完整蛋白质

重磅！史上首次定量检测完整的人类蛋白质组在一项新的研究中，来自瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）和美国系统生物学研究所等机构的研究人员开发出人类SRMAtlas（Human SRMAtlas），即靶向识别和可重复地定量预测的人类蛋白质组中所有蛋白质的高度特异性质谱检测方法汇编目录，包括许多剪接变异体、非同义突变和翻译后修饰。利用一种被称作选择性反应监控（selected reaction monitoring, SRM）的技术，研究人员利用166174种已被充分了解的化学合成蛋白特征性肽（proteotypic peptide）开发出这些检测方法。相关研究结果发表在2016年7月28日那期Cell期刊上，论文标题为“Human SRMAtlas: A Resource of Targeted Assays to Quantify the Complete Human Proteome”。论文第一作者为来自美国系统生物学研究所的Ulrike Kusebauch博士。论文通信作者为来自美国系统生物学研究所的Robert Moritz教授和来自瑞士苏黎世联邦理工学院的Ruedi Aebersold。SRMAtlas资源在http://www.srmatlas.org网站上可以免费获取，将有助于公平地开展重点的、假设驱动的和大型蛋白质组规模的研究。研究人员期待这一资源将极大地加快基于蛋白质的实验室生物学发展从而有助理解疾病转化和健康轨迹，这是因为如今在理论上能够鉴定和定量检测出任何样品中的任何人类蛋白。能够可靠地和可重复性地检测任何组织或细胞类型的人类蛋白质组中的任何一种蛋白在理解系统层次的性质以及正常生理下和患病时的特异性途径方面引发变革。在Moritz教授实验室中，研究团队能够利用SRM方法产生并验证了一种由高度特异性地靶向蛋白质组检测方法组成的汇编目录，而且通过这种广泛获取的、灵敏的和强健的靶向质谱方法SRM，能够定量检测20,277种已被标注的人类蛋白中的99.7%。这种人类SRMAtlas提供明确的检测坐标来确定性地鉴别生物样品中蛋白质特征性的肽。尽管2003年，人们成功地了完成人类基因组计划（Human Genome Project），构建出所有人类基因的目录，但是大多数蛋白质研究仍然聚焦在在绘制出人类基因组图谱之前科学家们研究的蛋白中相对较小的一部分蛋白上。若要超越这种停滞不前的蛋白质-基因组学研究方法，就应需要为几乎每种人类蛋白开发高度特异性的检测方法。利用人类SRMAtlas等资源，测量任何一种人类蛋白质的前景如今变成现实。如今，人类SRMAtlas提供已经过验证的质谱检测方法，这些检测方法是基于一种统一的一致的检测人类蛋白质组中几乎每种蛋白的过程开发出的SRM技术而开发的。这些检测方法可快速地用于系统生物学和生物医学研究中以便高度灵敏地和高度选择性地鉴定和定量检测任何一种人类蛋白，以及指导完整的蛋白质图谱绘制来了解它们的生物学功能。个人化医学奖依赖于分子特征来监控人们的健康状态，提供信号来鉴定健康轨迹发生的变化，以及首先在临床试验随后在临床实践中提供信息来让合适的患者匹配正确的药物。这种人类SRMAtlas计划稳步地将蛋白组学推到前沿，并且为蛋白质组学在癌症登月计划（Cancer Moonshot）中发挥较大的作用添砖加瓦。

2013年9月7日， 重庆 &ndash 在今天开幕的第八届中国蛋白质组学大会上，GE医疗生命科学部以&ldquo 成功的要素&rdquo (Ingredients for Success)为主题精彩亮相。通过仪器展示、技术培训等多种形式，向参会嘉宾、学者全面展示其完整的蛋白质研究解决方案。 GE医疗此次从&ldquo 探索、 发现、纯化、鉴定、确证&rdquo 五个方面展示了其领先的蛋白质研究解决方案。从组学的解析和修饰的鉴定，到分子及细胞水平的结构与功能的探索，GE医疗都可以提供一系列的世界领先的科研工具，以跨学科的技术与手段，帮助科学家解决蛋白质组学研究中的难题。 GE展台 会议期间，GE医疗展示了AKTA Pure 和AKTA Avant蛋白纯化系统，这两款世界知名的生物大分子纯化系统已经成为基础科研机构和医药企业的必备工具，而其丰富的色谱柱与填料产品，更是为应对分离纯化的各种挑战提供了多样化的选择。就在会议前夕，GE医疗发布了最新的AKTAPure150纯化系统，其系统单泵最高流速可以达到150mL/min，且可以兼容直径范围在70~100mm的工业层析柱。伴随着这款高流速系统的推出，Ä KTApure 系列选择将更丰富，涵盖从实验室级别到小规模工业级别的梯度解决方案，用户可以根据预期的纯化规模选择更为合适贴心的系统。 GE医疗的Biacore与 MicroCal非标记生物物理技术，是全面解析生物分子相互作用的不二选择，此次展示的ITC200从高灵敏的热力学角度解密分子间的相互作用，及其结构和功能，在分子水平上描述相互作用的发生机制，在药物设计、蛋白质和酶工程，以及蛋白质结构等领域有这广泛的应用。此外GE医疗还展出了DeltaVision高分辨活细胞显微镜，DV Elite拥有创新的优秀光学组件，是目前最灵敏的显微镜之一，已成为长时间活细胞成像和研究的利器。 GE医疗员工向参会代表介绍高分辨活细胞成像系统 在大会举办的&ldquo 蛋白质组学新技术培训&rdquo 中，GE医疗生命科学部应用工程师张名昌进行题为&ldquo 如何成功进行荧光Westernblotting实验&rdquo 的技术培训，介绍了运用GE医疗生命科学部的ImageQuant LAS和Typhoon系列成像系统实现荧光WesternBlotting的整体解决方案。同时，还与到场嘉宾一同分享和讨论荧光Western Blotting的实验经验和应用。更多相关信息，请咨询GE医疗生命科学部热线：800-810-9118 或 400-810-9118。

大家好，本周为大家分享一篇发表在Analytical Chemistry上的文章，Improved Label-Free Quantification of Intact Proteoforms Using Field Asymmetric Ion Mobility Spectrometry [1]，文章的通讯作者是美国俄克拉荷马大学的Luca Fornelli教授。完整proteoforms的非标记高通量定量方法的应用对象通常为从整个细胞或组织裂解物中提取的0 - 30 kDa质量范围内蛋白质。然而当前，即使通过高效液相色谱或毛细管电泳实现了proteoforms的高分辨率分离，可鉴定和定量的proteoforms的数量也不可避免地受到固有的样品复杂性的限制。近年来，随着质谱技术的发展，自上而下蛋白质组学质谱(top-down proteomics)研究中蛋白质的鉴定数量大大提升，生成了包含数万种proteoforms的数据集，但在proteoforms的量化能力方面并没有得到相应的性能提升。为克服这一问题，本文中作者通过应用场不对称离子迁移谱法(Field asymmetric ion mobility spectrometry, FAIMS)对大肠杆菌中的proteoforms进行了非标记定量。由此产生的改进允许在单次LC-MS实验中采用多个FAIMS补偿电压(Compensation voltages, C.V.)，而不会增加整个数据采集周期。与传统的非标记定量实验相比，FAIMS的应用在不影响定量准确性的情况下，大大增加了鉴定和定量的proteoforms数量。首先，作者优化了质谱stepped-C.V.数据采集方法对Orbitrap Eclipse性能的影响，并从中筛选出了最优条件(−40、−20、0 V组合)。所有最新的基于Orbitrap的质谱仪(包括Exploris platform和Orbitrap Ascend)都可以采用single time-domain transients(即单次微扫描)在top down FTMS实验中生成高质量的质谱图。作者认为这对于在单次LC - MS2运行期间应用多个C.V.值的采集策略特别有益。接下来，作者应用该方法对大肠杆菌中的蛋白质进行了检测，并与传统的LC - MS2 DDA采集方法进行了比较(图1)。如图所示，每个C.V.值下的总离子流图都不同，且这一额外的分离导致在LB(Luria broth)和M9(醋酸钠处理)样品中鉴定到的proteoforms的数量显著提升。　　图1. 样本制备方法和proteoforms鉴定结果总结虽然在LC-FAIMS和LC-only数据集中，大多数鉴定到的proteoforms质量都小于15 kDa，但其中约20%的质量大于18 kDa甚至高达33.3 kDa(图2)。对已鉴定的proteoforms列表的深入分析表明，达到鉴定低丰度proteoforms的关键参数之一是在串联质谱(MS2)中有足够的时间注入离子。　　图2. A. FAIMS和非FAIMS鉴定到的proteoforms的质量分布。B. 鉴定到的proteoforms与注射时间之间的关系。最后，作者采用ProSight PD v 4.2 (Proteineous, Inc)进行了基于MS1的非标定量，结果显示基于FAIMS的数据集在LB样品(蓝色)和M9样品中检测到的差异表达的proteoforms均有所增加(图3)。作者评估了两个数据集之间的差异(使用和不使用FAIMS采集数据)，以验证FAIMS的应用是否会对量化准确性产生不利影响，结果只有1个proteoform显示相互矛盾的丰度趋势。这种差异是由于该蛋白和一个共流出蛋白之间质谱峰几乎完全重叠造成的。它们具有非常接近的单同位素质量，这样高水平的信号干扰可以很容易地干扰基于MS1的量化。启用FAIMS可以使MS1谱图简化，因为两种proteoforms可以富集在两种不同的C.V. 值下。　　图3. 大肠杆菌proteoforms无标记定量结果分析。作者将LC - FAIMS - MS2数据集与通过BUP在类似样品上获得的非标定量结果进行比较，得出两个主要的结论:1. BUP仍然对蛋白质组提供了更深层次的定量表征 2. BUP提供了与单个基因相关的所有产物的整体丰度水平信息 而TDP方法表明，给定的UniProt accession可以由多个差异表达的proteoforms组成，可能具有不同的行为(即在给定条件下，一些被上调，另一些被下调)。这一额外的信息可能具有潜在的生物学意义，但在基于BUP的定量分析中可能会被遗漏。本文描述的基于FAIMS的定量数据采集方法与PEPPI(Passively eluting proteins from polyacrylamide gels as intact species)蛋白分离技术完全兼容，产生0 - 30 kDa的组分，并且可以方便地根据待分析蛋白的平均质量调整质谱参数(C.V.值)，未来在更大的蛋白质定量方面具有广阔的应用前景。　　撰稿：张颖　　编辑：李惠琳　　原文：Kline JT, Belford MW, Huang J, Greer JB, Bergen D, Fellers RT, Greer SM, Horn DM, Zabrouskov V, Huguet R, Boeser CL, Durbin KR, Fornelli L. Improved Label-Free Quantification of Intact Proteoforms Using Field Asymmetric Ion Mobility Spectrometry. Anal Chem. 2023 Jun 13 95(23):9090-9096.　　李惠琳课题组网址www.x-mol.com/groups/li_huilin　　参考文献　　1.Kline JT, Belford MW, Huang J, Greer JB, Bergen D, Fellers RT, Greer SM, Horn DM, Zabrouskov V, Huguet R, Boeser CL, Durbin KR, Fornelli L. Improved Label-Free Quantification of Intact Proteoforms Using Field Asymmetric Ion Mobility Spectrometry. Anal Chem. 2023 Jun 13 95(23):9090-9096.

