酵母蛋白质组

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

最近，美国的三个研发机构发布了分析和比较蛋白质组学和基因组学数据的最新应用，这些应用方法是OneOmics项目的一部分。OneOmics是Illumina和SCIEX（原AB SCIEX）的独家合作项目。　　为了消除不同组学之间的信息壁垒，OneOmics项目将SCIEX基于新一代蛋白质组学(NGP) 的SWATH 采集系统和Illumina公司基于BaseSpace云计算的新一代测序(NGS)数据相结合。Advaita Bioinformatics公司、系统生物学研究所(ISB)和耶鲁大学的研究人员也在采用SWATH蛋白质组学数据开发云技术的应用程序和数据库。　　系统生物学研究所(ISB)副教授Rob Moritz带领团队开发了SWATHAtlas Ion Library Generator应用程序，它提供了快捷进入ISB数据库的方法，为具有SWATH采集系统的NGP服务。目前，ISB数据库已经包括了人、酵母和结核杆菌蛋白质组数据库。&ldquo 我们很高兴成为SCIEX和Illumina合作项目的一部分，&rdquo Moritz说，&ldquo ISB和整个学术界开发的这些应用程序提供了一个强大的解决方案，这不仅给蛋白质组学研究道路带来很大影响，而且将会建成系统生物学数据系统。&rdquo 　　Advaita公司为BaseSpace平台研发了iPathwayGuide分析包。该应用分析包可以用作生化途径分析、GO分析、miRNA预测、药物和疾病分析。它简化了从整合蛋白质组学、转录组学数据库寻找生物数据的过程，并将有助于推进生物标志物的发现和疾病研究。　　耶鲁大学的Chris Colangelo和Rob Kitchen共同为BaseSpace平台开发了RNASeq应用程序。这个应用程序能将一个Illumina的RNASeq实验数据转换为一种蛋白质数据组，得到的数据可以为建立SCIEX SWATHTM采集系统数据库。因此，它是一个更有针对性的蛋白质组学分析方法，这对某特殊疾病的遗传学研究者来说非常有用。这一系列工作流程是系统生物学研究的普通需求，但直到现在只有少数专业的实验室能满足这些复杂的生物信息学条款。　　&ldquo SWATHTM采集系统使研究人员能够准确、多次的从成百的样品中定量数以千计的蛋白质，从而得到在不同环境刺激下蛋白质组的变化等非常有意义的结论。&rdquo SCIEX公司的理论与临床研究业务高级总监 Aaron Hudson说，&ldquo 下一步是将得到的这些蛋白质组学的结论与基因组学和转录组学等其他组学的结论整合在一起。此项目的三家合作机构ISB、耶鲁大学和Advaita Bioinformatics公司都推出了免费的应用程序，这些应用程序对此工作方法的深入实验室很有帮助，同时也铺设了通向横跨生命科学中两大领域的标准化数据分析的道路。&rdquo 　　编译：郭浩楠

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

仪器信息网讯 2013年9月8日，由中国生物化学与分子生物学会蛋白质组学专业委员会(CNHUPO)主办，军事医学科学院放射与辐射医学研究所、重庆医科大学、蛋白质组学国家重点实验室、北京蛋白质组研究中心承办的&ldquo 第八届中国蛋白质组学大会&rdquo 在重庆市国际会展中心开幕，会议为期三天，本次会议主题为&ldquo 人类蛋白质组计划：让人类更健康&rdquo 。会议现场　　中国蛋白质组学大会始于2003年，至今已成功举办了七届，上一届于2011年在杭州召开。该会已经成为中国蛋白质组学研究顶级会议，聚集了来自全国各地，乃至世界各地的科学家参与，本次会议参会者约1000人。大会主席贺福初院士致辞杨芃原教授主持开幕式　　军事医学科学院贺福初院士、重庆市副市长吴刚、重庆医科大学校长雷寒教授、科技部基础研究司原司长张先恩研究员、新加坡国立大学Maxey C.M. Chung教授、军事医学科学院张学敏院士、美国密歇根大学Gilbert S. Omenn教授、北京蛋白质组研究中心主任秦钧教授、北京蛋白质组研究中心钱小红研究员、中科院北京基因组研究员刘斯奇研究员等出席大会开幕式。开幕式由复旦大学杨芃原教授主持。北京蛋白质组研究中心钱小红研究员　　在此次会议上，北京蛋白质组研究中心钱小红研究员代表发表了&ldquo 中国人类蛋白质组计划&rdquo ，计划总体构想通过器官/组织蛋白质组、疾病蛋白质组、染色体蛋白质组三方面来共同构建。一期计划于2013-2016年实施，主要绘制人类蛋白质组图谱，包括表达谱、修饰谱、连锁图、定位图，以此为基础建设人类蛋白质&ldquo 大数据库&rdquo ，同时整合产业链，包括蛋白质组技术、蛋白质测序装置、蛋白质相互作用分析装置及配套试剂。　　本届会议设有大会报告、分会专题报告、墙报，邀请了蛋白质组学及相关领域内多位国内外著名专家和教授作大会报告或专题报告，就疾病标志物/药物蛋白质组学、模式生物(动、植物、微生物)蛋白质组学、功能蛋白质组学、蛋白质组生物信息学、蛋白质组新技术、 蛋白质组学和系统生物学(基因组学、蛋白质组学和代谢组学)等焦点问题进行了演讲和探讨，共同交流蛋白质组学研究工作中的经验与体会，探讨蛋白质组领域的合作与发展。墙报展示会议举办地重庆国际会议中心　　会议同时还设立了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。赛默飞世尔、AB Sciex、沃特世、布鲁克&bull 道尔顿、安捷伦、岛津、通用电气生命科学部、伯乐、赛多利斯、西格玛奥德里奇、默克密理博等公司参展。(撰稿：杨娟)

