出的原子串,这些特征是蛋白质之间相互作用的关键。  纽约大学医学院的细胞和结构生物学家Gira Bhabha说,两种方法都很有效。她表示,“DeepMind和Baker实验室的进展都是惊人的,将改变我们利用蛋白质结构预测推进生物学的方式。”  开源代码,如何促进整个科学界?  相比于去年年底带来的震撼,这次外界更感兴趣的是上述两支团队开源代码这一动作。  此前的6月中旬,在Baker实验室发布RoseTTAFold预印本三天之后,DeepMind的Hassabis在推特上表示,AlphaFold2的细节正在接受一份出版物的审查,公司将“为科学界提供广泛的免费访问”。  而从6月1日开始,Baker等人已经开始挑战他们的方法,让研究人员发送来他们最令人困惑的蛋白质序列。加州大学旧金山分校的结构生物物理学家David Agard的研究小组发送了一组没有已知类似蛋白质的氨基酸序列,几个小时内,他的团队就得到了一个蛋白质模型,“这可能为我们节省了一年的工作。”Agard说。  除了免费提供RoseTTaFold的代码外,Baker团队还建立了一个服务器,研究人员可以插入蛋白质序列并得到预测的结构。贝克说,自从上个月推出以来,该服务器已经预测了大约500人提交的5000多种蛋白质的结构。  不过,上述两支团队的源代码都是免费的,但也有观点认为,对于没有技术专长的研究人员来说,它可能还不是特别有用。不过,DeepMind的科学人工智能负责人Pushmeet Kohli表示,DeepMind已经与一些选定的研究人员和组织合作,以预测特定的目标,其中包括总部位于瑞士日内瓦的非营利组织“Drugs for ignored Diseases”。“在这个领域,我们还有很多想做的事情。”  Hassabis提到,去年在CASP14大会上我们揭晓了一个可以将蛋白质3D结构预测精确到原子水平的全新AlphaFold系统,此后我们承诺会分享我们的方法,并为科学共同体提供广泛、免费的获取途径。“今天我们迈出了承诺的第一步,在《自然》期刊上分享AlphaFold的开源代码,并发表了系统的完整方法论,详尽细致说明AlphaFold是如何做到精确预测蛋白质3D结构的。作为一家致力于推动科学进步的公司,我们期待看到我们的方法将为科学界启发出什么其他新的研究方法,也期待很快能和大家分享更多我们的新进展。”  DeepMind团队认为,这一精准的预测算法可以让蛋白质结构解析技术跟上基因组革命的发展步伐。  Baker团队也提到,“我们希望这个新工具将继续造福整个研究界。”  中国科学院合肥物质科学研究院强磁场科学中心研究员谢灿对澎湃新闻(www.thepaper.cn)记者表示,“总的来说,对学术界来肯定是好事,肯定会促进结构生物学和相关领域的发展。在承认学术贡献的基础上的开放和共享,本来就应该是学术研究最基本的要求。”  结构生物学是谢灿的“老本行”,“我当年花了8年的时间去解析一个蛋白的晶体结构,我能切身体会如果有一个精准预测蛋白结构的算法出现,对结构生物学家意味着什么。”  但他认为,不必要担忧这些算法的出现会让结构生物学家失业,在技术迭代之下,结构生物学这些年受到的冲击太多了,“而事实上,只不过是某一个领域某一个技术在某一个历史阶段更容易出工作出成绩。”谢灿认为,无论再精准的预测,终究也只是预测,“AlphaFold2不是实验,同样也需要实验去证实。”  王宏伟在AlphaFold2刚出现之时也曾评价道,对于复杂的结构生物学问题,预测手段本身还不能号称完全解决了问题。实验结构生物学领域接下来需要做的一个事情是要拥抱变化,更好地与预测方法结合以及共同发展。
  • 新研究提供调控大脑疾病中有毒蛋白质的分子机制
    所周知,细胞会自然衰老和死亡,但细胞蛋白质的适当调节对我们衰老时保持大脑健康至关重要。在神经退行性疾病中,蛋白质聚集体(或错误折叠蛋白质的团块碎片)扩散到邻近的细胞,但对这些有毒物质是如何转移的科学家们仍然知之甚少。  近日,发表在《美国国家科学院院刊(PNAS)》上的一项研究中,来自美国罗格斯大学新布伦瑞克分校的研究人员首次从分子水平上了解了在阿尔茨海默症和帕金森病等神经退行性疾病模型中,有毒蛋白质是如何调控的。在这项研究中,研究人员对秀丽隐杆线虫模型进行了研究,线虫受到压力的神经细胞可以将神经毒性蛋白质以囊泡的形式挤压出来,这些囊泡被称为exoophers。研究人员还研究了特定的压力如何影响exoophers被挤压出来。