大家好，本周为大家分享一篇发表在Anal Chem上的文章，Native Ambient Mass Spectrometry Enables Analysis of Intact Endogenous Protein Assemblies up to 145 kDa Directly from Tissue [1]。该文章的通讯作者是来自英国伯明翰大学的Helen J. Cooper教授。非变性原位质谱（native ambient mass spectrometry, NAMS）是一种新型的自上而下质谱分析方法。它结合非变性质谱和原位质谱的优势，可直接在蛋白质及其复合物的生理环境中进行对其进行无标记表征。NAMS可提供蛋白质结构、空间及瞬时相互作用的信息，具有直接从组织中分析内源性蛋白质组装体的巨大潜力。但是，目前，NAMS仅成功应用于直接检测低分子量 (20kDa) 或高丰度的蛋白，如血红蛋白四聚体或RidA 同源三聚体。目前应用于组织中蛋白质NAMS分析的技术有液体萃取表面分析（LESA）与纳喷雾解析电喷雾电离 (nano-DESI) [2]。LESA需要对组织底物进行自动微液节点采样，然后进行纳喷雾电离（nanoESI）进行MS分析。nano-DESI则通过探针与流动相形成流动溶剂桥，与样品直接接触，之后进行质谱分析成像。在本研究中，作者采用NAMS对大鼠脑、肾、肝组织切片中的蛋白质组装体进行全面分析。主要通过调整质谱仪中的离子光学和气体压力以改善m/z传输与纳喷雾性能，来实现对较大蛋白质组装体的分析。结果鉴定出八种蛋白质组装体，证明了NAMS的可及分子量高达145kDa，并通过nano-DESI质谱成像在大脑和肾脏中绘制了高达94kDa的蛋白质组装体的空间分布。在脑组织中，作者通过nano-DESI NAMS绘制了大鼠大脑切片中分子量为37.0–66.4kDa的完整蛋白质复合物的空间分布以及对应的质谱图（图1a,b）。实验成功鉴定并成像出大鼠脑组织中三种蛋白质组装体，包括同源三聚体细胞因子巨噬细胞迁移抑制因子 (MIF, 37.0kDa)、同源二聚体磷酸甘油酸变位酶1 (PGAM1, 57.6kDa)和苹果酸脱氢酶2 (MDH2, 66.4kDa)。结果发现，MIF在整个脑组织区域是均匀分布（图1c）。作者通过nano-DESI-HCD MS2分析产生的单体 (5+、4+) 和二聚体 (5+) 亚基和序列离子的谱图，识别出MIF（图1d）。作者还利用nano-DESI-HCD MS2成功识别出PGAM1，并发现PGAM1在大脑皮层区域中显示出高丰度，而在中脑和胼胝体中的丰度较低（图1e，f）。相比之下，MDH2在脑组织中的空间分布基本均匀（图1g，h）。检测到的结果与蛋白在大鼠脑中的实际分布相符合，可信度较高。图 1. 离子图像和 HCD MS2光谱表明大鼠脑中蛋白质复合物的亚基解离。(a) H&E染色的连续组织切片的光学图像。标签：Ce,小脑；C，大脑皮层；CC，胼胝体；F，穹窿；V，侧脑室区；Mb，中脑；Me，髓质和脑桥；H，海马；Th，丘脑；Ht，下丘脑；BG，基底神经节；OR，嗅觉区域。(b) Nano-DESI 全扫描质谱，代表光学图像中标记为“(b)”的像素。（c，d）巨噬细胞抑制因子同源三聚体显示均匀分布。（e，f）PGAM1同型二聚体分布。（g，h）MDH2同型二聚体分布。此外，作者在大鼠肾脏中鉴定了四种同源二聚体蛋白组件（61.2-94.2kDa），包括ω-酰胺酶 (61.2kDa)、MDH2 (66.4kDa)、苹果酸脱氢酶1 (MDH1, 72.8kDa) 和α-烯醇化酶 (94.2kDa)，并将其成像（图2）。其中观察到的α-烯醇化酶为金属结合形式，每个亚基上结合了2个Mg 2+离子。图 2. (a)大鼠肾脏的H&E染色连续切片显示皮质(C)和髓质(M)组织。(b)在MSI期间获得的大鼠肾皮质组织中单个nano-DESI 像素的示例全扫描质谱。(c, d)α-烯醇化酶同型二聚体。(e, f)苹果酸脱氢酶1。(g, h) MDH2同型二聚体。(i, j) ω-酰胺酶。研究还从大鼠肝组织中鉴定出同型三聚体鸟氨酸转氨甲酰酶（OTC，108.8kDa）和同型四聚体乳酸脱氢酶A（LDHA，145.4kDa）（图3）。其中，在全扫描模式下，nano-DESI可以检测到145.4kDa的LDHA的较弱信号。通过nano-DESI-PTCR MS2的进一步确认，检测到的物质确实为LDHA。图3. (a) 直接来自大鼠肝组织的完整OTC同源三聚体的nano-DESI-PTCR MS 2。(b) 完整OTC同源三聚体的nano-DESI-HCD MS 2显示亚基质量为36.2kDa。(c)完整LDHA同源四聚体 (145.4kDa)的nanoESI-PTCR MS2。(d)完整LDHA 同源四聚体的nanoESI-HCD MS2。在此研究中，作者成功利用NAMS质谱分析方法，直接从组织中检测并鉴定出内源性蛋白质组装体，分子范围为37.0-145.4kDa，包括二聚体、三聚体以及四聚体。其中检测到的上限（145.4kDa）超出LESA MS报道的质量上限的两倍，比nano-DESI 报道过的质量上限高出100kDa。通过调整离子光学和高m /z的气体压力，或者后续仪器和方法的开发，NAMS有可能进一步突破145.4kDa的上限，检测到分子量更大的蛋白组装体。[1]Hale OJ, Hughes JW, Sisley EK, Cooper HJ. Native Ambient Mass Spectrometry Enables Analysis of Intact Endogenous Protein Assemblies up to 145 kDa Directly from Tissue. Anal Chem. 2022 Apr 12 94(14):5608-5614.[2]Hale OJ, Cooper HJ. Native Mass Spectrometry Imaging and In Situ Top-Down Identification of Intact Proteins Directly from Tissue. J Am Soc Mass Spectrom. 2020 Dec 2 31(12):2531-2537.

目的以单克隆抗体完整蛋白的UPLC/MS分析为例，展示UNIFI&trade 科学信息系统这个平台在精确质量测定、数据处理和报告方面的强大功能。背景生物治疗药物得到了越来越多的关注，无论是药监部门还是生物制药企业，有效剖析单克隆抗体(mAb)尤为重要。在同一软件平台中实现数据采集和处理，并同时满足审计追踪的要求，是符合法规要求的重要因素。蛋白质药物会发生翻译后修饰，如糖基化等，由于糖基化在生物系统中有几项重要的功能，因此，准确鉴定抗体药物的糖基化情况是蛋白药物监管指导原则中的一部分。为确保生物药物的安全性和有效性，快速、准确地对糖蛋白进行分析是十分必要的。ACQUITY UPLC H-Class Bio系统的高分辨生物分子分离能力与Xevo G2 Tof 高质量精度的高分辨飞行时间质谱检测技术相结合，为生物药物分析实验室提供了常规分析用的UPLC/MS系统。基于UN IFI的完全一体化分析平台突破了以往采集、处理色谱及质谱数据的局限性，并可自动生成报告。每个mAb分析都会产生一个非常庞大的数据组，需要对各种不同的糖基化修饰进行阐释，以便对最终产品进行综合鉴定。这个步骤会限制其它高通量分析过程的效率，并且很难实现自动化。基于UN IFI的完全一体化分析平台突破了以往采集、处理色谱及质谱数据的局限性，并可自动生成报告。解决方案为解决数据分析耗时长的问题，促进治疗用单克隆抗体（mAb）的数据处理，基于UNIFI的生物制药系统解决方案专门配置了完整蛋白分析方案。这是一个完整的方案：采集了UPLC/MS数据后，以高通量方式进行全自动的数据处理和结果标注，得到的数据结果可在导出后进行数据管理。曲妥珠单抗的UPLC/MS分析以全自动的方式进行，使用0.1%甲酸水溶液和0.1%甲酸乙腈溶液分别用作流动相液A和B。为成功进行色谱分离，色谱柱的温度必须设定至80 ° C。这套完整的生物制药系统解决方案包括如下要素：ACQUITY UPLCH-Class Bio系统，ACQUITY UPLC BEH300 C4 色谱柱和Xevo G2 Tof质谱系统，UNIFI科学信息系统用于数据的采集、处理和报告。完整蛋白分析报告可显示不同的报告内容，用户可以自主设置具体的报告内容：TIC色谱图；原始质谱数据、去卷积处理后的数据和棒状质谱图；及LC/MS数据分析结果的总表（图-1）。该详细视图为在特定质量范围及以本方法设定的参数范围内的去卷积处理后数据。去卷积图谱反映了抗体药物的几个主要的糖型，与葡萄糖残基数量和岩藻糖基化程度对应。另一个报告的格式是表格，该表列出了完整单克隆抗体（mAb）的质量测定结果和不同糖型（图-2）。报告还列出了曲妥珠单抗不同糖型的质谱峰的测量值以及与理论值之间的误差，并列出了TIC色谱图的色谱保留时间。这样一种完整的LC/MS分析方法使用户可灵活运用原始数据和处理后的数据，并进行快速而有效的数据管理。总结本应用通过单克隆抗体（mAb）完整蛋白分析应用展示了基于UNIFI的生物制药系统解决方案的强大功能。现代仪器系统和先进的分析技术突破了生物制药企业以往的限制，能够对其生产过程进行严格的监控。高效而经济的UPLC/MS分析方法，结合UNIFI科学信息系统进行数据处理和报告，不仅可满足法规的要求，还有助于完整蛋白鉴定。UPLC/MS平台可覆盖从详细的蛋白结构鉴定到复杂的数据管理整个过程。

在一项新的研究中，来自瑞士苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)和美国系统生物学研究所等机构的研究人员开发出人类SRMAtlas(Human SRMAtlas)，即靶向识别和可重复地定量预测的人类蛋白质组中所有蛋白质的高度特异性质谱检测方法汇编目录，包括许多剪接变异体、非同义突变和翻译后修饰。利用一种被称作选择性反应监控(selected reaction monitoring, SRM)的技术，研究人员利用166174种已被充分了解的化学合成蛋白特征性肽(proteotypic peptide)开发出这些检测方法。相关研究结果发表在2016年7月28日那期Cell期刊上，论文标题为“Human SRMAtlas: A Resource of Targeted Assays to Quantify the Complete Human Proteome”。论文第一作者为来自美国系统生物学研究所的Ulrike Kusebauch博士。论文通信作者为来自美国系统生物学研究所的Robert Moritz教授和来自瑞士苏黎世联邦理工学院的Ruedi Aebersold。　　SRMAtlas资源在http://www.srmatlas.org网站上可以免费获取，将有助于公平地开展重点的、假设驱动的和大型蛋白质组规模的研究。研究人员期待这一资源将极大地加快基于蛋白质的实验室生物学发展从而有助理解疾病转化和健康轨迹，这是因为如今在理论上能够鉴定和定量检测出任何样品中的任何人类蛋白。　　能够可靠地和可重复性地检测任何组织或细胞类型的人类蛋白质组中的任何一种蛋白在理解系统层次的性质以及正常生理下和患病时的特异性途径方面引发变革。在Moritz教授实验室中，研究团队能够利用SRM方法产生并验证了一种由高度特异性地靶向蛋白质组检测方法组成的汇编目录，而且通过这种广泛获取的、灵敏的和强健的靶向质谱方法SRM，能够定量检测20,277种已被标注的人类蛋白中的99.7%。这种人类SRMAtlas提供明确的检测坐标来确定性地鉴别生物样品中蛋白质特征性的肽。　　尽管2003年，人们成功地了完成人类基因组计划(Human Genome Project)，构建出所有人类基因的目录，但是大多数蛋白质研究仍然聚焦在在绘制出人类基因组图谱之前科学家们研究的蛋白中相对较小的一部分蛋白上。若要超越这种停滞不前的蛋白质-基因组学研究方法，就应需要为几乎每种人类蛋白开发高度特异性的检测方法。利用人类SRMAtlas等资源，测量任何一种人类蛋白质的前景如今变成现实。如今，人类SRMAtlas提供已经过验证的质谱检测方法，这些检测方法是基于一种统一的一致的检测人类蛋白质组中几乎每种蛋白的过程开发出的SRM技术而开发的。这些检测方法可快速地用于系统生物学和生物医学研究中以便高度灵敏地和高度选择性地鉴定和定量检测任何一种人类蛋白，以及指导完整的蛋白质图谱绘制来了解它们的生物学功能。　　个人化医学奖依赖于分子特征来监控人们的健康状态，提供信号来鉴定健康轨迹发生的变化，以及首先在临床试验随后在临床实践中提供信息来让合适的患者匹配正确的药物。这种人类SRMAtlas计划稳步地将蛋白组学推到前沿，并且为蛋白质组学在癌症登月计划(Cancer Moonshot)中发挥较大的作用添砖加瓦。