回顾质谱的百年发展史，得益于机械、电子和计算机行业的不断创新，质谱仪的性能也在不断提升。而真正推动质谱实现飞跃的是那些偶然的革命性创新，即具有颠覆性的技术创新——创造全新的分析规模和能力水平。蛋白质组学的大规模分析亦是革命性创新所推动实现的，John Yates III便是实现这项工作的关键科学家之一。John Yates：I was instantly hooked when I first saw a mass spectrometer. 迷恋 | 与质谱的初见作为MudPIT (Multi-dimensional Protein Identification Technology) 与SEQUEST的发明者，John Yates为蛋白质组学技术带来了突破性的进展，而他的每一份成就离不开对质谱的热爱。Yates也在某次采访中直言，在他第一眼看到质谱时，就被“迷倒了 (instantly hooked)”！MudPIT与SEQUEST的发明者——John Yates据Yates回忆，当时他还是个本科生，看到质谱仪是怎么运作的那个瞬间，他惊呼：“这好酷！”；而当看到实验室里满满当当的计算机时，他又被其强大的数据处理能力所震撼。因此，1980年获得缅因大学 (University of Maine) 动物学学士学位的Yates，选择继续在本校攻读化学专业的研究生课程。在学习过程中，为了深入探究质谱法与蛋白质组学研究的关联性，实干派Yates联系了弗吉尼亚大学(University of Virginia)的Don Hunt（弗吉尼亚大学的化学和病理学系教授）。不久后，他收到了一封手写的邀请函，并就此开展了他在弗吉尼亚大学的研究。与此同时，Yates已经看到了质谱的潜力，并希望将其应用于蛋白质组学研究中，但受限于“无法通过人工对数据进行快速解析”。因此，他带领团队在1994年开发了质谱数据的翻译器——软件工具SEQUEST。 John Yates发明SEQUEST算法释放质谱的魅力 | “翻译器”SEQUEST某种程度上而言，SEQUEST的开发是一种必然。1990年，美国能源部 (United States Department of Energy) 和美国国立卫生研究院 (National Institutes of Health, NIH) 向美国国会 (United States Congress) 提交了人类基因组测序的联合计划。自那时起，数据库开始充满了DNA序列信息，用于挖掘数据生物信息学的相关算法也大量涌现。1994年是数据依赖型采集 (data-dependent acquisition, DDA) 的诞生元年，开创性成果SEQUEST也在这一年诞生，万众瞩目。作为自下而上蛋白质组学（自下而上法：对蛋白质进行酶解处理后，得到多肽进行分析) 检索程序的开山鼻祖，SEQUEST的开创不仅奠定了蛋白质组学研究的核心基础，使更多生命科学领域中的研究人员意识并认同蛋白质组学的价值，更向全世界展示了质谱的魅力与潜力。简单来说，SEQUEST是通过利用人类基因组学的信息来解释质谱的信息（即肽和蛋白)。在研究细胞中的蛋白时，得益于这个方法，研究人员不需要对每个蛋白进行纯化，只需要对整体蛋白进行剪切，再通过质谱分析其中的每一种蛋白，便可获得全部蛋白的信息。SEQUEST分析方法可分为四步：（1）对质谱数据进行压缩；（2）通过比对蛋白质数据库 (database)与实验质谱数据在分子质量层面的信息，匹配 (compare)可能的多肽序列；（3）将从数据库中得到的序列的预测片段离子与质谱信息进行比较，从而产生最佳匹配序列表；这个序列被用于进行打分和统计学运算，进而（4）得到分析结果。SEQUEST分析步骤这套方法不仅采用了彼时最前沿的技术，如求互相关性的快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)，还融入了作者在对质谱数据深入理解后的大胆假设，如对数据进行的系统归一化处理和多项经验打分权重等。SEQUEST提高了质谱技术的有效性和准确性，可以使关键性的生物和临床问题得以解决。自其开发以来，世界各地的研究人员对细胞器中的大部分蛋白质进行研究，根据正常和疾病状态中蛋白质表达差异进行“画像”，从而揭示疾病发生发展的机理。