他们发现,形成exoophers需要特定的细胞信号,而出人意料的是,禁食可以显著增加exoophers的产生。此外,这项研究还发现了三种在禁食期间增加exoophers产生的细胞途径。  该研究第一作者、罗格斯大学新布伦瑞克分校分子生物学和生物化学系博士后研究员Jason Cooper说“在神经退行性疾病中,有毒蛋白质会扩散到邻近细胞以促进细胞死亡。鉴于在衰老和神经退行性疾病中管理蛋白质聚集体的重要性以及对这些聚集体如何转移的生物学知之甚少,对转移机制的详细了解可能会揭示以前的未被识别的治疗靶点”。   论文链接:  https://www.pnas.org/content/118/36/e2101410118
  • 做基因组学做不了的事 蛋白质组学可更精准打击癌症
    p style="text-indent: 2em "span style="text-align: justify text-indent: 2em "近日,国际人类蛋白质组组织公布了2020年度权威奖励获奖名单,中国科学院院士、军事科学院军事医学研究院研究员贺福初荣获蛋白质组学杰出成就奖。/span/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "贺福初院士率先提出人类蛋白质组计划的科学目标与技术路线,倡导并领衔了人类第一个关于组织、器官的蛋白质组计划,揭示了人体首个器官(肝脏)蛋白质组。2014年,贺福初院士领导启动“中国人蛋白质组计划”(CNHPP)。此次获奖是国际蛋白质组学领域对他率先提出并反复实践的“蛋白质组学驱动的精准医学”这一理念与范式的高度认可,标志着我国蛋白质组学研究再度领跑国际。/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "那么,什么是蛋白质组学?蛋白质组学驱动的精准医学又是什么?我国当前研究进展如何?就这些问题,科技日报记者采访了贺福初院士。/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "span style="font-size: 18px "strong解密基因组需要系统认识蛋白质组/strong/span/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "蛋白质组,是指一个基因组、一个细胞或组织、一种生物体所表达的全部蛋白质。蛋白质组研究,是在整体水平上研究细胞、组织乃至整个生命体内蛋白质组成及其活动规律的科学,由此从蛋白质水平上获得关于疾病发生、细胞代谢等过程整体而全面的认识。/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "贺福初表示:“说到蛋白质组,就不得不提到基因组。基因组和蛋白质组的关系,好比‘词典与文章’‘元素表与化工厂’的关系。随着人类等生物体全基因组序列的测序完成,科学家逐步意识到基因组只是书写了遗传密码的‘天书’,仅从基因序列的角度根本无法完整、系统地阐明生物体的功能。”/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "“很多生命现象之谜,不能直接从基因序列中得到解答。蛋白质是生命活动的主要执行者,想要解密基因组,必须先系统认识蛋白质组。”贺福初介绍,正因如此,国际权威期刊《自然》《科学》在2001年2月公布人类基因组草图的同时,分别发表相关述评与展望,认为蛋白质组学将成为新世纪最大战略资源——人类基因研究争夺战的战略制高点之一。当月,人类蛋白质组组织(HUPO)即宣告成立。次年,“人类蛋白质组计划”(HPP)宣布启动。/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "“人类蛋白质组计划”是继人类基因组计划(HGP)之后最大规模的国际性科技工程,也是21世纪第一个重大国际合作计划。/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "“由于蛋白质组的研究对象远比基因组要复杂得多,需要从国家战略层面统筹规划,整合全国相关领域科研之力,配合专项资金和资源才能够推动。所以在提出之初,国际上仅有少数发达国家的几个尖端实验室开展相应的研究。”贺福初说。