Thermo Scientific Exactive Plus EMR 和 Q Exactive Plus Orbitrap 系统在 HUPO上加入最新 Orbitrap Fusion Tribrid 和 TSQ Quantiva 以及 Endura 系统 YOKOHAMA,HUPO,Sept. 13, 2013&mdash &mdash 新核心&ldquo Tribrid&rdquo 三合一质谱和三重四极杆液相色谱质谱（LC-MS）平台以无与伦比的性能和易用性帮助用户革新工作效率。在这两款新质谱平台发布之后不到四个月，赛默飞又发布了两款为提高完整蛋白质分析能力和&ldquo quanfirmation&rdquo 而专门设计的系统。这项新技术已经于2013年9月14-18日在Pacifico Yokohama举行的第12届HUPO会议51号展台上进行展示。 本届HUPO大会上发布的新技术包括： Thermo Scientific Exactive Plus LC-MS 的扩展质量数范围（EMR）选配件蛋白质组学科学家现在有了一款强大的新工具可迎接高分辨准确质量数（HRAM）完整蛋白质分析的挑战，比如研究目标蛋白质的结构、拓扑学以及构造。这些包括：单克隆抗体纯度分析、抗体药物结合物、聚乙二醇修饰的蛋白质、低聚蛋白质药物、糖型和组装蛋白质。Thermo Scientific Exactive Plus LC-MS 的 EMR 选配件包括： &bull 扩展的 m/z 范围 350-20,000 &bull 高质量数离子的传输效率提高，获得更强信号 &bull 改进的HCD 压力和控制，优化实验条件更为容易 &bull 能够捕捉更长时间的时域信号，提高信噪比 &ldquo 具有EMR的Exactive Plus使得我们可以用最出色的灵敏度和质量分辨率表征天然的蛋白质复合物，&rdquo 加州旧金山大学教授Shenheng Guan说，&ldquo 我们希望这款仪器成为破解蛋白质装配和蛋白质复合物/药物相互作用的分子机理的一个重要工具。它将帮助传统蛋白质组学方法增加一个维度的信息量。&rdquo Thermo Scientific Q Exactive Plus LC-MS 2011年，自从Thermo Scientific Q Exactive 组合 LC-MS 首次面世，使质谱界第一次了解&ldquo quanfirmation&rdquo (采用一款仪器表征、定量并确认一个分子的能力) 。如今，赛默飞发布第二代台式组合HRAM仪器Thermo Scientific Q Exactive Plus LC-MS ，进一步提高其在不同应用领域的性能，比如bottom-up蛋白质组学、脂质组学和高置信度 DMPK 定性/定量筛查研究。 第二代的改进包括： &bull 高级四极杆技术（AQT）提高母离子选择和传输能力，使复杂基质中低丰度分析物的定量更准确。 &bull 精密的数据非依赖采集（DIA）和平行反应监测（PRM）用以实现更高置信度、更好重现性以及更高通量的定量分析结果。 &bull 先进的主动离子束传输组件(Advanced active beam guide (AABG) ) 用于降低噪音并延长维护周期。 &bull 选配的蛋白质模式用于更好地控制碰撞压力和相关参数，从而提高对完整蛋白质和蛋白质复合物的分析能力。 &bull 选配的增强分辨率模式致力于提高top-down蛋白质组学和脂类组学研究中的 ID 置信度。 &ldquo 今年，我们一直在加快质谱仪革新的步伐，&rdquo 赛默飞生命科学质谱的首席技术官员 Ian Jardine说，&ldquo 我们在六月首先发布了两款主要的新平台:创新的Orbitrap Fusion Tribrid LC-MS 可使用新方法进行发现研究，而新的三重四极杆系统可扩展性能边界，提高定量分析易用性。在HUPO大会上我们发布的新系统则是更好地证实了我们一直在不断努力，致力于帮助科学家们加速研发过程。&rdquo 此外，赛默飞在HUPO上展示的其他新技术包括： 首次亮相HUPO的Thermo Scientific Orbitrap Fusion Tribrid LC-MS系统 这款创新的三合一配置的系统使得用户能更快速识别大量低丰度蛋白质，鉴定速度超越目前所有在售仪器。其独特的构造能在Orbitrap和离子阱质量分析器中同时实现母离子选择、裂解和数据采集。相比已有仪器，它可以采集更高品质数据，扩展可能的实验范围。 它的特性包括： &bull 进行母离子选择的四极杆的选择窗口可达 0.4 amu，提供出色灵敏度和选择性； &bull 超高场Orbitrap提供高于450,000的分辨率，扫描速率高达15Hz，提供无与伦比的选择性和分析速度； &bull 离子传输多极杆之后的双压线性离子阱提供MSn HCD, CID 和 ETD裂解，快速灵敏的质量分析以及高达20 Hz的扫描速率。同步母离子选择提高了仪器的信噪比。 &ldquo Orbitrap Fusion是一款真正的高端仪器，&rdquo 哈佛医学院细胞生物学教授Dr. Steven Gygi 解释，&ldquo 在我的实验室，这款仪器快速整合到我们的定量工作流程中，可同时对10个样品进行定量分析。这款仪器带给我们全新的体验。Fusion不是Orbitrap家族的一款入门级系统，而是蛋白质组学领域未来的一个全新起点。&rdquo &ldquo 研究细胞信号网络的动态重排需要最新技术的质谱仪，&rdquo 丹麦技术大学的Rune Linding教授说，&ldquo Orbitrap Fusion系统帮助我们推动边界，分析全新途径的细胞决策过程，并进行基因组规模的研究，即有关在这些网络中这些动态变化如何影响细胞行为。&rdquo 亦是首次亮相HUPO的Thermo Scientific TSQ Quantiva 三重四极杆LC-MS系统 这款新一代平台以极其出色的灵敏度、工作效率、精度和易用性革新定量实验。TSQ Quantiva 系统能够达到阿克级灵敏度，这归功于新的主动离子管控（AIM）设计。这种技术效率极高，每秒可以执行500个 SRM实验，在20ms内完成正负极切换，且没有信号损失。 最新Thermo Scientific TSQ Endura 三重四极杆LC-MS 它具有多项与TSQ Quantiva 质谱仪相同的先进技术，在需要同时进行痕量水平定量的高负荷应用领域中，它的运行时间和抗污染性高于任何三重四极杆系统。最新Thermo Fisher Scientific Pierce 串联质量标签10-Plex 同位素质量标签标签套件和试剂 它可用于采用三重四极杆质谱仪进行多路蛋白质识别和定量分析。最新Thermo Scientific myECL Imager 一款强大且使用方便的化学发光和凝胶成像系统，通过直观的触屏界面和先进的集成软件进行灵敏的多模式图片采集和分析。 Thermo Scientific 是Thermo Fisher Scientific Inc. 的著名品牌之一。有关蛋白质分析的Thermo Scientific 工具的更多信息可访问 www.planetorbitrap.com. 关于赛默飞世尔科技赛默飞世尔科技（纽约证交所代码： TMO）是科学服务领域的世界领导者。我们的使命是帮助客户使世界更健康、更清洁、更安全。公司年销售额130亿美元，员工约39,000人。主要客户类型包括：医药和生物技术公司、医院和临床诊断实验室、大学、科研院所和政府机构，以及环境与过程控制行业。借助于Thermo Scientific、Fisher Scientific和Unity&trade Lab Services三个首要品牌，我们将创新技术、便捷采购方案和实验室运营管理的整体解决方案相结合，为客户、股东和员工创造价值。我们的产品和服务帮助客户解决在分析领域所遇到的复杂问题与挑战，促进医疗诊断发展、提高实验室生产力。欲了解更多信息，请浏览公司网站：www.thermofisher.com 关于赛默飞世尔科技中国赛默飞世尔科技进入中国发展已有30多年，在中国的总部设于上海，并在北京、广州、香港、台湾、成都、沈阳、西安、南京、武汉等地设立了分公司，员工人数超过2400名。我们的产品主要包括分析仪器、实验室设备、试剂、耗材和软件等，提供实验室综合解决方案，为各行各业的客户服务。为了满足中国市场的需求，现有5家工厂分别在上海、北京和苏州运营。我们在北京和上海共设立了5个应用开发中心，将世界级的前沿技术和产品带给国内客户，并提供应用开发与培训等多项服务；位于上海的中国创新中心结合国内市场的需求和国外先进技术，研发适合中国的技术和产品；我们拥有遍布全国的维修服务网点和特别成立的中国技术培训团队，在全国有超过400 名经过培训认证的、具有专业资格的工程师提供售后服务。我们致力于帮助客户使世界更健康、更清洁、更安全。欲了解更多信息，请登录网站：www.thermofisher.cn

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。

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。

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

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）。

近期，中国科学技术大学教授刘海燕、副教授陈泉团队采用数据驱动策略，提出一条全新的蛋白质从头设计路线，相关成果2月9日以“用于蛋白质设计的以主链为中心的神经网络能量函数”为题发表于《自然》（Nature）杂志。　　蛋白质是生命功能的主要执行者，其结构与功能由氨基酸序列所决定。目前，能够形成稳定三维结构的蛋白质几乎全部是天然蛋白质，其氨基酸序列是长期自然进化形成。在天然蛋白结构功能不能满足工业或医疗应用需求时，想要得到特定的功能蛋白，就需对其结构和序列进行设计。目前，国际上报道的蛋白质从头设计工作主要使用天然结构片段作为构建模块来拼接产生人工结构。然而这种方法存在设计结果单一、对主链结构细节过于敏感等不足，限制了设计主链结构的多样性和可变性。蛋白质从头设计中最困难的问题是如何充分地探索蛋白质主链结构空间，发现新颖的、“高可设计性”主链结构，目前还缺乏相关的系统性解决方法。 　　中国科大相关团队长期深耕计算结构生物学方向的基础研究和应用基础研究。刘海燕、陈泉团队十余年来致力于发展数据驱动的蛋白质设计方法，经过长期不懈努力，建立并实验验证了给定主链结构设计氨基酸序列的ABACUS模型，进而发展了能在氨基酸序列待定时从头设计全新主链结构的SCUBA模型。SCUBA采用一种新的统计学习策略，基于核密度估计（或近邻计数，NC）和神经网络拟合（NN）方法，从原始结构数据中得到神经网络形式的解析能量函数，能够高保真地反应实际蛋白质结构中不同结构变量间的高维相关关系，在不确定序列的前提下，连续、广泛地搜索主链结构空间，自动产生“高可设计性”主链。　　理论计算和实验证明，用SCUBA设计主链结构，能够突破只能用天然片段来拼接产生新主链结构的限制，显著扩展从头设计蛋白的结构多样性，进而设计出不同于已知天然蛋白的新颖结构。“SCUBA模型+ABACUS模型”构成了能够从头设计具有全新结构和序列的人工蛋白完整工具链，是RosettaDesign之外目前唯一经充分实验验证的蛋白质从头设计方法，并与之互为补充。在该研究中，团队展示了9种从头设计的蛋白质分子的高分辨晶体结构，它们的实际结构与设计模型一致，其中5种蛋白质具有天然蛋白质中尚未观察到的新型拓扑结构。 　　Nature审稿人认为，“与现有方法不同，现有方法要么使用参数方程来描述预定义螺旋结构的空间，要么基于片段组装的方法依赖于已知蛋白质片段。SCUBA方法原则上允许人们探索任意主链结构，然后填充序列，允许人们设计比自然界中观察到的更广泛的蛋白质几何结构”，“蛋白质从头设计仍然具有挑战性，本工作中六种不同蛋白质的高分辨率设计是一项重要成就，表明此方法工作良好”，“本研究中报道的成功设计数量之多令人印象深刻，并提供了强有力的证据，证明了基础技术是鲁棒的。所采用的基于神经网络的能量项是新颖的，因为它们刻画了更传统的统计方法无法企及的多维特征，该方法具有足够的新颖性和实用性”。 　　该研究为工业酶、生物材料、生物医药蛋白等功能蛋白的设计奠定了基础。研究工作得到科技部、国家自然科学基金委和中科院的资助支持。 　　论文链接

从不同角度显示的人类蛋白质PSD95-PDZ3 的三维图像。图片来源：安德烈福尔/CRG科技日报根据6日发表在《自然》网站上的一项新研究，人类蛋白质表面的潜在治疗靶点的数量比之前认为的要多得多。西班牙巴塞罗那基因组调控中心（CRG）的研究人员开发出一项突破性新技术，揭示了许多控制蛋白质功能的“秘密大门”，从理论上讲，这些“门”可以显著改变痴呆症、癌症和传染病等各种疾病的进程。现在，他们已经绘制出这些被称为“变构位点”的靶点的第一张图。这种发现靶点的方法可能会改变药物发现的“游戏规则”，从而研发更安全、更智能且更有效的药物。它使世界各地的研究实验室能够靶向任何蛋白质，包括那些以前被认为“无药可及”（undruggable）的蛋白质。蛋白质在所有生物体中发挥着核心作用，并执行重要功能，如提供支撑结构、加速反应、充当信使或对抗疾病。它们由氨基酸组成，在三维空间中折叠成无数不同的形状。蛋白质的形状对其功能至关重要，氨基酸序列中只要有一个错误就会对人类健康造成潜在的毁灭性后果。变构是蛋白质功能中一大未解之谜。当分子与蛋白质表面结合时会产生变构效应，这反过来又会导致该蛋白质远处的位置发生变化，从而通过“遥控”来调节其功能。许多致病突变，包括许多癌症驱动因素，都是因为其变构效应而具有病理性。尽管变构位点很关键，但它们却非常难找。此次，研究人员开发了一种名为双深度PCA（ddPCA）的技术来应对这一挑战。他们将其描述为一种“蛮力实验”，就好比发现一辆车有问题之后，不只是检查局部，而是拆卸整辆车，并逐个检查零件。通过一次性测试一万件零件，研究人员确定了所有真正重要的部件。CRG系统生物学项目协调人、该研究报告的作者本莱纳教授解释说：“我们故意以数千种不同的方式打破事物，以建立一个事物如何运作的完整图景。”该方法通过改变构成蛋白质的氨基酸来发挥作用，从而产生数千种不同版本的蛋白质，而序列中只有一两个差异。然后，研究人员在实验室的活细胞中同时测试突变蛋白质的影响。研究人员称，每个细胞都是一个小工厂，会生产不同版本的蛋白质。在一个试管中有数百万个不同的工厂，因此可以非常迅速地测试一种蛋白质的所有不同版本的工作情况。实验收集的数据被输入计算机神经网络进行分析，产生全面的地图，精确定位蛋白质表面的变构位置。该技术有望促进蛋白质功能和进化的研究。如果扩大规模，可以从氨基酸序列中精确预测蛋白质的特性。研究人员认为，一旦成功，这将开启预测性分子生物学的新时代，使发展新药和清洁的、以生物学为基础的工业成为可能。