此外，这项工作也促进了蛋白质组学的大规模应用（将在下文进行介绍），他本人将其应用于确定单细胞生物体和哺乳动物细胞中蛋白质复合物成分的大规模研究中。一系列的其他软件亦在SEQUEST的影响下被开发，促进了蛋白质组在分子和细胞生物学研究中的各种应用，包括肽/蛋白的定性定量分析、翻译后修饰的鉴定、蛋白质结构动态研究等等。新战场 | 蛋白质大规模鉴定1998年，Yates提出鸟枪法蛋白质组学 (Shotgun proteomics)，以推动蛋白质组的大规模鉴定分析。这个思路来源于人类基因组草图的制作方之一——塞莱拉基因组公司 (Celera Genomics)。他们采用了彼时非常先进的基因测序技术：鸟枪法 (Shotgun)。这种方法跳过将基因组拆分、克隆的过程，直接将其打成小片段进行随机测序，就像拼图一样：我们把一块完整的拼图买回家，彻底打乱后，再开启游戏之旅。2001年，基于鸟枪法蛋白质组学的想法，John Yates团队开发了MudPIT技术，并将其成果发表于 Nature Biotechnology，文章题目为Large-scale analysis of the yeast proteome by multidimensional protein identification technology。实现将鸟枪法应用于蛋白质组学是一件里程碑式的发展成就，其不仅颠覆了传统的蛋白质分析方法，还推动实现大规模分析。Yates带领团队开发MudPIT彼时应用最为广泛的蛋白质分析鉴定方法是二维聚丙烯酰胺凝胶电泳 (Two-dimensional gel electrophoresis, 2D-PAGE)，该技术是通过等电点(isoelectric point, pI) 和分子量 (molecular weight, MW) 两个维度，对蛋白质进行鉴定，拥有高分辨率的特点。然而，2D-PAGE存在着一些难以克服的缺陷：（1）虽然该技术可以提供蛋白质的相对分子质量、等电点、表达丰度的相对量等信息，但它无法完成一些更为“精细”的任务，如低丰度蛋白质点的检测，极酸性和极碱性区蛋白质及高分子质量区蛋白质的分离等；另一方面，（2）这项技术自动化程度低，重复性差且耗时长；除此以外，（3）鉴定量和通量一直是这项技术的瓶颈。反观MudPIT，这是一种非凝胶技术，可以实现复杂蛋白质和多肽混合物中某一成分的分离与鉴定工作。首先，肽段先在二维液相色谱中被分离，然后再进入多维毛细管液相色谱中分离、而后进行串联质谱分析以及最后的数据库检索工作。该技术可对样品量较少的蛋白质进行快速分析，适用于蛋白质组学中大规模蛋白质的分离鉴定研究。Yates的文章将MudPIT较之2D-PAGE技术的优势全盘展示。他们完成了彼时鉴定量最大的蛋白质鉴定研究：从酿酒酵母 (S. cerevisiae) 的蛋白质组中分离鉴定了1484个蛋白质；作为对比，当时最大的基于2D-PAGE的蛋白质组学研究，仅鉴定出了流感嗜血杆菌 (Haemophilus influenza) 蛋白质组的502个蛋白质。总体来看，MudPIT的灵敏度和动态监测范围都有了更大的进步，且应用范围更广、自动化程度高。因此，MudPIT也成为了二十世的最初的十年里，研究复杂生物样本中大规模蛋白质表达、定性和定量的强有力工具。制胜密码 | 创新与协作John Yates：I’ve become very intrigued with the concept of innovation.科研进展十分依赖于研究人员的高强度攻坚，及不断创新。他们需要不停地“刁难”自己、“刁难”别人，保持新方向、新想法的敏感度。Yates也一直非常希望更多的科学家可以在他的方法上继续创新。为了帮助各位科学家早日创新、淘汰自己的方法，Yates分享了自己的“创新书单”，希望大家一起从书中学习创新路径并得到启发，如Jon Gertner的 The Idea Factory（这是一部关于传奇科研机构——贝尔实验室的传记，其中共孕育了9位诺贝尔奖得主），以及Steven Johnson的 Where Good Ideas Come from（在这本书中，作者深入发明的创新自然史，对其进行跨越学科、领域的追踪，确定了创新的七种关键模式）。Yates也回忆道，在2003年与一家质谱制造商讨论合作时，他的第一个问题是“扫描速度可以更快吗？”也正是这个问题使得我们迎来了现在的升级版质谱仪。此外，当新设备准备落地时，Yates还会不断提出新的想法，与合作方商讨，寻找更优解。除创新以外，Yates还十分主张团队协作性，并先后培养出来70多位优秀的科学家。其中一位曾在Yates实验室进行博士后工作的研究员Michael Washburn（目前是美国堪萨斯大学医学中心肿瘤生物学教授）称，Yates使他深刻认识到建立一个多学科团队的必要性。因为质谱研究不是一场单机游戏，它极度需要跨学科的方法论，复合型人才的相互教导，才能解决研究瓶颈取得成果。因此，在当年与Yates一起开发出MudPIT后，Washburn在蛋白质组学研究领域继续开疆拓土，并以基于质谱来研究染色质重塑复合物而闻名。