/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "1998年初,国家自然科学基金委设立了“蛋白质组及其动态变化研究”重大项目。这是我国政府支持的第一个蛋白质组学研究项目,为后续实施系列蛋白质组学国家级项目并走向国际前列奠定了重要基础。/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "span style="font-size: 18px "strong打造人类蛋白质组计划的“中国模式”/strong/span/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "经过几年的探索与实践,我国率先提出“人类肝脏蛋白质组计划”(HLPP),并提出建立蛋白质组“两谱、两图、三库”的战略目标,即建立肝脏蛋白质组表达谱、修饰谱、连锁图、定位图、样本库、数据库和抗体库。2002年,国际学界启动“人类肝脏蛋白质组计划”,并于凡尔赛召开的第一届HUPO大会上正式讨论通过。/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "2003年10月,由我国领衔、先后11个国家参与的“人类肝脏蛋白质组计划”全面启动实施。该计划是国际“人类蛋白质组计划”中第一个人体组织器官的蛋白质组计划,是中国科学家倡导和领衔的第一个国际大型合作计划。/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "“从HLPP的提出、论证再到研究工作的展开,历时十余年之久。这是‘大科学计划’的一次意义非凡的中国实践。”贺福初说。/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "记者了解到,在实施HLPP过程中,中国科学家先后研究了中国人胚胎肝组织和中国成人肝脏组织的蛋白质组,鉴定蛋白质超过10000种,并利用这些数据对肝脏生理功能进行了系统解读。/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "通过前期积累,我国在蛋白质组表达谱分析的技术能力上,达到国际先进水平。2007年,蛋白质组学国家重点实验室成立。在2009年的国际蛋白质组标准物质评估中,该重点实验室的技术能力位居全球前6。2018年11月,蛋白质科学研究(北京)国家重大科技基础设施顺利通过国家验收。/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "“有了这些积累,国家科技部首次整合973计划、863计划、国际合作计划,历经数年论证,由蛋白质组学国家重点实验室牵头,于2014年正式启动‘中国人蛋白质组计划’。”贺福初介绍,2018年项目结题时,已完成构建早期肝细胞癌及癌旁组织、弥漫型胃癌及癌旁组织、肠型胃癌及癌旁、肺腺癌及癌旁等疾病组织的深度覆盖蛋白质表达谱,数据量达到52.7TB(万亿字节),在高置信度水平上,定量鉴定人类表达蛋白质15553种,并获得疾病组织信号网络调控蛋白表达变化规律,实现潜在分子标志物和候选靶标的深入发掘。/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "“在此基础上,CNHPP构建了系列正常器官、组织、细胞的蛋白质组定量参考谱。它们相当于人体组织器官体液蛋白质的‘北斗全球定位系统’。”贺福初说。/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "span style="font-size: 18px "strong全面分析多种人体肿瘤蛋白质组/strong/span/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "“‘精准’二字是医学界追求的目标,即通过病因的精准诊断,制定相应的精准治疗方案和预防策略。”贺福初指出。/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "随着“人类基因组计划”的完成、基因组测序技术的不断提升以及生物信息学与大数据科学的快速发展,催生了基因组学驱动的精准医学,其中最具代表性的就是2006年由美国主导的“癌症基因组图谱计划”。但其仍有不少局限性。