我国生命科学领域第一个综合性的国家级重大科技基础设施&mdash &mdash 蛋白质科学研究(上海)设施日前通过工艺测试，进入开放试运行阶段，预计于今年年底正式面向多用户、多领域开放。25日，记者走进基本建成的国家蛋白质研究中心，见识了国际一流的研究设施和紧锣密鼓开展科研的研究团队:　　高通量自动化克隆构建系统，中心自主设计了五套大型自动化装置，将软件控制、硬件设备和生物应用结合在一起，实现了整个大规模蛋白表达过程的自动化(包括克隆、蛋白表达和纯化)，达到全球生物自动化一流水平，从传统手工一人次一天10个基因克隆提升到一天1000个基因克隆，极大地提高了生物实验效率。　　自主研发高精度激光双光镊系统，光镊采用激光辐射压对微米级粒子进行捕获，并通过高精度的测量技术实现压纳米级位移和压皮牛级力的测量。这些技术有望在蛋白质折叠、RNA聚合酶合等研究领域提供单分子层次的信息。在仪器研发方面，为拓展仪器性能，还将结合单分子荧光技术和高精度激光光镊，有望提升蛋白质科学领域的仪器自主研发能力。　　尽管仍处于紧张建设筹备中，科研活动早已紧锣密鼓地开展。截至2013年底，中心科研项目共计31项，年度新增13项，其中包括国家重大科学研究计划项目2项、中科院科研装备研制项目1项以及国家自然科学基金多项。中心成立伊始，许琛琦研究组即在阐明人体免疫机制方面取得突破性进展，首次证明钙离子能够改变脂分子功能来帮助T淋巴细胞活化，提高T淋巴细胞对外来抗原的敏感性，从而帮助机体清除病原体。周界文研究组在研究重要离子通道蛋白p7的精细空间结构以及p7与抑制剂金刚烷胺类药物相互作用的分子机理方面也取得重大突破，相关研究成果将大大推动新一代抗丙型肝炎病毒治疗手段的研发。周兆才研究组研究发现原癌蛋白质YAP的一个天然拮抗剂蛋白&mdash &mdash VGLL4，并在蛋白质晶体结构解析的基础上发展出一个针对YAP的多肽类抑制剂，为以胃癌为代表的肿瘤治疗提供了新的策略和途径。雷鸣、张荣光研究组的研究论文首次在原子水平上解析了端粒酶的结构，第一次从原子层面对脊椎动物端粒酶复合物中蛋白质-RNA的相互作用进行了描述。　　国家蛋白质科学中心上海(筹)在保障上海设施高效运行的同时，定位于蛋白质科学研究，研究内容涵盖染色质结构与功能的调控、跨膜分子信息传递、非编码RNA以及结构生物学新技术和方法研究等学科领域，着重开展蛋白质多尺度结构分析、蛋白质动态结构研究、蛋白质修饰与相互作用研究、设备自主创新与集成研究和生物信息学与计算生物学等五大领域的研究。在未来的科学研究中，国家蛋白质科学中心/上海(筹)/蛋白质科学研究(上海)设施将围绕蛋白质科学研究的前沿领域和我国生物医药、农业等产业发展需求，保障国家中长期科技规划纲要部署的蛋白质重大研究计划的实施，建设高通量、高精度、规模化的蛋白质制取与纯化、结构分析、功能研究等大型装置，实现技术与设备的集成化、通量化和信息化，提供全面和完整的技术与条件保障，打造开放、协作、创新的国际一流蛋白质科学研究平台，为我国的蛋白质科学基础研究提供强有力的支撑。　　背景介绍　　蛋白质科学研究(上海)设施于2010年12月破土动工，总投资约7亿元，总建筑面积3.3万平方米，由中科院上海生科院承建，并依托上海设施同步筹建&ldquo 国家蛋白质科学中心· 上海&rdquo 。迄今，已有逾10位诺贝尔奖得主到访，对蛋白质中心表现出浓厚兴趣。

2008年8月20日，服务科技，世界领先的赛默飞世尔科技和高通量蛋白质组数据分析解决方案领先者 Sage-N Research Inc.经过五年合作，推出了在蛋白质组学分析领域内的最新产品---为企业Linux市场特殊设计的第一个蛋白质组学软件平台。　　SORCERER™ 企业版软件产品来自Sage-N Research Inc.是一种可升级的软件套件，可在高性能的Linux系统上实现完全自动化、高容量的蛋白质组分析，该Linux系统包括刀片服务器和传统的Linux集群。SORCERER™ 是专门为生物医药企业和集中化的实验室里的数据中心设计的，这些实验室必须快速处理各个研究领域(如癌症，干细胞和神经退行性疾病)日益增长的来自质谱的蛋白质组学数据。　　SORCERER企业版平台可作为主要的独立的数据分析系统，通过Web界面可支持数以百计的蛋白质组学研究人员使用。它也可以与Thermo Fisher Scientific最近发布的基于Windows的Proteome Discoverer软件进行无缝链接。高通量蛋白质组学研究实验室可将这两个互补性的产品作为一个整合系统，既可对SORCERER平台个性化定制后端的分析工具和底部的接口，也可以对Proteome Discoverer平台个性化定制前端的交互环境。SORCERER企业版是我们最新推出的下一代Proteomics 2.0分析软软件，侧重于蛋白质修饰(如最新的裂解方式电子转移解离裂解)和定量。”Sage-N Research Inc.蛋白质解决方案副总监James Candlin 说，“我们很高兴能与Thermo Fisher Scientific继续进行技术合作，向世界上高效能的蛋白质组学实验室提供具有创新性、世界一流的分析解决方案。　　“我们一直致力于为高通量的顾客提供高质量的解决方案和最先进一流的产品，这些产品来自企业内部或与技术领先的伙伴合作开发。”Thermo Fisher Scientific 的蛋白质组学营销总监Andreas Hühmer说，“我们很高兴能够与Sage-N Research Inc.一直进行成功的合作，向市场提供业界领先的产品。”　　SORCERER企业版软件为Thermo Scientific的SEQUEST Clusters的用户提供了一个方向标，这些用户需要增加一些高级的数据分析功能，如蛋白质定量或数据库搜索的翻译后修饰分析。该软件目前正在促销中。　　有关SORCERER企业版的软件可以直接咨询Sage-N Research Inc.，也可以向2008年人类蛋白质组大会的34展台的Thermo Fisher Scientific咨询。请致电:900-810-5118或400-650-5118，电邮sales.china@thermofisher.com 或者访问www.thermo.com, http://www.SageNResearch.com/. SEQUEST是华盛顿大学的注册商标 Sorcerer是Sage-N研究所的商标 Windows是微软公司的注册商标 　　Thermo Scientific是Thermo Fisher Scientific,的一部分，是全球科学服务领域的领导者. -------------------------------------------------------------------------------- 关于赛默飞世尔科技（Thermo Fisher Scientific） 　　Thermo Fisher Scientific（赛默飞世尔科技）（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33,000人，在全球范围内服务超过350,000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Thermo Scientific和Fisher Scientific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。Thermo Scientific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。Fisher Scientific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，为员工创造良好的发展空间。欲了解更多信息，请登陆：www.thermofisher.com，或www.thermo.com.cn（中文）。

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

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

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

1月22日，《高通量蛋白质检测关键技术的研究》项目验收鉴定会在中国计量院召开。此次科技基础条件平台项目的验收，得到了科技部、国家质检总局的重视，国家科技部条财司条件处郑健博士，国家质检总局科技司技术发展处姚泽华副处长，计量院段宇宁副院长、科发部及生能环所的相关人员参加了验收会。会议由姚泽华副处长主持，以中国科学院生物物理研究所杨福全研究员为组长的8位专家对该项目进行验收鉴定。　　近年来，随着生命科学、食品安全等领域需求的不断涌现，蛋白组学的发展非常迅速，已成为各项相关分析技术的必备手段。一直以来，蛋白质组分析技术的发展受限于蛋白质分离手段的滞后，目前完整蛋白质的分离主要依赖于双向电泳和高效液相色谱，不能满足复杂蛋白质混合物的有效分离 FFE技术(反向加样连续自由流电泳)的出现能较好地解决蛋白质组研究的两大难题：蛋白质组的复杂程度和现有检测手段的低通量。　　《高通量蛋白质检测关键技术的研究》课题建立了以FFE分离方法为核心的高通量蛋白质分离检测技术中最为关键的“高稳定度自由流电泳(HSFFE)”装置，为高通量完整蛋白质的酶解、肽段分离和质谱鉴定接口的大规模系统集成奠定了基础，也是我国第一台自主研发的实用大型地基液相制备电泳装置。该装置通过对自适应高压稳定电源、腔体热交换工艺、速率调整机构、应力同步机构等关键技术的完成，实现了高通量蛋白质制备分离 装置的整体技术水平已达到国际先进水平，其中一些技术方法处于国际领先水平，对于改变我国蛋白质组分离长期以来依靠国外技术装备的现状，将发挥重大作用。　　科技部条财司郑健博士谈到，科技部一直比较重视科学仪器的自主研发工作，近几年来在科技支撑计划的支持下，我国的科学仪器自主创新已经到了一个新高度。该项目的研究成果改变了我国在蛋白质分离技术研究方面依赖国外进口仪器设备的现状，希望计量院能进一步加强现有产品、现有装置、现有成果的工程化和应用方法的研究。通过大家的共同努力，使下一步我国的仪器创新发展获得更大的进步。　　姚泽华副处长祝贺项目组出色完成了任务，他谈到，质检总局面临的许多社会问题是突发的、紧急的，又极具推动力的，如：08年的三聚氰胺，推动了国产仪器液相色谱的发展 09年的H1N1流感，又推动了国产的红外测温仪的发展。而计量院在此方面的研制开发一直是非常及时和有效的。该课题是计量院近年来在科学仪器自主研发方面所取得的又一重要成果。希望计量院能够继续研制出更多具有国际领先水平的国产科学仪器装置，为我国进出口的产品贸易提供良好的支撑，满足国家社会更多更广泛的需求。　　该项目的研制成功不仅增强了我国生命科学的系统创新能力，而且具有普及性强、性能价格比高和市场容积率高的优点，尤其是该系统的结构模块化、系统单元相对独立的特点，有效避免了国外仪器设备固有的售后维修困难问题，具有较好的国内和国际市场需求潜力。

后基因组时代蛋白质组闪亮登场中国计量院高通量蛋白质检测技术研究取得重大突破　　“高通量蛋白质分离检测关键技术研究取得的突破给我们很大鼓舞，但这只是我们大规模系统集成研究的一部分，我们正在着力于系统后续的研究。相信，在不久的将来，这套集成系统将为蛋白质组的分析提供一个完整规范的平台。”谈起不久前通过项目鉴定的《高通量蛋白质分离检测关键技术研究》和取得的成果，中国计量科学研究院生物、能源与环境研究所科学仪器研究室主任刘新志显得踌躇满志。　　随着全球性的国际人类基因组计划的初步完成，一个以蛋白质和基因调节为研究重点的后基因组时代已经拉开序幕。蛋白质是生理功能的执行者，是生命现象的直接体现者，对蛋白质结构和功能的研究将直接阐明生命在生理或病理条件下的变化机制。伴随人类基因组研究而发展的蛋白质组学则是研究细胞内各种蛋白质的组成及其活动规律的一门新兴学科。后基因组时代，蛋白质组将成为重点研究方向之一，并将有力推动生物产业的持续性高速发展。　　“蛋白质组研究是一门极为年轻的科学，从诞生到蓬勃发展也不过七八年历史，我国的研究时间也只有六年而已。但其发展速度非常迅猛，应用范围也非常广泛。”刘新志说。　　蛋白质组研究对生命科学、化学分析、食品安全、人类健康等诸多领域都有着重要意义。例如，几乎所有的药物都是通过蛋白质发挥作用，蛋白质组学在药学研究中的应用不仅可直接产生新的药物，更重要的是可减少对新药开发研制的盲目性，大大加速和简化新药研制的过程 通过对疾病不同阶段蛋白质组的研究，还可帮助诊断和防治疾病。目前，蛋白质组学已成功用于肿瘤、糖尿病、艾滋病、关节炎等多种疾病的诊断和治疗。　　“蛋白质组研究的核心技术分为两个部分：蛋白质分离技术和蛋白质鉴定技术。实验数据表明，现阶段依赖质谱分析的蛋白质鉴定技术的发展水平远高于蛋白质分离技术的发展水平。但对大分子、复合物、细胞的分离纯化是进行更详尽的生物鉴定和工程化应用所必需的重要步骤，如果不能快速有效地进行蛋白质分离，后续的鉴定也无法进行。所以，蛋白质组研究的瓶颈来自于蛋白质分离技术的限制。”刘新志打了一个比喻：“蛋白质鉴定技术好比一条宽敞的高速路，但通往这条高速路的必经路——蛋白质分离技术就好比一条小胡同，这条小胡同严重影响了车辆的快速通行。”　　据介绍，目前蛋白质分离技术主要有两种——双向电泳技术和高效液相色谱技术。“这两种传统技术与生俱来的缺点是很难分解出难溶性蛋白，而且不能分解出不溶性蛋白。要打通这条小胡同，就必须找到一种新的方法、研制一种新的装置，能够有效地分离出难溶性蛋白和不溶性蛋白，并且要实现高通量快速分离。”刘新志介绍。　　由中国计量科学研究院完成的《高通量蛋白质检测关键技术的研究》课题在解决蛋白质的快速分离技术方面取得了重大突破。研究建立了以反向加样连续自由流电泳(FFE)分离方法为核心的高通量蛋白质分离检测技术中最为关键的高稳定度自由流电泳(HSFFE)装置。“该装置最显著的特点就是解决了两种传统的分离技术所不能解决的问题——从蛋白混合物中有效地分离出可溶性蛋白、难溶性蛋白、不溶性蛋白，实现了对这三种蛋白的完全分离 其次，装置的通量高，速度快，能够满足蛋白质快速分离鉴定的需要。”刘新志说。　　专家认为，该装置是我国第一台自主研发的实用大型地基液相制备电泳装置，主要指标已经达到国际同类装置的技术水平。同时，该课题的实施具有技术上的前瞻性和集成创新性，对蛋白质组学研究提供了关键的技术支撑。具有自主知识产权的这项成果降低了我国在同类仪器设备上对国外技术的依存度，具有较高的实际应用价值。该装置不仅可以为我国的蛋白质组基础研究提供技术支撑，还可以广泛应用于生物产业的生产环节，如生物制药。同时，还能应用于医学临床，如疾病预防和临床监测。正如一位资深的生物学家所说：“其应用范围几乎可以遍及生物学、生物化学和细胞学的各个领域。”　　“虽然这套装置本身已经可以作为独立的产品应用于相关领域，但这并不是我们的最终目的。我们的目标是实现以该装置为核心的高通量完整蛋白质分离、酶解消化、肽段分离和质谱鉴定接口的大规模系统集成，以保证蛋白质组的分析可以在一个连续自控的系统中规范化完成。到时候，我们的装置将发挥更大的作用。”刘新志信心十足。