Michael Washburn成就、扎根 | 年轻的蛋白质组学SEQUEST 与 MudPIT 的开发，及其他杰出的科研成果奠定了Yates在蛋白质组学领域的泰斗地位，他也毫不意外地入选了 2011年 “2000-2010年全球顶尖一百位化学家”名单。John Yates入选2011年 “2000-2010年全球顶尖一百位化学家”名单此外，他于2019年获得ASMS质谱杰出贡献奖及 Khwarizmi 国际奖，以表彰他对蛋白质组学的贡献。蛋白质组学诞生（1997年）至今才二十余年。得益于全球科学家和HUPO的不懈努力，这个年轻的前沿学科已获得许多令人振奋、惊叹的里程碑式成果。未来，我们亦期待、欢迎有更多的年轻研究人员参与进来，一同以蛋白质组学为支点，揭示生命的奥秘，开创疾病治疗的新篇章。年轻科研力量的崛起是科技创新、发展的重要引擎。2015年，HUPO特设Early Career Researchers (ECRs）项目，以推动年轻科研人员对新知识、新思想和前沿科技创新的引领作用。具体而言，该项目的主旨为：（1）为ECR提供更多研究和交流平台，提高他们的科学知名度：HUPO设立稿件竞赛 (Manuscript Competition)，以便让杰出的年轻科学们展示自己最新工作成果；（2）为ECR策划职业发展相关活动，提高他们在学术界、工业界的竞争力：HUPO邀请来自不同科研、技术和商业领域的世界知名科学家，分享他们的科研经历与职业生涯；（3）提高蛋白质组学领域的公平性、多样性和包容性。参考资料1. Washburn, M. P., Wolters, D., & Yates, J. R. (2001). Large-scale analysis of the yeast proteome by multidimensional protein identification technology. Nature biotechnology, 19(3), 242-247.2. Proteomics goes global. Nature biotechnology, 24, 302–303 (2006). https://doi.org/10.1038/nbt0306-3023. Eng, K. J., McCormack, A. L., & Yates, J. R. (1994). An approach to correlate tandem mass spectral data of peptides with amino acid sequences in a protein database. Journal of the American Society Mass Spectrometry, 5(11), 976–989.4. Yates, J. R. (2013). The revolution and evolution of shotgun proteomics for large-scale proteome analysis. Journal of the American Chemical Society, 135(5), 1629-1640.5. Vivien, M. (2013). Digging deep into proteomes. Nature Method, 10(1), 3.6. MICHGAN STATE UNIVERSITY. (n.d). Dr. Michael Washburn. Retrieved from https://bmb.natsci.msu.edu/about/awards/john-a-boezi-memorial-alumnus-award/dr-michael-washburn/7. Scripps Research. (2019). Chemist John Yates receives 2019 ASMS John B. Fenn Award for innovations that advanced mass spectrometry. Retrieved from https://www.scripps.edu/news-and-events/press-room/2019/20190614-yates-amsmaward.html