为此,美国在此基础上于2011年启动临床蛋白质组肿瘤分析项目,旨在用不同种类癌症蛋白质组注释其基因组全景图,创建了蛋白质组学依附于基因组学的蛋白质组—基因组学。/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "“但这种蛋白质组学研究始终未能摆脱基因组学的先天不足。”贺福初告诉记者,“而我们的CNHPP计划另辟蹊径,对多种人体肿瘤进行了全面深入的蛋白质组分析。2018年,我们发表了弥漫型胃癌的蛋白质组全景图,建立了首个与预后相关的蛋白质组分子分型;2019年,我们率先在《自然》公布了早期肝细胞癌的蛋白质组分子分型并发现新的治疗靶标,开启了蛋白质组驱动的精准医学新时代;2020年,我们又在《细胞》相继发表了非小细胞肺癌的蛋白质组分子分型研究,再次证明了蛋白质组学在精准医学中的独特性和至关重要性,为我国持续引领国际蛋白质组学研究创造了良好的条件。”/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "记者了解到,蛋白质组驱动的精准医学是由我国科学家首创的精准医疗新模式,是一项国际多中心、多学科协作的大科学项目,其实施的规模和复杂程度均远超HGP,对科技、经济、社会发展的推动作用也难以估量。/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "贺福初说:“如果说抗生素的发明引发了第一代医学治疗技术革命,影像学和分子医学的发展引发了第二代医学诊断技术革命,那么,由蛋白质组学驱动的精准医学,势必带来精确诊断与精准治疗统一的第三代医学革命。”/pp style="text-align: justify line-height: 1.5em text-indent: 2em "“下一步,‘中国人蛋白质组计划’团队将在国际范围部署建立蛋白质组驱动的精准医学技术体系和行业标准,进一步提升对重大、疑难疾病的‘精准定位’和‘精确打击’能力。”贺福初透露。/ppbr//p
  • “深度覆盖的蛋白质组精准鉴定与定量新技术”项目正式启动
    p  10月27至28日,由中国科学院大连化学物理研究所作为主持单位承担的国家重点研发计划“深度覆盖的蛋白质组精准鉴定与定量新技术”项目启动会在生物楼学术报告厅举行。项目负责人张丽华研究员,项目组专家大化所张玉奎院士、中科院高能物理所柴之芳院士,复旦大学杨芃原教授,北京大学刘虎威教授,国家纳米科学中心赵宇亮研究员,国家蛋白质科学中心秦钧研究员,项目指导专家中科院武汉数学物理研究所刘买利研究员,中国人民解放军军事医学科学院甄蓓研究员,科技部高技术研究发展中心主管聂启昌,中科院前沿科学与教育局生命科学处主管路浩,我所职能部门相关人员以及各子课题承担单位的专家和代表70余人参加了会议。/pp  项目启动会由张玉奎主持,大化所科技处副处长张宇首先代表所里致辞。随后,张玉奎为专家颁发聘书,聂启昌介绍了项目管理规定。张丽华向项目专家组汇报了项目的整体情况,各课题负责人分别汇报了各课题的任务目标、研究内容、实施方案以及研究计划等情况。专家组对本项目实施方案进行了审议讨论,对本项目给予了充分的肯定,同时对项目实施提出了合理中肯的建议,对本项目今后的开展具有积极的推动作用。/pp style="text-align: center"img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201710/insimg/ecfb9c48-126a-4791-a0e4-7e9de81626a1.jpg" title="W020171030526310365904_副本.jpg"//pp  国家重点研发计划“深度覆盖的蛋白质组精准鉴定与定量新技术究”项目设置四个课题。课题一、可变剪切和新生肽链组的高灵敏鉴定技术 课题二、基于高效标记和特征肽段的蛋白质组精准定量技术 课题三、基于高效分离的蛋白质组深度覆盖定量技术 课题四、纯化蛋白质的全序列高准确测定技术。通过本项目的实施,将在蛋白质组精准鉴定与定量领域取得一批具有自主知识产权的突破性和创新性研究成果。为推动我国蛋白质科学跨越式发展,并达到国际领先水平提供重要技术支撑。/pp style="text-align: center "img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201710/insimg/8f950f66-961a-4770-914d-bd2ebf603e80.jpg" title="W020171030526310378848_副本.jpg"//p