2011年6月8日，苏黎世联邦理工学院及 AB SCIEX(全球领先的生命科学分析技术公司)的科学家汇聚一堂，公布一项基于质谱应用的新技术，利用此项技术，科学家有史以来首次可以获得单独蛋白质组学样品分析中每个肽段的数据。SWATH 采集模式 是一项重大技术突破，使用质谱研究蛋白质组学的用户得以获知整个蛋白质组的完整数据。在与苏黎世联邦理工学院 Ruedi Aebersold 博士进行的 MRMAtlas 合作的过程中，AB SCIEX 将开发 MS/MSALL 增强功能，使 AB SCIEX TripleTOF™ 5600 系统可以运行 SWATH 采集模式供全球科学家使用。有关 SWATH 的详情将于本周在丹佛召开的美国质谱协会 (American Society of Mass Spectrometry, ASMS) 会议上公布。　　SWATH 采集模式是 Aebersold 博士及其在苏黎世联邦理工学院的团队共同开发，为未来的蛋白质组学研究提供的一种新的工作流程，该系统预计将产生令人震撼的蛋白质组学新发现，并克服目前的质谱平台中因数据重复而给科学家带来的困惑。本技术关键优势在于其能提供样品的完整定量与定性结果，该结果能按照提出的新假设经电脑模拟进行回溯性的挖掘。　　这一新技术是对 MRMAtlas 的完美补充，MRMAtlas 以质谱技术为基础，向大多数人类蛋白质组提供研究平台。全球科学家利用这一图谱极大推进了生物标志物研究、蛋白药物开发、基础生物及生物医学研究。MRMAtlas 提供简单及有效分析能力，探索蛋白质组中前所未见的新领域。利用 TripleTOF 5600 系统的 SWATH 采集模式，将有更多科学家能使用 MRMAtlas。　　现有高分辨率及轨道阱质谱系统仅能定性检测出复杂样品中的蛋白质子集，因为它们 MS/MS 获取速度相对较慢，且为探知更准确的定量结果，常常会采用其他仪器再次进样分析样品。面对这些挑战，AB SCIEX 开发出 SWATH 采集模式可以在单一进样分析中同时对所有蛋白质与肽进行定量与定性检测。　　与 Aebersold 博士及其团队共同展开的这一活动还将继续开发软件处理方法，更好解析 MRMAtlas 的数据。SWATH 采集模式 是 AB SCIEX 的 MS/MSALL 技术的延伸，只能在 TripleTOF™ 5600 上完成，这是因为需要将极高的采集速度与定量能力、精确质量及高分辨率整合在一起方可实现。MS/MSALL 以前已成功用于脂质组学及特种结构表达。现在进一步扩展此能力，MS/MSALL 采用 SWATH 采集模式，极大提高了工作效率，因此可以结合 LC/MS， 显著提高了质谱技术。　　瑞士联邦理工学院(苏黎世联邦理工学院)分子系统生物学学院Ruedi Aebersold 博士、教授　　“利用 SWATH 和 MRMAtlas，我们能够重新思考研究蛋白质组学的方法。我们能够利用前所未有的方法研究样品，我们预计这将产生令人震撼的新发现。与 AB SCIEX 合作使我们达到开发此项技术所必须的速度与定量层次，我们将向全球整个科学界提供这一技术。”　　AB SCIEX 制药与蛋白质组学业务部总经理兼副总裁 Dave Hicks　　“AB SCIEX 再一次与世界一流科学家紧密合作，推动质谱技术发展，达到其他任何厂家均难以想象的高度。TripleTOF 5600 系统提供的能力和速度使这一革命性的 SWATH 技术成为现实。我们预计这一发展将在接下来的几年中重振蛋白质组学研究。”

p style="text-align: center "img src="http://img1.17img.cn/17img/images/201601/insimg/4a14f65e-cb82-47d8-87d5-ea4b0d204756.jpg" title="sss_56a5b6877c56c.jpg"//pp　　1、蛋白质组和基因组br//pp　　蛋白质组是指一种基因组所表达的全套蛋白质1，其英文为“proteome”。 有关蛋白质组的系统研究是蛋白质组学，英文为“proteomics”。基因组是生命体中全部基因的集合体，其英文为“genome”。有关基因组的系统研究是基因组学，其英文为“genomics”。 “proteome”和“proteomics”是由Marc Wilkins 及其同事于20世纪90年代初参照基因组和基因组学两个英文单词而创造出来的2。蛋白质组学是研发、利用、改进各种技术手段研究蛋白质组或在细胞某一生理通路中相关蛋白质集合的组成、结构、功能、代谢的一门新兴科学。/pp　　基因决定蛋白质的水平，然而，蛋白质的水平分为转录水平和表达水平，mRNA只包含前者，后者则是由mRNA被翻译所实现，而在翻译过程中通常伴随对蛋白质功能和活性起至关重要的修饰过程，如糖基化、泛素化等3。通过研究蛋白质组学，可以获取蛋白定位与修饰的定性信息和相关定量数据，丰富认知蛋白质表达水平和相关蛋白作用，对了解生命复杂活动有更深更全的认识。/pp　　2、蛋白质组的发展背景/pp　　自二十世纪九十年代以来，传统生物学得以突飞猛进地发展，并取得瞩目成就，其中三个重要点彪炳史册，也促使传统生物学获得质的转变。/pp　　第一 基因、表达序列标记(EST, expressed sequence tag)、蛋白质序列数据库的成长。细菌、酵母、线虫、果蝇的全部基因序列逐渐明了，甚至后来人类基因组计划也顺利告捷 其它的植物、动物、微生物也不断在探索。人们把已经掌握的基因分门别类地建立了序列数据库。/pp　　第二 生物信息学的发展。易获取的浏览型生物信息工具层出不穷，这种免费的网页式数据库可以让我们从其中获得所需的特殊的物质结构，如蛋白质结构中的结构域和模体等。/pp　　第三 寡核苷酸微阵列技术的发展。通过不同荧光标记的DNA样本同时与微阵列反应，形成不同荧光的现象，大幅提高Northern blot 的效率4。/pp　　3、蛋白质组学分类/pp　　蛋白质组学分类可有不同原则。/pp　　根据蛋白质来源可分为植物蛋白质组学、动物蛋白质组学、微生物蛋白质组学。植物蛋白质组学是以来源于植物或与植物相关蛋白质为研究对象，分析其在植物发生、生长、调节、凋谢等生命过程中的作用、功能、代谢、结构等的体系。同理，动物蛋白质组学是以来源于动物或与动物相关蛋白质为研究对象，最重要的一大内容就是研究人类相关蛋白质。微生物蛋白质组学是以来源于微生物或与微生物相关蛋白质为研究对象。/pp　　根据研究目的和阶段不同可分为结构蛋白质组学、表达蛋白质组学、功能蛋白质组学。结构蛋白质组学主要分析蛋白质大分子的多级结构形态，包括氨基酸顺序、二级结构、三级结构和四级结构 并着重于研究其共性结构特征和特殊功能基团 也是用于建立细胞内信号转导的网络图谱并解释某些特定蛋白表达对细胞产生特定的作用5。表达蛋白质组学是以经典蛋白质组技术如双向凝胶电泳和图像分析为方法着重于研究细胞内蛋白质表达过程及结果的体系3。功能蛋白质组学是以细胞内单一同种蛋白质功能体现、蛋白质之间、蛋白质与其他大分子之间相互作用关系为研究目的，研究和表述选定蛋白质，探明有关蛋白的修饰和信号转导通路，疾病机制或蛋白-药物作用关系3。/pp　　根据研究内容，还可分为组成性蛋白质组学、差异显示蛋白质组学、相互作用蛋白质组学。组成性蛋白质组学是鉴定某个体系的蛋白质并阐述其翻译后修饰的特性。差异显示蛋白质组学又名比较蛋白质组学，是对重要生命过程或人类重大疾病进行生理、病理体系或过程的蛋白质表达比较。相互作用蛋白质组学则是研究蛋白质间相互作用，绘制某体系蛋白质作用网络图谱8。/pp　　4、白质组学研究工具/pp　　蛋白质组学研究的重要工具主要有四个。/pp　　第一，蛋白质、表达序列标记(EST, expressed sequence tag)、基因序列数据库的建立与成熟 也可以说是生物信息学。因为蛋白质组学中所用的大多数技术所获得的数据通常都是高通量、高复杂度的，只有通过生物信息学分析才能对蛋白质的种类、结构和功能进行分析确定。/pp　　第二，质谱(MS)技术。其将样品分子离子化，根据离子间质荷比的差异分离并确定质量，实现高灵敏度、高特异性。首先，质谱技术能准确测量高达100kDa的完整大分子蛋白质，其准确度和特异度比SDS-PAGE还要高。其次，质谱技术也能准确测量从蛋白质分解下来的多肽。最后，它还可以测定多肽的氨基酸顺序，即多肽测序4。现有三条途径，一是肽链质量图谱，二是串联质谱途径，三是联合途径7。其中一种较理想的技术平台是表面增强激光解吸离子化飞行时间质谱(SEL-DI)技术，可分析疏水性蛋白质、pI过高或过低蛋白质、低分子量蛋白质( 25 000)和未经处理的样品中许多被掩盖的低浓度蛋白质，短时间内即可获得蛋白质的分子量、PI、特殊修饰位点等参数8。/pp　　第三，能将MS数据与数据库中特异的蛋白质顺序匹配的软件。它是快速、特异地将第一和第二工具联系在一起的分析方式。/pp　　第四，蛋白分析分离方法。通过蛋白分析分离方法可以简化蛋白复合物，同时产生不同蛋白质差异比较方法。普通的蛋白质分析分离方法包括1D-SDS-PAGE、高效液相色谱法(HPLC)、毛细管电泳(CE)、等点聚焦电泳(IEF)等。其中二维凝胶电泳如2D-SDS-PAGE是目前蛋白质组学中分离单一蛋白质的广泛应用方法。当然，多维分析分离方法是最理想的分离蛋白质和多肽的方法，譬如，离子交换液相色谱与反相高效液相色谱串联形成的分离系统是分离多肽混合物的有力方法4。/pp　　5、白质组学的应用/pp　　蛋白质组学原则性应用包括四个方面4：组成性应用、蛋白质表达模型、蛋白质网络图谱、蛋白质修饰图谱。组成性应用是指运用质谱及其相关技术将目的蛋白质按相关标准定性或定量地纳入蛋白质数据库，在此过程中研发相应技术的应用。蛋白质表达模型是指研究在生理或病理状态目的蛋白质在细胞内定位并表达情况，同时研究细胞在暴露物理、化学、药物等因素下蛋白质表达状况。蛋白质网络图谱是研究两种或两种以上蛋白质在生物体内组成结构、表达功能、调节控制间作用情况。蛋白质修饰图谱是探明蛋白质的修饰定位及修饰后功能表现。/pp　　当然，蛋白质组学在生活中无处不在，疾病、食品、植物、药品等等。/pp　　蛋白质组学在疾病中应用方向主要是发现新的疾病标志物，以探明疾病发生机制、发展变化，为治疗途径提供思路。Brea等利用双向电泳串联质谱技术，差异比较心源性脑栓塞患者和粥样硬化血栓性梗死患者各12例的血清蛋白，发现触珠蛋白相关蛋白和淀粉样蛋白A等蛋白质在粥样硬化血栓性梗死患者血清中显著升高9。/pp　　蛋白质组学在食品中应用方向主要是检测食品中过敏源检测、鉴定食品成分等，也给食品科学研究提供了新的研究思路和技术3。李明云等优化了相应的试验条件，并将蛋白质组双向电泳相关技术引入大黄鱼肝脏蛋白质分析中，得到了较清晰的大黄鱼肝脏蛋白双向电泳图谱。/pp　　蛋白质组学在植物中应用方向主要是植物群体遗传、环境信号应答与适应机制、植物组织器官、植物亚细胞等7。其中，如果研究的植物是农作物如棉花、马铃薯、水稻等，就可以简单地视作蛋白质组学在农业中的运用了。Chang等对玉米强制缺氧和低氧研究，发现低氧处理的效应不仅是氧气含量过低诱导增加糖酵解酶，通过质谱鉴定了46个相关蛋白质10。/pp　　蛋白质组学在药品中应用方向主要是药物研发、药物作用机制、耐药机制、药物毒理学等。在对紫杉醇类药物抗癌作用研究中，Bauer等对乳腺癌复发患者进行紫杉醇类药物治疗后进行蛋白质组学分析，发现a-防卫素可作为预测该类药物治疗乳腺癌治疗作用的生物标记物11。/pp　　6、展望/pp　　蛋白质组学在短短30年间发展迅猛，渗入到生活的许多方面，也对保证人类生存质量和良性繁衍有重大作用。但其思路不开阔，技术高效性、灵敏性、特异性仍有待提高，应用普及度低，蛋白质分离、纯化技术研发，基因组学丰富度低是制约蛋白质组学及其相关技术发展的瓶颈。不过，相信随着物理技术和化学方法的不断发展，研究水平的深入，蛋白质组学会随着基因组学的发展得到更进一步地丰富。/pp　　参考文献：/pp　　1.诗，吕建新主编《分子生物学检验技术》第2版/pp　　2.Pandey A, Mann M. Proteomics to study genes and genomics [J] Nature,2000,405(6788):837-846./pp　　3.尹稳、伏旭、李平《蛋白质组学的应用研究进展》 [J]. 生物技术通报 2014年第1期/pp　　4.aniel C. Liebler《Introduction to Proteomics》:1-13/pp　　5.英超，党源，李晓艳，等. 蛋白质组学及其技术发展 [J]. 生物技术通讯，2010,21(1)：139-144./pp　　6.鑫《比较蛋白质组学研究与应用进展》[J]. 国际免疫学杂志 2006年5月第29卷第3期:156-159/pp　　7.宇，荆玉祥，沈世华《植物蛋白质组学研究进展》 [J] 植物生态学报，2004,28(1)：114-125/pp　　8.ore LE，Pfeiffer R，Warner M，et al. Identification of biomarkers of arsenic exposure and metabolism in urine using SELDI technology . Biochem Mol Toxicol ， 2005,19(3)：176./pp　　9.rea D,Sobrino T,Blanco M, et al. Usefulness of haptog lob in and serum amyloid A proteins as biomarkers for atherothrombotic ischemic stroke diagnosis confirmation [J]. Atherosclerosis,2009,205:561-567./pp　　10.ng,W.W.,L.Huang,M.Shen,C.Webster,A.L.Burlingame& J.K.Roberts.2000.Patterns of protein synthesis and tolerance of anoxia in root tips of maize seedlings acclimated to a low oxygen environment,and identification of proteins by mass spectrometry.Plant Physiology,122:295~318./pp　　11.er JA,Chakravanhy AB,Rosenbluth JM,et al.Identification of markers of taxane sensitivity using proteomic and genomic analyses of breast tumors from patients receiving neo-adjuvant paclitaxel and radiation[J].Clin Cancer Res,2010,16(2):681-690./ppbr//p