随着重组DNA技术的迅猛发展，外源基因在不同宿主中的表达使得各种重组蛋白的工业生物生产成为可能。选择合适的宿主是生物工艺设计中的关键步骤之一，具体取决于：1.上游培养效率2.易于基因编辑和分子工具的可用性3.翻译后修饰的能力，如糖基化4.蛋白质（用于下游加工和作为生物制药成分等）的分泌能力目前，多种生物已被应用于重组蛋白的生产，尤其是大肠杆菌，易于基因改造，具有在酵母水解物等多种基质上快速生长并产生高蛋白滴度的优势。已成为迄今为止业界追捧的主力军。典型的生物工艺优化通常需要进行一些初步试验，以发现适用于宿主菌株并提高目的重组蛋白表达的培养基成分（特别是氮基营养素）。对于此类应用需求，能够提高实验效率和参数准确度的高通量筛选平台成为热门工具。贝克曼库尔特BioLector通过在线测量关键培养参数提供可放大的高通量分析。本案例为通过BioLector对多种酵母营养素就生物量生长和重组蛋白的形成进行评估和比较，筛选出了适合大肠杆菌重组蛋白生产和诱导时间的理想培养基。方法培养菌株：大肠杆菌BL21(DE3)pET-28a(+)EcFbFP。培养基：以标准TB培养基（Carl Roth）为参照物，对多个TB 样（Terrific 液）培养基进行比较。不同的TB 样培养基使用不同的酵母提取物。BioLector培养条件：在接种至微孔板之前，先在250 mL摇瓶中进行预培养， 37°C培养6小时。然后使用48孔梅花板（MTP-BOH2）在 BioLector中进行培养。温度 37°C ，振摇速度：1400 rpm。分别在每个培养孔中填充800μL培养液用于非诱导实验，填充790μL用于诱导实验。诱导实验中，在诱导时间点上添加 10μL 50μM 的 IPTG。环境氧气浓度保持在35%，避免培养物缺氧。BioLector在线测量：培养过程中对生物量、EcFbFP(黄素荧光蛋白)、pH以及 DO进行在线测量。结果不同TB样培养基的生物量生长情况：培养实验中，不同酵母营养素的培养基中生物量的生长情况如上图所示：培养基不同，最终的光密度和生长速率也会不同。ProCel 6 中的大肠杆菌OD最高，培养基 ProCel 3 中的大肠杆菌的OD低。ProCel 6为本特定工艺的最高生长速率。上图为培养过程的DO值。培养基 ProCel 3 和 ProCel 4 中的培养物未达到0%的氧饱和度，这表明由于耗氧量有限，该培养基中的菌株代谢活性较低。相反，其他培养物包括TB标准培养基，均在短时间内达到0%的氧饱和度，表明菌株代谢活性高。不同酵母营养素TB样培养基的产物生成：通过将IPTG 添加到培养物中来诱导 T7 聚合酶的表达促进黄素荧光蛋白的生成。BioLector使用梅花板为48个培养物提供了独立的培养空间，因此可测试不同的诱导时间点。使用自动化工作站整合BioLector后的 RoboLector 系统还可以自动进行培养诱导。首先选择一个固定的诱导时间点。分别为培养启动后的3小时、3.75小时和4.5小时。下图所示为每种TB样培养基在诱导时间下所测荧光的平均值。荧光动力学清晰地表明不同培养基有不同的EcFbFP（黄素荧光蛋白）表达水平。表现出最强荧光信号的两个样本为：ProCel 2，诱导点为3.75小时；ProCel 5，诱导点为 3 小时。经过 7.7 小时的培养，ProCel 5 的荧光值达到102.94a.u.，而ProCel 2 的荧光值达到 101.82 a.u.。本方法的不足之处在于未比较不同样本的生物量对蛋白质产量的影响。经过3小时的培养，一些培养物的OD已达到6，而其他培养物仅达到3。当诱导具有不同光密度的培养物时，可能会对在每种酵母营养素上生长的实验大肠杆菌的蛋白质生产性能造成误解。鉴于此，我们采用了一种新方法，将诱导点与生物量信号耦合。使用BioLector的信号驱动RoboLector，依赖于特定生物量的诱导对于每个单独的孔都是可行的。为自动化工作站设置3、6或8的OD目标值，以根据孔内培养物的生长动力学自动添加IPTG以诱导蛋白质生产。如下图所示，ProCel 2表现最佳，最终值为 146.23 a.u.，培养时间是 12.3 小时；ProCel 5表现次之，最终值为138.1 a.u.。与之前进行的一系列实验相比，本实验中的排名与在特定时间点进行诱导的实验不同。这一观察证明了最佳工艺条件的重要性，并使这些条件具有可比性。此处数据表明：与之前的实验相比，本实验中的荧光值更高。正如该领域诸多论文中所强调的那样，诱导时间确实是一个关键参数。同样，在优化大肠杆菌重组蛋白生产的过程中，也必须评估诱导剂的浓度。另外，与对照TB培养基相比，这里测试的一些酵母氮源产生了更高的重组蛋白产量。这些结果凸显了选择培养基成分的重要性，这些成分能够在特定的生物工艺中实现高而稳定的产量。结论通过BioLector系统，贝克曼库尔特可为用户提供适用于各种应用领域的高通量筛选平台。其独特的梅花形微孔板尤其适用于好氧培养，如同实验室生物反应器，BioLector系统通过非侵入式传感器使客户能够获取更多的在线测量参数。正如本应用，通过BioLector系统可轻松实现培养基的筛选，整合自动化工作站的RoboLector，还可实现更多功能。补料、pH调控以及文中所述的诱导功能，所有这些均可在小规模实验中实现，帮助客户同时兼顾成本和效率。RoboLector高通量自动化微型生物培养平台欲了解该应用详情，请扫描下方二维码下载应用指南《利用BioLector进行大肠杆菌重组蛋白生产用酵母营养素的筛选》