  • 单个蛋白质分子检测技术取得新突破
    中国科学技术大学研究人员领衔的一个团队最近利用钻石中的一种特殊结构做探针,首次在室内温度空气条件下获得单个蛋白质分子的磁共振谱。该成果使利用基于钻石的高分辨率纳米磁共振成像诊断成为可能。  这一发现5日发表在新一期美国《科学》杂志上。负责该研究的中国科学技术大学教授杜江峰说,通用的磁共振技术已被广泛用于基础研究和医学应用等多个领域,但其研究对象通常为数十亿个分子,单个分子独特的信息无法观测。基于钻石的新型磁共振技术在继承传统磁共振优势的同时,将研究对象推进到单个分子,成像分辨率由毫米级提升至纳米级,但其主要难点是源自单分子的信号太弱。  为此,杜江峰的团队利用碳-12富集的钻石为载体,注入氮离子使其产生一种名为&ldquo 氮-空位点缺陷&rdquo 的结构,并使该结构发挥探针作用,在纳米尺度上靠近被探测的蛋白质。此外,他们利用一种名为&ldquo 多聚赖氨酸&rdquo 的物质保护蛋白质,确保其在研究过程中的稳定性。  研究人员选取了细胞分裂中的一种重要蛋白质MAD2为研究对象。经过两年多的努力和逾百次尝试,最终他们成功在室内温度及空气条件下首次获取了单个蛋白质分子的磁共振谱,并通过谱形分析,获取了其动力学性质。  关于这项技术的用途,杜江峰表示,最直接的用途是在不影响蛋白质性质的前提下检测其结构和动力学性质,直接在细胞膜上或细胞内研究蛋白质分子,&ldquo 这对生命科学研究来说有极大吸引力&rdquo 。  总之,该技术拓宽了单个分子领域的研究范围,在分析化学、结构生物学、高分子、磁性材料等领域具有重要应用前景和实用价值。以此为基础,结合扫描探针、高梯度磁场等技术,未来可将该探测技术用于生命及材料领域的单个分子成像、结构解析、动力学监测,甚至直接深入细胞内部进行微观磁共振研究,为获得科学新发现孕育可能。  《科学》杂志的审稿人评价该工作是&ldquo 单个蛋白质分子检测的突破性成果&rdquo ,开启了利用&ldquo 氮-空位点缺陷&rdquo 进一步研究&ldquo 自旋标记&rdquo 蛋白质的可能,有重要应用前景。参与这项研究的还有来自中国科学院强磁场科学中心和德国斯图加特大学的研究人员。  原文检索:Single-protein spin resonance spectroscopy under ambient conditions
  • 蛋白质组测序也迈入千元时代?
    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。
  • 超高效液相色谱—UHPLC改进大蛋白质分子的分离度
    首次将 UHPLC 用于小分子分离时,能得到很好的峰形,但是蛋白质峰的分离几乎没有那么好,因此通常不可能显着缩短运行时间。然而,最近对蛋白质进一步改进让UHPLC 可以提供更好的分离度和更短的运行时间。虽然 UHPLC 不能让科学家始终看到蛋白质之间的所有差异,但它可以让他们看到一些差异——例如,在大体形态、二硫化物异构体、脱氨基作用和蛋白质折叠方面。蛋白质研究人员使用不同的色谱模式来实现这一目标,例如反相色谱 ( RPC )、离子交换 色谱( IEX ) 和尺寸排阻 ( SEC ) 色谱。 为了成功分离出蛋白质的细微变化,可以通过仪器控制在储存和分离过程中具有生物相容性和准确的温度控制来保护脆弱的蛋白质样品免受外部因素的影响。许多蛋白质研究人员在质谱 ( MS ) 分析之前使用超高效液相色谱技术分离蛋白质。这可以很好地工作,具体取决于 UHPLC 分析的模式。 色谱填料改进的粒子技术也对提高蛋白质分析有着显著推进作用。传统上,UHPLC 对小分子的定义特征是直径小于 2 微米的全多孔颗粒柱。但是,这些对较大的蛋白质效果不佳,因为它们会导致背压增加、液相色谱柱堵塞和其他仪器维护问题。对于这个问题,改进的色谱填料采用核壳颗粒(也称为表面多孔、几何结构、融合核或混合颗粒)由被多孔外层包围的实心球形内层制成,可提高 UHPLC 的分离效率处理更大的蛋白质。 恒谱生USHA和USHB系列填料从1.8粒径到200、300甚至更大的粒径都具有很好的重现性、选择性和高分离度的优点。独有的键合方式,可实现百分百水相条件。不管是反相分析还是正相分析,都可以找到合适的色谱柱,能够高效分析维生、类固醇、蛋白质、单糖、多糖、氨基酸等多种物质。 UHPLC 的应用正在扩大,并且越来越多地包括生物治疗药物。核壳颗粒通常用于分离免疫球蛋白, IgG 疗法是当今蛋白质治疗工作的zui大份额。未来可能超高效液相色谱会在核壳颗粒以及研究和生物制药应用方面取得进一步的技术发展。作为化学和生物学的交叉点,用于蛋白质的 UHPLC 已准备好进入一系列有趣的应用领域。