蛋白质组学的兴起带动了质谱技术的快速发展，而质谱技术的进步则拓宽了蛋白质组学研究问题的广度。随着蛋白质组学的兴起，特别是质谱技术的快速发展，蛋白质组学研究中产生的数据规模越来越大。依靠简单的手工处理已经远远不能满足问题的需求，通过先进的计算机算法与软件工具来自动处理大批量的蛋白质组数据已经成为蛋白质组学研究的重要分支，这就是“计算蛋白质组学”(Computational Proteomics)。　　仪器信息网讯 为了总结交流近年来我国计算蛋白质组学领域的基础研究与前沿动向，推动计算技术在蛋白质组研究中发挥更加切实的作用，2010年11月10-11日，由中国科学院计算技术研究所主办的“首届中国计算蛋白质组学研讨会”在北京中国科学院计算技术研究所召开。来自全国高等院校、科研机构、企事业单位的150余位从事计算蛋白质组学及其相关研究的专家学者参加了此次会议。会议现场　　会议主办方代表贺思敏研究员在会上表示：一般来说，计算蛋白质组学以计算技术为主要手段，是基于质谱技术的规模化蛋白质表达分析，也包括结构与功能的高通量分析。近年来，随着“精密蛋白质组学”概念和LTQ Orbitrap等技术的诞生，计算蛋白质组学的的研究发展迅速。　　从2005年开始美国相继举办了3次蛋白质组学研讨会，欧洲也陆续开展了3次蛋白质组学研讨会，其他国家会议也相继设立蛋白质组学的专题会议。同时，国际上专业的学术期刊也相继刊载了蛋白质组学的综述文章，这标志着计算蛋白质组学已经取得了学术界的普遍重视，首届中国计算蛋白质组学研讨会也正是应运而生。　　在我国，一些从事生化领域研究的专家几乎从不“上岸”，而部分毕业于信息领域的专家又从不“下水”，当然也存在着一批学者教授属于“两栖”作战，这样的研究现状不利于计算蛋白质研究的快速发展，因此，本次研讨会也是为了促进计算技术与生化领域的专家交流沟通。中国科学院计算技术研究所贺思敏研究员　　同时，大会还邀请了20多位计算蛋白质领域的著名专家学者做了精彩的学术报告，报告内容涉及质谱数据分析、蛋白质鉴定、翻译后修饰、蛋白质定量、蛋白质相互作用、蛋白质定位、蛋白质结构、蛋白基因组学等。上海复旦大学杨芃原教授报告题目：糖蛋白结构的质谱数据库　　目前，通过各种技术构建专业性强、针对性明显的糖链结构数据库已经引起了关注。杨芃原教授的研究基于生物质谱的数据分析，建立了蛋白质糖基化位点以及糖链结构数据库。并开发了一套糖蛋白鉴定和糖链结构确立的理论算法，并将理论算法在我们创建的软件GRIP(Glycopeptide Reveal & Interpretation Platform)中全部实现。分析表明，该方法可有效进行通量化的糖蛋白结构质谱分析，展现了比较好的应用前景。加拿大西安大略大学张凯中教授报告题目：利用串联质谱技术解析多糖结构　　张凯中教授主要介绍了生命科学中蛋白糖结构及其和串联质谱与计算机科学的关系。张凯中教授表示，蛋白质中糖结构的变化是一种重要的蛋白质转录后修饰；蛋白质被酶处理后，经色谱分离，可用串联质谱解析其多糖结构。基于糖肽序列从头测序算法，张教授通过分析花生类蛋白质中的多糖结构得到了一种多项式时间算法简单模型，实践表明，该方法更具启发性。美国加州大学旧金山分校关慎恒教授报告题目：利用稳定同位素代谢标记研究哺乳动物动态蛋白质组的数据处理平台　　据关慎恒教授介绍，放射性同位素标记与稳定同位素标记是目前用于研究蛋白周转的主要工具。关慎恒教授利用稳定同位素代谢标记，通过测量小数组织中的1000多个蛋白的代谢常数，建立了复杂生物体系蛋白代谢周转组动力学的试验和信息处理平台。通过此平台，可以处理无标定量、SILAC。氢氘交换的实验数据。华大基因张勇先生报告题目：从新一代测序技术的组学到基于质谱仪的蛋白质组学--华大基因的生物信息学　　张勇先生介绍到，对于海量数据的信息分析和挖掘成为华大基因立足世界基因组领域的根本。除了测序仪，质谱仪无疑成为蛋白质组领域的高通量仪器。目前，华大基因通过利用海量数据的信息学分析从而识别关键要素，发挥了高通量、低成本的仪器特性。华大基因也逐步从 DNA、RNA水平，向蛋白质水平研究发展。。加拿大滑铁卢大学马斌教授报告题目：利用质谱和同源数据库进行全蛋白测序　　马斌教授首先谈到了，蛋白质数据库搜索和传统同源查找时遇到的问题，并分别给出了“分两步走”和“兼听则明”的两个解决办法。另外，串联质谱(MS/MS)的在该领域的应用仍然是一个非常具有挑战性的问题。马斌教授提出了一种新算法和自动化软件(CHAMPS)，实验表明，该方法具有大于99%的序列覆盖率和100%的蛋白质序列准确性。中科院计算所孙瑞祥副研究员报告题目：电子转运裂解质谱特征及其在蛋白质鉴定中的应用　　孙瑞祥研究员指出，近10年内，肽段或完整蛋白质在质谱仪中的裂解技术-电子捕获裂解(ECD)与电子转运裂解(ETD)逐渐发展起来。其中，目前市场上ETD主流仪器的供应商主要有赛默飞世尔、布鲁克、安捷伦、ABI、日立等公司。ECD和ETD在蛋白质组学中的应用，特别是在蛋白质的翻译后修饰鉴定和“自顶而下”的完整蛋白质裂解研究中已经展示出了诱人的前景。中科院大连化学物理研究所叶明亮研究员报告题目：基于质谱的蛋白质组学数据处理新方法和平台发展　　叶明亮研究员介绍到，在蛋白质组学数据处理方法和平台方面分别发展了针对非修饰肽段和磷酸化肽段鉴定的数据筛选方法。此外，还发展了一种结合二级质谱(MS2)和三级质谱(MS3)图谱以及正伪数据库检索的自动磷酸化肽段鉴定方法。该方法结合了MS2和MS3的高灵敏度和可信度，可以自动的对磷酸化肽段进行鉴定而无需进一步的人工验证。参会者合影留念　　另外，为了使参会人员能够获得有关蛋白质组质谱数据分析的基本技能，同时了解到本学科发展的最新动态，本次会议还安排了质谱技术与蛋白质组学基础培训，共有72人注册参加了此次培训课程，培训现场提问的听众络绎不绝，气氛十分活跃。培训人员与专家交流探讨

人类线粒体DNA编码了13种重要的多肽，这些多肽是连接氧化磷酸化（OXPHOS）复合物的多亚基复合物的组成部分，这些复合物主要存在于内陷的嵴膜上。内界膜（IBM）含有丰富的动态接触位点，用于从细胞膜导入蛋白质的移位酶。大多数OXPHOS亚单位采用核编码，因此必须通过外膜在与内界膜的接触位点处从胞浆中导入。由于大多数OXPHOS成分导入后需与mtDNA编码的成分整合组装，那么线粒体内翻译发生于何处？由于线粒体编码的成分也是这些复合物的组成部分，所以蛋白质合成发生于何处？题图：以STED显纳镜分辨率拍摄的人类线粒体网络截面。(更多细节见图1）。本论文采用了基于点击化学的方法，并结合受激发射损耗显纳镜（STED）来解决以上问题。报告显示，在培养的人类细胞中，大部分线粒体蛋白质的合成是在嵴膜上检测到的，且在空间上与RNA加工和成熟的位点相分离。图1：图片显示了人类线粒体网络截面，以共聚焦显微镜和STED显纳镜的分辨率拍摄，用775nmSTED激光器损耗AF594，用660nmSTED激光器损耗AF532。这些图片是显示新合成蛋白质的亚线粒体位置的关键图像。绿色的荧光信号代表新合成的线粒体蛋白，品红色是线粒体内界膜中发现的线粒体蛋白（TIM23）的免疫荧光抗体。阅读完整文章：Zorkau M., Albus C., Berlinguer-Palmini R., Chrzanowska-Lightowlers Z. & Lightowlers R.Zorkau M., Albus C., Berlinguer-Palmini R., Chrzanowska-Lightowlers Z. & Lightowlers R.High-resolution imaging reveals compartmentalization of mitochondrial protein synthesis in cultured human cellsPNAS February 9, 2021 118 (6) e2008778118 https://doi.org/10.1073/pnas.2008778118了解更多：徕卡显微