科学家已经发现了上万种新的蛋白联结，约占蛋白联结总量的四分之一。　　为了揭示蛋白质是如何构建细胞与机体，来自多个国家的科学家组成的研究团队筛选了不同生物的细胞，这些细胞从变形虫到蠕虫到老鼠到人类，来源十分广泛。　　这项蛋白质科学的壮举，是来自七个国家的三个研究小组合作的结果，由多伦多大学唐纳利中心的Andrew Emili教授和德克萨斯大学奥斯汀分校的EdwardMarcotte教授领导，发现了成百上千种新的蛋白质相互作用，其中细胞内蛋白质的接触作用大约占四分之一。　　一个蛋白联结的缺失都会致病。图谱已经帮助科学家锁定病变蛋白。这些数据将通过开放数据库的访问提供给世界各地的研究人员。　　虽然十几年前的人类基因组测序无疑是生物学中最伟大的发现之一，然而这只是人们对细胞工作的深入了解的开始。基因只不过是一幅模板，而它的复制品——蛋白质，担任了细胞运转的主要工作。　　蛋白间相互联系，共同协作。许多蛋白质结合形成所谓的分子机器并在细胞活动中扮演关键角色，例如合成新的蛋白质，或者是回收旧蛋白，再造新蛋白。但是人类细胞中有上万种蛋白质，其中的大部分我们仍旧不知道它们的作用。　　于是有了Emili 和Marcotte的图谱，团队使用最先进的方法，可以提取细胞内数千个分子机器并分析其蛋白构成。然后他们建立了一个类似于社交网站的网络，通过探知未知蛋白与已知蛋白的联结，推知未知蛋白质的功能。例如，未知蛋白与“杂活儿工”蛋白有联结，那么这个未知蛋白极可能也具有细胞修复功能。　　今天这项里程碑式的研究收集了九个物种分子机器的信息，分别包含了面包酵母、阿米巴虫、海葵、苍蝇、蠕虫、海胆、青蛙、老鼠和人类，并由此可以绘制出一个生命树图。这个新的图谱将蛋白质结合体数目扩大到已知的十倍有余，并可以让我们观察到它们如何随着时间进行进化的。　　“对于我来单单是此项研究的规模就足以吸引人们的眼球，我们已知的每个物种的蛋白联结已达到到原先所知的三倍。我们现在通过蛋白质相互作用网络可以非常可靠的预测，所有动物具有超过一百万种蛋白质相互作用，这从根本上来讲是一个巨大的进步。”Emili说，他也是疾病管理生物标记方面的安大略研究会主席、分子遗传学教授。　　研究发现，自从十亿年前原始细胞出现之后，动物生命出现在地球上以前，成千上万种蛋白质协作关系一直保持不变。　　“就蛋白质分布而言，人类与其他物种通常是相同的，这不仅印证了我们拥有共同祖先，也对在基因组学的基础上研究多种疾病以及这些疾病如何存在于不同物种中有实际意义。”Marcotte说。　　在确定人类疾病的可能原因方面，人们已经证明这个图谱是有用的，例如一种新发现的分子机器名为Commander，由十二个单一的蛋白质组成。人们曾发现一些智力障碍患者的机体里具有编码Commander某些组分的基因，但并不清楚这些蛋白质的机制。　　由于Commander存在于所有动物的细胞里，研究生FanTu正在破坏蝌蚪中的蛋白质部件，揭示了胚胎发育阶段脑细胞位置异常，并为复杂的人类起源问题提供了一个可能。　　“有了成千上万种蛋白质相互作用，我们的图谱会帮助人们研究蛋白质相互作用和人类疾病的多种联系，这是我们未来几年的研究方向。”Emili博士总结道。

相关新闻：第八届中国蛋白质组学大会在重庆开幕　　仪器信息网讯 2013年9月8-10日，由中国生物化学与分子生物学会蛋白质组学专业委员会(CNHUPO)主办，军事医学科学院放射与辐射医学研究所、重庆医科大学、蛋白质组学国家重点实验室、北京蛋白质组研究中心承办的&ldquo 第八届中国蛋白质组学大会&rdquo 在重庆市国际会展中心召开，会议吸引了世界各地学者近千人参会。　　蛋白质组学研究始于上世纪90年代，1998年中国开始开展蛋白质组学研究。2008年中国将蛋白质科学研究设施国家重大科技基础设施项目列入国家高技术产业发展项目计划，项目分北京设施和上海设施，总投资18亿元。截至目前，国家蛋白质科学中心(上海)今年即将投入使用，而国家蛋白质科学中心(北京)预计将于2015年8月全面投入使用。此外，中国人类蛋白质组计划也于今年启动。中国蛋白质组学研究如火如荼，而这其中也少不了蛋白质组学研究相关仪器、设备及试剂耗材供应商的&ldquo 声影&rdquo 。　　来自相关机构的调查显示，2017年全球蛋白质组学市场将达到172亿美元，年复合增长率14.2%，其中涵盖从样品处理到最终检测等试剂、仪器等。据Bio-Rad生命科学部全球产品经理Sricharan Bandhakavi介绍，随着技术的进步，我们已经可以鉴定出很多的蛋白，但这些蛋白在机体中的作用和功能是如今科学家们关注的重点，在已鉴定的蛋白和其功能之间建立联系也是各厂商研发的重点。　　本次会议共有38家企业参展，展示蛋白质组学研究相关的产品，以下为部分参展厂商：赛默飞AB SCIEXGE医疗GE 医疗展示的蛋白质纯化设备布鲁克沃特世Bio-RadBio-Rad展示的最新蛋白质纯化仪安捷伦默克化工赛多利斯Sigma-Aldrich马尔文好创生物好创生物ESI离子源产品尼康岛津北京谱之源New Object（兴悟杰）毅新兴业华利世伯楷安生物拜普诺（撰稿：杨娟）

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。