  • 蛋白质组学全球市场已达500亿美元
    01 摘要蛋白质组学目前的研究活动的成长与基因组学早期的发展轨迹相似。基因组学花费了大概十年的时间实现了产业化。尽管蛋白质组学技术起步的时间比基因组学更早,但蛋白质组学相对更大的复杂性导致其与基因组学相比需要更先进的技术。然而,今天,蛋白质组学的重要研究瓶颈正在被不断突破,让科学家们看到了其在研究、转化和临床意义上达到与基因组学相当的水平的前景。因此,随着时间的推移,蛋白质组学在研究和临床中应用的商业机会将与基因组学的可用市场总量(TAM)规模趋于一致,目前全球TAM已经达到500亿美元。并且我们有理由相信,由于蛋白质组学动态、变化的性质将使得其超过基因组学而转化为更加具有经常性、重复性的临床应用。质谱是最能促进蛋白质组学工业化的技术,但其工作流程的标准化,尤其是样品制备阶段的标准化,仍然存在着挑战。对于长期投资商来说,应该对在这个生态圈中拥有于众不同知识产权的供应商给与更大的关注。尽管以基于高元多工分析方法为代表的新兴检测方法与质谱方法相比仅处于早期发展阶段,但也具有巨大的潜力。02 背景与投资情况论述生命的基本构成部分是核酸和氨基酸。核酸是基因的基本构成成分。氨基酸是蛋白质的基本构成成分。事实上,我们体内每个细胞的成分都可以归类于蛋白质、基因、脂质或碳水化合物这四类大分子化合物。脂质和碳水化合物组成简单不易出错。因此,最重要的是对基因和蛋白质进行深入了解。我们对人类生物学的理解,从细胞功能到疾病的因果关系,再到药物治疗,都是我们对基因组学和蛋白质组学知识的衍生品。在20世纪,先进显微镜和生物化学技术的发明导致我们对基于结构的蛋白质和基因的理解有了很大的进步。在21世纪,基因组学经历了一场革命,使其从一个刚刚起步的研究领域经历了工业化的过程,成为了临床生物学重要方面。这不仅使得人类对生物学有了更深更新的了解,也提供了包括液体活检诊断,CAR-T细胞治疗,甚至是mRNA疫苗的一系列新的临床治疗及诊断方法。蛋白质组学在21世纪也取得了重要进展。这不仅是由于质谱和X射线晶体学等成像方面新技术的出现,也是由于免疫检定试剂方面的生物化学方法创新,使得我们可以分离特定的蛋白进行进一步的研究。与基因组学相比,蛋白质组学还未取得飞跃。这并不是由于它相对于基因学的有较小的前景和应用场景,这只与它的方法的复杂性有关。我们认为,下一个十年蛋白质组学将进入快车道,使生物学研究、医学治疗和诊断方面进入一个以蛋白质为中心的新时代。蛋白质组学的挑战。超过95%的获得FDA批准的药物都是以蛋白质为目标,但蛋白质组中的多数组分却尚未被人们所了解。我们相信,十年后,西方国家的蛋白质组学公司所创造的股权价值将与今天基于基因组学的公司所创造的约2500亿美元的市值相当或更多。创新的速度正在加快:在1869年由弗里德里希-米歇尔(Friedrich Miescher)发现核酸之后近85年才由沃森和克里克于1953年发现了DNA双螺旋。从沃森和克里克的发现到2001年第一个人类基因组序列的发表花费了近50年时间。从2001年人类基因组的第一份草图到2021年7月公布的第一份完整序列花费了20年时间。总而言之,从核酸发现到确定完整的人类基因组花费了近155年的时间。在接下来的155年里,创新的速度将呈指数型增长,而蛋白质组学将是其中最大的受益者。03 蛋白质组学的今天:挑战与机遇什么是蛋白质组学?它为什么重要?图一:蛋白质组学受益于多种技术跨越式进步蛋白质组学作为一个术语首次出现在1996年,它被定义为对一个细胞系的整个蛋白质图谱进行大规模表征。蛋白质组学的要点是完整性和深度:通过检测和解读该细胞中的所有蛋白质的作用以及相互作用来彻底了解细胞功能,而不是应用传统的通过抗体分离已知蛋白质的方法单独检测每个蛋白质。基于抗体的蛋白质检测将继续在后续的工作中得到应用,但蛋白质组学是针对所有蛋白质,它们的相互作用,及其多种形态的大规模、高通量、高灵敏度的分析。