6月美国质谱学会年会(ASMS)上发布的最新数据表明，新的仪器和工作流程极大地提高了基于质谱的血浆蛋白组学实验的覆盖深度和通量。这些进步可使质谱成为各应用领域中更有用的工具，包括血浆蛋白生物标志物的开发以及迄今由Olink和SomaLogic等亲和性平台主导的大规模人群研究。　　血浆是一种易于获取和常用的样本来源，尤其是在临床工作和人群研究中。然而，由于血浆含有大量丰度较高的蛋白质和较宽的动态范围，传统的质谱蛋白质组学分析能力不足。对于细胞裂解物的分析，质谱工作流程可测量8000到12000个蛋白质，但对血浆，类似的工作流程只能测量500到1000个蛋白质。虽然可通过去除丰度较高的蛋白质或进行粗分离来改善这一情况，但这也会牺牲通量。　　去年，瑞士蛋白质组学公司Biognosys在Journal of Proteome Research杂志上发表了一项研究，他们使用赛默飞的Orbitrap Exploris 480质谱仪，通过两小时的液相色谱梯度测量了180个去除了高丰度蛋白的血浆样品中的2732个蛋白质，这是未进行血浆分离处理情况下最高深度的血浆蛋白质组分析。　　最近，蛋白质组学公司Seer推出了一种新的血浆蛋白组学解决方案。该公司的Proteograph系统使用一组纳米颗粒来富集血浆蛋白质，然后可以使用质谱等技术对其进行鉴定和定量分析。与传统的血浆蛋白组学方法相比，Seer系统在覆盖深度和通量上都有所提升。在一份发表于四月BioRxiv 预印本的研究中，威尔康奈尔医学院-卡塔尔团队使用该系统分析了345个血浆样本，测量了大约3000种蛋白质，在其液相色谱-质谱法的运行时间下每天可分析大约10个样本。　　根据以上数据，Biognosys分析和Seer系统的覆盖深度都接近于Olink的Explore平台，后者可以在血浆中测量大约3000种蛋白质，但它们仍远远落后于SomaLogic的SomaScan平台，后者可以在血浆中测量大约7000种蛋白质。在每周约70个样本的处理量上，Biognosys和Seer系统的通量仍然落后于Olink和SomaLogic平台，后者每周分别可以处理多达1000个和340个样本。　　ASMS年会上，赛默飞展示了使用Seer最新发布的Proteograph XT试剂盒在其新的Orbitrap Astral仪器上测量大约6000种蛋白质的数据，每天处理大约30个血浆样本。这些数据标志着血浆蛋白组学工作流程的重大进展，并表明在大规模血浆研究方面，结合Seer Proteograph等血浆富集技术的质谱法与基于亲和性的平台现在可能成为竞争对手。　　剑桥大学临床医学院MRC流行病学单位的生物信息学家Maik Pietzner表示：“坦白说，我们没有预见到这么大的飞跃。”他和他的同事在大规模蛋白质基因组学研究中使用了SomaLogic的SomaScan和Olink的Explore。他指出，根据ASMS展示的数据，“看起来现在似乎变得可行了”，因为他们的研究需要1000个或更大的样本队列。　　华盛顿大学基因科学教授Michael MacCoss还表示，质谱技术具备的覆盖深度和通量使其成为大规模人群研究的有用工具。他说：“像英国生物库(UK Biobank)或弗雷明汉心脏研究(Framingham Heart Study)这样的大型队列……这些样本的价值是巨大的，研究人员希望能够以最少的资源获取最多的信息，很多实验都使用了Olink或SomaLogic。”　　如果质谱技术能够可靠地提供ASMS演示中展示的覆盖深度和通量，它可能成为亲和性平台的有力补充和竞争对手。许多蛋白质存在多种形式，或称为蛋白质变体，其变异包括氨基酸变异、截断或翻译后修饰等，这些变化会影响它们的功能，在亲和性平台上往往不清楚或不确定测量的是蛋白质的哪种变体。质谱方法更适合分析这些不同的蛋白质变体。　　Olink总裁Carl Raimond表示，他认为质谱和亲和性平台是“绝对互补的”，并补充说“看到蛋白质分析领域有创新是非常好的”。然而，他表示在Olink占据领先地位的大规模人群研究中质谱技术近期可能无法成为竞争对手，他同时也质疑ASMS展示的令人印象深刻的数据在广泛应用时是否能够经受考验。他说：“细节决定成败。提出要求很容易，但真正能够实现或提出关于这一要求背后的问题则是完全不同的事情。”Raimond补充说，虽然质谱技术不断改进，但亲和性平台也将不断进步。Olink正在将其Explore平台扩展到约5,000种蛋白质靶点，而SomaLogic计划在今年年底前将SomaScan平台扩展到覆盖约10,000种蛋白质。Pietzner同样表示，虽然在ASMS上发布的数据令人兴奋，但他和他的同事们期待看到更广泛的数据，包括总体的蛋白质覆盖范围，不同蛋白质和肽段在样本中检出的一致性和重复性。他说，“亲和性方法已经应用于规模大于50,000的人群队列中，并带来了惊人的发现。我们需要进行头对头的比较以评估这些新的质谱技术是否能够实现类似的扩展。”　　MacCoss表示，使用质谱进行此类研究的公司或研究人员需要提供数据，证明他们能够在每个样本中一致且可重复地测量一组核心蛋白。他说：“当人们使用Olink时会有一个清单，上面列出了每次都会测到的蛋白质。我们仍然需要这样做。我们仍然需要说，这是每次实验都会返回定量值的蛋白质列表……以及测量中获得高质量分析数值的蛋白。”　　Pietzner表示，他和他的同事目前正在努力扩展他们的蛋白质基因组学研究以包括质谱技术。强生和强生制药公司的神经科学数据科学主管，以及英国生物库药物蛋白质组学项目(PPP)主席Christopher Whelan表示，目前一个规模最大的蛋白质基因组学人群研究项目正在实施基于质谱的蛋白质组学。　　Seer本月宣布推出Seer技术访问中心，该中心将组合其XT试剂盒与Orbitrap Astral质谱仪，为没有质谱仪的用户提供蛋白质组学服务。　　尽管到目前为止很难全面评估赛默飞的Orbitrap Astral和Seer的Proteograph XT的性能，但一些早期用户表示其产生的结果很出色。　　Cedars-Sinai精准生物标志物实验室主任Jennifer Van Eyk一直在使用Orbitrap Astral进行血浆蛋白质分析，在这方面它比先前的仪器有更强的能力。Van Eyk表示，在每天运行60个样本时，新仪器可测得的蛋白质数量是相同工作流程下使用Thermo Fisher的Exploris 480仪器的2到2.5倍。　　她说：“我们不仅可以检测到更多蛋白质，而且可以定量更多蛋白质，并且这些蛋白质是可重复的，也就是说，如果我们运行一个样本五次，我们确实会五次都观察到同样的蛋白。这是一个很大的飞跃。”这台仪器最出色的或许是其高通量，Van Eyk表示，她和她的同事们每天可以运行多达180个的未去除高丰度蛋白的血浆样本并获得良好的数据和深度的覆盖。她说，“在每天运行180个样本的情况下，突然间你可以开始讨论运行10,000个样本，然后它就成为一个人群研究了。”Van Eyk和她的同事目前正在试验Seer Proteograph系统，以“充分测试”其性能，并评估是否要将其作为血浆蛋白质组学工作流程的一部分。　　威斯康星大学麦迪逊分校的生物分子化学和化学教授Joshua Coon指出，他的实验室能够使用50分钟的液相色谱梯度在未处理的血浆中测量大约1,500种蛋白质，并且已经在该仪器上开发出了一种一分钟的直接注射方法，能够在每个样本中测量约200种蛋白质。　　Coon还是SeerProteograph平台的用户，尽管他尚未将其与Orbitrap Astral结合使用。他的实验室一直在使用Seer XT试剂盒分析阿尔茨海默病患者的血浆样本以及长期新冠肺炎(long COVID)个体的样本。他说，尽管他的团队尚未开始处理大批量样本，但在初步工作中，实验室每个样本一致地测量到约3,000种蛋白质，这是不使用Seer系统时的五倍左右。他认为，当研究人员将工作流程应用于Orbitrap Astral系统时，这些数字还会进一步提高。　　除了覆盖深度外，Coon表示，Proteograph对简化质谱样品制备非常有用。他说：“我没有完全认识到到它的自动化程度，它非常方便。现在主要的用户是一个一年级和二年级的研究生……所以他们必须快速学习。他们在处理样本、获得消化产物和肽段方面取得了很大的成功。当你有新人或者长时间不做该工作的人时，进行大规模蛋白质组学研究的样品制备将耗费整个实验一半以上的精力，只需使用该平台然后熟练掌握。”　　尽管Seer Proteograph平台提供的覆盖深度使质谱血浆蛋白质组学在某些应用中与Olink和SomaLogic等亲和力平台更具竞争力，但Seer本身在血浆富集领域面临新的竞争。　　在ASMS会议上，蛋白质组学样品制备公司PreOmics推出了其ENRICH-ist富集血浆和血清蛋白质的试剂盒。该试剂盒使用非功能化顺磁性微珠来富集低丰度蛋白质，据该公司称，与未去除高丰度以及未富集的血浆相比，用该试剂盒处理血浆可将蛋白质检出率从50%提升至100%。PreOmics首席执行官Garwin Pichler表示，微珠与缓冲液的结合可在去除高丰度蛋白的同时富集低丰度蛋白以提高覆盖深度。Biognosys推出了一种新的基于微珠的血浆蛋白质组富集试剂盒，作为其TrueDiscovery服务平台的一部分。据该公司称，这种试剂盒可以高通量定量人类血浆中约4,000种蛋白质。　　此外，在本月，华盛顿大学研究人员领导的团队在BioRxiv预印本上发表了一篇论文，描述了一种使用ReSyn Biosciences的磁性微粒富集血浆蛋白质的方法，其通过结合血浆中的膜结合囊泡并分析相关蛋白质来提高覆盖深度。华大的MacCoss是这篇预印本的通讯作者，该预印本的第一作者Christine Wu也是该富集方法的主要开发者。他们能够在Orbitrap Astral上使用30分钟的液相色谱梯度稳定地定量约4,800种血浆蛋白质，每天可处理约40个样本。在使用一小时的液相色谱梯度时，他们能够测量5,000到6,000种蛋白质。MacCoss他们迄今没有过度挑战该方法的能力，所以这些数字是相对保守的。MacCoss表示，由于Seer公司的技术成本较高，研究人员对于血浆蛋白质组学富集的替代方法很感兴趣。他说：“Seer在制造这些产品方面做得很好，但成本是一个高门槛。”　　维也纳分子病理研究所的蛋白质组学负责人Karl Mechtler表示，他与Seer的讨论中，每个样品的报价大约是600美元。他说：“如果我有100个样品，对于一个蛋白质组学实验室来说，这是一笔巨款。”他指出，对于一个典型的蛋白质组学实验室，一个合适的价格范围应该在每个样品25到50美元左右。Wu表示，使用华大的富集方法进行实验的每个样品成本低于5美元。PreOmics将ENRICH-ist试剂盒作为完整蛋白质组学样品准备工作流程的一部分销售，每个样品总共80美元。　　在回答成本问题时，Seer公司董事长兼首席执行官Omid Farokhzad表示，他认为价格是“价值交换的问题”。他说：“并非所有内容都是等价的。问题在于，从Seer所提供的与其替代方案所提供的内容来说，价值交换是什么?”在血浆蛋白质组学领域最新的发展中，这个问题的答案似乎是一个不断变化的目标。　　参考文献：[1] Tognetti Marco,Sklodowski Kamil,Müller Sebastian et al. Biomarker Candidates for Tumors Identified from Deep-Profiled Plasma Stem Predominantly from the Low Abundant Area.[J] .J Proteome Res, 2022, 21: 1718-1735.[2] bioRxiv - Genomics Pub Date : 2023-04-21 , DOI：10.1101/2023.04.20.537640Karsten Suhre, Guhan Ram Venkataraman, Harendra Guturu, Anna Halama, Nisha Stephan,Gaurav Thareja, Hina Sarwath, Khatereh Motamedchaboki, Margaret Donovan, Asim Siddiqui, Serafim Batzoglou, Frank Schmidt

北京蛋白质组研究中心(Beijing Proteome Research Center，BPRC)经过国际人类蛋白质组组织(HUPO)认可，已经成为国际人类肝脏蛋白质组计划(HLPP)的执行总部，是蛋白质组科学研究的数据与信息中枢、科技成果与知识产权的交流中心。同时也是中国人类肝脏蛋白质组计划(CNHLPP)的组织者和主要承担单位，是国家蛋白质组科学研究的基地和蛋白质药物国家工程研究中心。2008年3月18日，仪器信息网相关人员应邀参观。图一 北京蛋白质组研究中心研发大楼　　在中心副主任魏开华老师的带领下， 仪器信息网人员参观了中心研发大楼内(总建筑面积达12600平方米)学术走廊、展报、墙报、研究室和分析测试实验室。中心已建成的十大国际一流水平研究平台如下：蛋白质表达谱研究室/技术平台、蛋白质修饰谱研究室/技术平台、蛋白质相互作用研究室/技术平台、蛋白质定位研究室/技术平台、抗体工程研究室/技术平台、生物信息学研究室/技术平台、功能蛋白质组研究室/技术平台、功能基因组研究室/技术平台、蛋白质组新技术研究室/技术平台、蛋白质工程研究室/技术平台。大家对中心分析实验室内国际先进的蛋白质分离、鉴定系统，LTQ-FT、LTQ、MALDI-TOF-MS、MALDI-TOF-TOF-MS、ESI-Q-TOF-MS、ESI-Ion Trap-MS等大型质谱设备以及超级计算机检索系统赞叹不已。图二 研发大楼内办公区图三 研发大楼内办公区展报走廊1图四 研发大楼内办公区展报走廊2图五 研发大楼内实验室区学术走廊1图六 研发大楼内实验室区学术走廊2图七 研发大楼内实验室区分析实验室图八 研发大楼内实验室区小型质谱仪室图九 研发大楼内实验室区MALDI-TOF-TOF-MS仪　　蛋白质组研究中心的先进大型仪器和优越检索系统，形成了高通量、高灵敏度、高分辨率和规模化的蛋白质组技术检测体系，结合相应的标记技术(DIGE、ITRAQ、SILAC等)和富集技术(IMAC等)，构建了较完整的差异蛋白质以及修饰蛋白质的分析技术。　　目前北京蛋白质组研究中心已开展重大疾病，尤其是肝脏疾病和肿瘤相关的蛋白质组研究，为下一步重要药物靶标的发现奠定了基础。中心平台承接各类蛋白质组学技术服务，开展规模化、高通量的蛋白质组学委托科研服务。同时，中心长期从事生物质谱和蛋白质组学研究方面的培训服务，详情可登陆网站：http://www.bprc.ac.cn 查询。