北京蛋白质组研究中心　　第六期蛋白质组信息学培训班　　时间：2017年11月7-10日　　地点：北京蛋白质组研究中心(北京市昌平区科学园路38号，中关村生命科学园内)　　主办单位　　国家蛋白质科学中心· 北京(凤凰中心)　　北京蛋白质组研究中心(BPRC)　　蛋白质组学国家重点实验室(SKLP)　　中国生物化学与分子生物学会蛋白质组学专业委员会(CNHUPO)　　国家蛋白质科学中心?北京(简称“凤凰中心”)/北京蛋白质组研究中心(BPRC)坐落在国家科技创新示范区——中关村生命科学园，是我国生命科学领域的国家科技基础设施，也是国际人类肝脏蛋白质组计划执行总部、蛋白质组学国家重点实验室和首都科技条件平台。　　凤凰中心/BPRC在以院士领衔，入选“千人计划”、国家杰青、北京市科技新星为骨干的专家团队带领下，在生命科学领域不断开拓，建立了高通量、高分辨率、高精度的蛋白质组学，以高性能“天河”超级计算机为核心的生物信息学，蛋白质相互作用，多功能多层次显微成像，流式分选，模式生物构建，抗体药物筛选等技术体系与平台。我们愿与从事生命科学研究的有识之士一起，推动生命科学新发现、新技术、新产品的涌现，实现“创造历史，引领世界”的梦想。　　培训目的　　本课程为生命科学研究人员介绍如何合理利用和开发蛋白质生物信息学资源。课程着眼于实际数据库搜索、工具使用、大型数据库分析、生物学网络构建、可视化和数据分析等。采取小班授课，专人指导 理论课与实践课相结合，讲师与学员研讨的方式进行 精心挑选相应的上机软件，提供充足的实际操作机会 让每位学员学有所成。　　培训对象　　●从事生命科学、农学、医学等领域科研工作者和高校教师及研究生　　●迫切希望提升生物信息分析能力的学者　　培训内容　　质谱数据深度分析、蛋白质注释及功能分析、蛋白质相互作用网络构建及分析、蛋白质组研究主题信息服务和专业数据库研发。　　课程安排2017年11月6日15:00-17:00软件安装2017年11月7日主持人：杨冬邵晨主题：蛋白质组信息学蛋白质鉴定时间主讲人培训内容9:00-10:00讲座邵晨●课程介绍●蛋白质组学●蛋白质组信息学工作流程10:00-10:45讲座邵晨工作流原理●序列数据库●肽段鉴定●蛋白组装●蛋白定量●质量控制和标准10:45-11:00茶歇11:00-11:45讲座杨冬工作流原理●翻译后修饰●数据挖掘●数据注释●聚类和其他分析11:45-12:30练习杨冬常用的生物信息数据库和工具12:30-13:30午餐13:30-14:30讲座杨冬Mascot：实践中的搜索工具14:30-15:15练习杨冬搜索工具的环境15:15-15:30茶歇15:30-16:30讲座杨冬搜索工具实际应用16:30-17:15讲座OmicsBean题目待定17:15结束2017年11月8日主持人：朱云平主题：定量蛋白质组时间主讲人培训内容9:00-10:00讲座常乘标记定量蛋白质组学：母离子标记方法10:00-10:45讲座常乘标定定量蛋白质组学：子离子标记方法10:45-11:00茶歇11:00-11:45练习常乘马洁冯晓东MaxQuant上机练习11:45-12:30练习常乘马洁冯晓东MaxQuant上机练习12:30-13:30午餐13:30-14:30讲座常乘非标定量蛋白质组学14:30-15:15练习常乘差异表达蛋白的统计分析15:15-15:30茶歇15:30讲座常乘PANDA和PANDA-view介绍16:30练习常乘马洁冯晓东PANDA和PANDA-view上机练习17:15结束2017年11月9日主持人：冯晋文主题：工作流数据发布时间主讲人培训内容9:00讲座冯晋文TPP(transproteomepipeline)数据分析平台介绍10:00练习冯晋文●基于X!Tandem肽段鉴定●基于peptideProphet肽段验证10:45-11:00茶歇11:00练习冯晋文蛋白质定量●Libra蛋白质组装●ProteinProphet11:45练习冯晋文实际操作12:30-13:30午餐13:30讲座冯晋文Firmiana简介14:30练习冯晋文Firmiana上机练习15:15-15:30茶歇15:30讲座HenningHermjakob数据存储与索引：ProteomeXchangeandOmicsDI16:30练习马洁实际操作：基于Iprox的数据存储17:15-18:00Phototime2017年11月10日主持人：李栋主题：网络和通路时间主讲人培训内容9:00讲座李栋蛋白质网络的构建与分析10:00讲座李栋蛋白质数据集深度挖掘10:45茶歇11:00练习李栋网络工具介绍：●KEGG,Reactome●STRING11:45练习李栋上机练习12:30午餐13:30讲座刘中扬Cytoscape简介14:30练习刘中扬Cytoscape上机练习15:15-15:30茶歇15:30－16:30练习HenningHermjakobReactomepathwayanalysis17:15结束　　培训费用　　●即日起至11月6日之间注册：每人4500元，学生4000元。　　