因为蛋白质修饰和相互作用出错是发生疾病的通常原因,蛋白质组学研究对理解造成疾病发生的原因非常重要,Source: Graves PR, Haystead TA., Molecular biologist’s Guide to Proteomics (2002)04 蛋白质组学和基因组学之间的关系是什么?当马克-威尔金斯(Mark Wilkins)在1996年首次使用蛋白质组学一词时,他明确表示他指的是“基因组的补充”。基因是细胞的说明书。通过RNA的表达,他们指示细胞要构建哪些蛋白质。蛋白质细胞构建之后,它们通过与其他蛋白质和环境的相互作用而被翻译和修饰。因此,1) 基因组学的大部分功能效用通过蛋白质组体现;2) 下游事件-包括蛋白质间的相互作用,新的蛋白质形态和动态修饰的产生,及其对细胞分裂的影响-是蛋白质组学而不是基因组学的主题。Source: Virag D, Dalmadi K B. Current Trends in the Analysis of Post-translational Modifications (2020)因此,基因组学和蛋白质组学是相互关联的,而不是分开的,但蛋白质组学在功能上更为重要及复杂。有25000个独立的基因,但有超过100万种蛋白形式。虽然一个人的基因组不会改变,但一个人的蛋白质组是动态的。身体里的变化是通过蛋白质的修饰来表达的。你出生时的基因组和今天一样。但你的蛋白质组每天都在变化。05 为什么蛋白质组学研究如此困难?1. 分子的复杂性和多样性Source: Creative-Proteomics.com蛋白质分子本身的分子结构更为复杂。DNA是由4种核苷酸组成的,而蛋白质是由20种不同的氨基酸组成的。翻译后修饰,如甲基化和羟基化,改变了蛋白质的形态和功能。每个蛋白质可以有9种不同的蛋白形式。取决于翻译后修饰和蛋白质间的相互作用。这意味着同一个蛋白质可以有9种不同的功能。DNA的分子结构相对简单,有4种核苷酸变体,这意味着基因测序方法(如合成测序)不能应用于蛋白质组。需要新的、更复杂的、定制的方法来捕获生物样本中数百万种不同的蛋白质形态。2. 动态范围问题Source: Montanaro Research Aebersold R., Targeted Proteomic Strategy for Clinical Biomarker Discovery (2009)Y轴表示血浆样品中特定蛋白质分子的浓度和丰度。虽然有些蛋白质的含量极高,但大多数蛋白质类型的浓度很小,甚至可以忽略不计。红圈中的蛋白质存在于蛋白质组的“黑暗角落”,在这种极低的丰度下,这些蛋白质非常难以测得。大多数蛋白质的丰度极低。在血浆细胞中发现的约12,000个独立的蛋白质中,前10个占总蛋白量的90%,而其他约11,990个仅占10%。3. 少数的暴政如下饼图显示了血浆样品中蛋白质的相对丰度。单一的一种蛋白质,即血浆白蛋白,占了57%的总丰度,使读取其余的1万种蛋白质更加困难。Source: Anderson NG., Molecular Cell Proteomics (2002)06 蛋白质组学市场机遇有多大?我们相信,蛋白质组学在分子生物学研究以及临床医学和诊断方面有与基因组学一样远大的前景。Source: Montanaro Research自2001年第一个人类基因组的组装以来,基因组学已经成为生物医学的一个工业化部分, 纯基因组学公司的总市值达到2400亿美元。Illumina是其中最大的公司。蛋白质组学TAM(可用市场总量)如今已经达到数百亿美元。Somalogic estimate the total TAM to be $50 bn (Source: Somalogic)虽然临床应用方面的TAM具有最大的长期潜力,但在未来5年内研究和发展方面的TAM是最容易解决的。Source: Souda P., Proteomics: The Next Frontier, SVB Leerink (2021)SVB Leerink的蛋白质组学专家Puneet Souda估计,目前仅美国的研发TAM 有140亿美元,这基于学术界和制药业共约 26,100 个实验室总经费的2.5%的保守估计。如果我们把西方国家的实验室数量看作是约50,000个,并更合理的假设占总经费的5%的资金分配给蛋白质组学研究,我们估计在全球发达经济体中的蛋白质组学研发TAM为500亿美元。
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