2008年8月18日，服务科技，世界领先的赛默飞世尔科技在2008年人类蛋白质组大会(HUPO 2008)上推出新的蛋白质组学工作流程解决方案，以及两个Thermo Scientific软件升级包。不久前推出的Proteome Discoverer 软件平台是一个综合性的、可拓展软件平台，可以对蛋白质组的数据进行定性和定量分析，作为Proteome Discoverer 的补充，新加入的部分将进一步升级Thermo Scientific Proteome Dynamics。　　Proteome Dynamics是一套完整的蛋白质组解决方案，包括试剂，样品制备试剂盒和操作流程，质谱仪和具有特定功能的生物软件，以方便识别，定量和定性鉴定蛋白质。推出新品包括以下几个方面　　• 自动化的磷酸化肽段工作流程—一套完整可自动化分析磷酸化肽段的操作流程　　• SIEVE™ 1.2---主要对软件中无标记差异分析部分进行升级。基于液相色谱质谱数据比较对蛋白和肽段的变化进行衡量和鉴定　　• ProSightPC™ 2.0—拓展了业界领先的自上而下的鉴定能力，支持所有高质量准确度的串联质谱实验的蛋白鉴定和表征　　在过去的十年里，蛋白质组学领域大步发展，它对生物和医药领域的尖端科技产生了深远的影响。Thermo Fisher一直致力于蛋白质组科学的发展，打破了传统定性蛋白质组分析，转向更高级的定量蛋白质组，因而创造了蛋白质组动态研究蓝图。　　新型自动化磷酸化肽段分析流程将Thermo Scientific技术与Pierce磷酸化肽段富集试剂盒、Kingfisher Flex 磁珠纯化系统和LTQ Orbitrap™ XL ETD 杂交质谱仪结合起来，可以完全实现对磷酸化肽段进行分析。致力于构建信号途径的科学家会发现固定化金属和金属氧化物的亲和色谱能够富集磷酸化肽段，然后用质谱对其分析是一个功能强大的技术。然而，样品的复杂度和低通量制备步骤成为一个主要的障碍。新型Thermo Scientific的整合操作流程对这类难题提供了一个简单、有效的解决方案。“样品制备和分析过程的每一部都是经过优化的。”Thermo Fisher Scientific 蛋白质学市场总监Andreas Huhmer说，“该工作流程可以使科学家实现整个过程无缝连接。　　在2008年的人类蛋白质组大会上发布的另一款软件是Thermo Scientific 的SIEVE 1.2。通过比较“健康”或对照组和“疾病”或处理不需要同位素标记的样品的液相色谱质谱数据组，SIEVE可自动对无标记的蛋白和肽段进行差异分析。之前，研究者只能比较成对的数据。然而，在生物标志物发现的研究领域内，观察数据趋势是必须的，SIEVE 1.2 可以实现在单个趋势分析中观察多时间点和剂量点。　　“SIEVE第一次发布后，我们从客户收到反馈的主要问题是SIEVE如何根据时间不同监控蛋白变化，如何更方便的在肽段和蛋白水平上解释其统计结果。”Thermo Fisher Scientific 蛋白质学市场程序经理Amy Zumwalt说，“为了满足这一需求，我们在这个版本中加入了趋势分析功能，并且完全重新构建了用户界面。新的向导界面将使差异实验结果和解释统计结果变得更容易。”　　同样首次发布的软件还有Thermo Scientific 的ProSightPC 2.0，它最初是设计来方便“自上而下”(top-down)蛋白质定性鉴定。而现在可以支持所有高质量精度、高分辨率的串联质谱蛋白实验。ProSightPC 2.0可以实现对高质量精度的二级质谱数据进行高通量分析，无论其来自是“自上而下”(top-down)，“自中而下”(middle-down)，还是“自下而上”(bottom-up)的实验，而且可表征已知的翻译后修饰蛋白(PTM)。“Thermo Scientific 的ProSightPC 2.0是专门面向杂交质谱技术的，现在也可以支持新型LTQ Orbitrap XL ETD质谱的数据。”Andreas Huhmer说，“这给研究人员提供了独一无二的工具，可以对蛋白异构体和变异体的错综复杂的差异进行分析.　　SIEVE采用一种新型图形界面，更易使用，而且重要的是它现在可以对液相色谱质谱的数据文件自动进行分析。而以前在处理数据之前必须手动挑选峰。而现在选择整个色谱图就可以对所有的峰进行自动分析了。　　如需对Proteome Dynamics了解更多信息，请于2008年8月16日至20日访问阿姆斯特丹的HUPO #34展台，或致电800-810-5118或400-650-5118，电邮sales.china@thermofisher.com 或者访问www.thermo.com/orbitrap。　　Thermo Scientific是Thermo Fisher Scientific的一部分，是全球科学服务领域的领导者　　关于赛默飞世尔科技(Thermo Fisher Scientific)　　Thermo Fisher Scientific(赛默飞世尔科技)(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33,000人，在全球范围内服务超过350,000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Thermo Scientific和Fisher Scientific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。Thermo Scientific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。Fisher Scientific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，为员工创造良好的发展空间。欲了解更多信息，请登陆：www.thermofisher.com

北京蛋白质组研究中心蛋白质翻译后修饰研究室招聘博士后和研究人员　　实验室概况:　　北京蛋白质组学研究中心是由军事医学科学院与北京大学、清华大学等单位于2005年成立的综合性研究机构，是人类肝脏蛋白质组计划(HLPP)的国际总部和蛋白质组学国家重点实验室的主体。在国家相关部门的大力支持和我国蛋白质组学科学工作者的多年努力下，该中心已经成为以蛋白质组学研究为特色的、多学科交叉的国际知名的的综合研究机构。　　蛋白质翻译后修饰研究室创建于2010年，由新近回国的中国蛋白质组学专业委员会秘书长、“973”首席科学家徐平教授领导。该研究室主要利用生物化学、遗传学和蛋白质组学的手段研究蛋白质翻译后修饰，特别是蛋白质泛素化过程中泛素链的合成、降解以及泛素链与被修饰蛋白质底物间的特异性决定的酶学机制，解析肝病等中国人高发的重大疾病过程中蛋白质翻译后修饰失控及其致病的生物学机理。研究室装备有完整的细胞、分子生物学研究必需的仪器和包括Waters公司的nano Acquity UPLC、Thermo Fisher Scientific的LTQ Orbitrap Velos和SageN Sorcerer搜索引擎在内的先进的蛋白质组学研究技术平台，在蛋白质组学、定量蛋白质组学和蛋白质翻译后修饰研究领域具有先进独特的技术。研究室组建以来得到国家“973”计划、“863”计划、蛋白质组学国家重点实验室基金、国家自然科学基金以及科技部国际合作项目等多项经费的支持。　　现因工作需要，拟在分子生物学、蛋白质组学和仪器分析方向招聘2-3名博士后和2名工作人员。　　应聘博士后和工作人员应具备的条件：　　1. 有志于科学研究事业，具有较强的责任心和进取精神，具有开拓创新、独立的工作能力和良好的合作精神，品学兼优，身体健康，年龄一般不超过35周岁。　　2. 近一年内获得 (或即将获得) 生物学或基础医学专业博士学位，有志于从事蛋白质组学研究。有海外学习、研究经历者优先考虑。　　3. 具有所从事研究方向国际主流杂志以第一作者论文发表记录，并有较好的英语阅读、写作及听、说交流能力。　　4. 因工作需要，仪器分析专业的应聘者，男性优先。　　待遇　　薪酬待遇将根据应聘者的能力、技术水平、资历和研究所相关规定商定。　　联系人:常蕾　　电话：010-80727777-1314 E-mail：15801311156@163.com　　实验室主页：http://www.bprc.ac.cn/expert/show.php?itemid=4　　地址：北京市昌平区科学园路33号，北京蛋白质组研究中心　　应聘程序　　有意应聘者请通过电子邮件发送一份详细简历(包括教育和工作经历、论文发表情况及其他成果)和一份简要科研与工作计划到15801311156@163.com。中心专家委员会将对应聘者的材料进行评审。我们对通过第一轮的面试者安排面试。

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

大家好，本周为大家分享一篇发表在Analytical Chemistry上的文章Quantitative Structural Proteomics Unveils the Conformational Changes of Proteins under the Endoplasmic Reticulum Stress1，文章的通讯作者是来自美国佐治亚理工学院的Ronghu Wu助理教授。在真核细胞中，内质网(endoplasmic reticulum，ER)负责蛋白质组中40%蛋白质的合成和成熟。蛋白质合成或折叠过程中的变化都将影响内质网的稳态，进而导致未折叠蛋白的积累和蛋白分泌效率的降低。在过去几十年的研究中，内质网应激反应被广泛研究，但是内质网应激反应后蛋白质折叠状态的变化却没有被深入研究。基于丰度的蛋白质组学方法不能直接用于分析蛋白质状态的变化，在这篇文章中，作者整合了半胱氨酸(cysteine，Cys)共价标记、选择性富集和定量蛋白质组学，称为半胱氨酸靶向共价蛋白绘制(cysteine targeted covalent protein painting，Cys-CPP)，用于研究蛋白质组范围内的蛋白质结构和变化(图1A)。　　使用CPP分析蛋白质结构，需要一种具有高反应活性的探针。作者设计了一种针对半胱氨酸的探针，其中包含半胱氨酸反应基团、用于富集的生物素部分和用于生成半胱氨酸特异性识别位点标签的可裂解连接部分(图1B)。以变性处理后的蛋白样品作为蛋白质展开形式的参考，计算肽段在原始样本和变性样本中的比例从而获得宝贵的蛋白质结构信息。　　图1.利用半胱氨酸反应探针定量分析人细胞蛋白质组中半胱氨酸暴露率的原理。(A)Cys-CPP的一般工作流程。(B)半胱氨酸残基与探针之间的反应。富集后，进行紫外裂解，在修饰的半胱氨酸上留下一个小标记，用质谱进行位点特异性分析。　　半胱氨酸暴露率Rexpo通过每条肽段在原始样本和变性样本中的比值进行计算。结果显示：(1)半胱氨酸的暴露率和溶剂可及性呈现正相关(图2C) (2)在丝氨酸和苏氨酸等极性氨基酸残基旁边的半胱氨酸具有相对较高的暴露率，这与人们普遍认为亲水残基更有可能暴露在蛋白质表面的观点一致 (3)甘氨酸和脯氨酸附近的半胱氨酸具有更高的暴露率，这是因为这两种氨基酸通常出现在蛋白质的转角和环结构中，对半胱氨酸的空间位阻较小 (4)半胱氨酸暴露率与其有/无序区(图2D)或所处二级结构(图2E)的相关性分析均表明，较低的暴露率与更稳定和结构化的局部环境有很好的相关性。这些数据结果共同证明目前的方法可以准确地测得半胱氨酸暴露率，并为蛋白质结构提供有价值的信息。　　图2.HEK293T细胞中半胱氨酸暴露率的分析。(A) VAHALAEGLGVIAC#IGEK(#代表标记位点)的串联质谱样本。报告离子的强度使我们可以准确定量一个半胱氨酸的暴露率(左框为报告离子强度的放大视图)。(B)蛋白CCT3中被定量半胱氨酸的定位和暴露率演示(PDB代码：6qb8)。(C−E)比较不同的溶剂可及性(C)、预测无序区(D)和二级结构(E)的半胱氨酸暴露率。　　衣霉素(Tunicamycin，Tm)可抑制 N-糖基化并阻断 GlcNAc 磷酸转移酶 (GPT)。由于蛋白质的N-糖基化经常发生在共翻译过程中，在蛋白质折叠的调节中起着至关重要的作用，所以衣霉素会引起细胞内质网中未折叠蛋白的积累并诱导内质网应激。基于此，作者用衣霉素对细胞进行处理，计算并对比了衣霉素处理样本和正常样本中的半胱氨酸暴露率。正如预期的那样，Tm处理样本中许多半胱氨酸的暴露率升高，且Tm对于蛋白质不稳定区域的作用尤为显著。根据Tm处理样本和正常样本之间半胱氨酸暴露率的差值，作者将所有位点划分为5个部分，在Tm处理下，近三分之一的半胱氨酸定位区域没有明显的结构变化(差值在-0.05~0.05之间)，而28%的位点则高度暴露(差值0.15)(图3B)。对这两种蛋白质进行基因本体(GeneOntology，GO)功能富集分析(图3C)，结果显示：差值在-0.05~0.05之间的蛋白通常是糖异生或折叠过后具有良好结构区域的蛋白，而差值0.15的蛋白则是与囊泡转运相关的蛋白。这表明抑制N-糖基化主要影响经典分泌途径中的蛋白质，与预期相符。　　图3.利用Tm抑制蛋白质N-糖基化对蛋白质折叠影响的系统研究。(A)Tm处理和对照样品之间半胱氨酸暴露率的比较。(B) 不同暴露率变化范围内的蛋白质数量。(C)在具有高度展开或稳定区域半胱氨酸的蛋白之间进行GO功能富集分析。　　由于Tm对于预先存在的、折叠良好的蛋白质所产生的影响可能远小于对新合成蛋白的影响，分别研究Tm对这两种蛋白的影响是必要的。作者通过将目前的方法Cys-CPP与细胞培养中氨基酸的稳定同位素标记(pSILAC)结合(图4A)，探究了细胞中已存在蛋白和新合成蛋白在内质网应激作用下的不同变化。结果显示：(1)抑制N-糖基化对新合成蛋白的去折叠影响比对已存在蛋白的影响更显著(图4C) (2)N-糖基化除了调节蛋白质的二级结构外，在蛋白质三级或四级结构的形成中起着更重要的作用(图4D)。　　图4. 抑制N-糖基化对新合成蛋白和已存在蛋白折叠状态影响的研究。(A)量化新合成蛋白和已存在蛋白折叠状态变化的实验设置。(B) 经Tm处理和未经处理的细胞中新合成和已存在蛋白质的重叠。括号内为每组蛋白质数。(C)不同蛋白质组中暴露率的分布。(D) 在有或没有Tm处理的细胞中、在不同的二级结构下，新合成和已存在蛋白之间半胱氨酸暴露率的差值分布。　　本文通过设计一种半胱氨酸靶向探针，定量半胱氨酸残基的暴露率，系统地研究了蛋白质的结构以及结构的变化。结果表明，半胱氨酸暴露率与蛋白质局部结构的相关性非常好。利用该方法，作者研究了Tm引起的内质网应激反应下细胞中蛋白质的结构变化。此外，通过将Cys-CPP与pSILAC结合，研究了在内质网应激反应下原有蛋白和新合成蛋白的结构变化差异，并详细分析了内质网应激对蛋白质去折叠的影响，深入和准确地了解内质网应激下的蛋白质结构变化，有助于深入了解蛋白质的功能和细胞活性。　　参考文献：[1] Yin K, Tong M, Sun F, et al. Quantitative Structural Proteomics Unveil the Conformational Changes of Proteins under the Endoplasmic Reticulum Stress[J]. Analytical Chemistry, 2022,