●网上注册地址：http://111.198.139.71/training/cn/　　●培训费用包含：培训资料、培训期间的午、晚餐。　　●住宿费用自理，请自行联系酒店登记住宿信息。　　报到时间和地点　　●报到：11月6日全天，凤凰中心/BPRC　　●培训：11月6-7日，凤凰中心/BPRC(北京市昌平区科学园路38号，中关村生命科学园内)。　　●住宿：北京梧桐苑商务酒店(紧邻凤凰中心大楼)，预订电话：010-61777200(预定时请说明参加此次培训)　　●学员自备笔记本电脑(具有WiFi无线网络功能)用以操作练习。　　注意事项　　· 学员可使用自己的数据进行练习，在主讲人时间允许的情况下可给予一定的指导。　　· 参加本期培训班的学员可以享受中心提供的技术服务优惠政策。技术服务项目请看网站：http://www.bprc.ac.cn/guidance/list.php?catid=27或http://www.ncpsb.org/cn/%E6%9C%8D%E5%8A%A1　　汇款信息　　帐号：0200004909200041055　　账户名称：北京蛋白质组研究中心　　开户银行：工商银行北京市永定路支行　　注：汇款时请务必注明学员姓名、单位和“信息学培训班”字样。汇款后将汇款凭据传真至中心，或将扫描电子版发送至邮箱bprctrain@163.com，以确保汇款安全到账。　　如需发票请注明发票抬头，培训结束后统一开具发票(培训费、会议费等)。　　联系方式　　联系电话：注册：(010)61777015　　咨询：(010)61777010　　传真：(010)61777050　　电子邮件：bprctrain@163.com　　通信地址：北京市昌平区科学园路38号(102206)

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

北京大学的研究人员报告称，他们开发出了一种遗传编码蛋白质光交联剂，其带有可转移的、质谱可识别的标签。这一研究成果发布在7月27日的《自然通讯》(Nature Communications)杂志上。　　北京大学化学与分子工程学院的陈鹏(Peng R. Chen)研究员与王初(Chu Wang)研究员是这篇论文的共同通讯作者。　　蛋白质以其自身结构和与其他蛋白质之间的相互作用为基础发挥功能，因此，研究蛋白质的结构和相互作用抑制是生命科学的重要方向。　　检测蛋白质相互作用的传统方法，如酵母双杂交、亲和色谱和免疫共沉淀等有着各自的局限性。酵母双杂交可以揭示蛋白质间的直接相互作用，甚至通过大规模筛查发现未知的相互作用，但酵母细胞未必能为异源表达的其他物种蛋白提供合适的相互作用条件。亲和色谱技术和免疫共沉淀技术其通量比较低，背景结合蛋白质与特异性结合蛋白质有时难以区分，直接与间接相互作用也通常难以区分。另外，这三种方法对于瞬间、微弱的相互作用，比如信号转导过程中松散变化的蛋白质复合物，都很难获得有效信息。　　近年来，科学家们一直在不断地发展发现及描绘生理条件下蛋白质相互作用特征的技术，其中化学与光亲和交联策略获得越来越多的关注。将生物分子间的非共价相互作用转变为共价交联，使得能够捕获到时常出现在自然界中微弱且短暂的蛋白质相互作用。光交联剂结合质谱技术是近年发展起来在活体系统中研究蛋白质相互作用的一种有力的工具，但它仍然存在着高假阳性鉴别率及无法提供相互作用界面信息等缺点。　　在这篇文章中研究人员报告称，他们开发出了一种遗传编码光亲和非自然氨基酸，可在光交联及猎物蛋白-诱饵蛋白分离后将一个质谱可识别的标签(MS-label)导入到捕获的猎物蛋白中。这一叫做IMAPP的策略使得能够直接鉴别出采用传统的遗传编码光交联剂难以揭示的光捕获底物肽。利用这一MS-label，IMAPP策略显著提高了鉴别蛋白质相互作用的可信度，使得能够同时鉴别捕获的肽和确切的交联位点，对于揭示靶蛋白及绘制活体系统中蛋白质相互作用界面具有极高的价值。　　来自多伦多大学Lunenfeld-Tanenbaum Research Institute (LTRI)和Donnelly中心的一组研究人员，开发出一种新技术，可以将细胞内的DNA条形码拼接在一起，以同时搜寻数百万个蛋白质配对，用以分析蛋白质相互作用。相关研究结果发表在2016年4月22日的《Molecular Systems Biology》杂志上(研究蛋白质相互作用的新技术)。　　斯克里普斯研究所(TSRI)的科学家们开发出了一种强大的新方法来寻找结合特定蛋白质的候选药物。发表在2016年6月Nature杂志上的这种新方法是一个重大的进展，它可以同时应用于大量的蛋白质，甚至直接应用于自然细胞环境中成千上万不同的蛋白质。一些小分子可以用来确定它们靶蛋白的功能，并可充当药物开发的起始复合物。TSRI的研究人员证实这一技术为许多过去认为无法很好结合这些小分子的蛋白质找到了“配体”(结合伴侣蛋白)(Nature发布突破性蛋白质新技术)。　　蛋白质是自然界的机器。它们供给氧气为我们的肌肉提供动力，催化一些帮助我们从食物中提取能量的反应，抵御细菌和病毒的感染。数十年来，科学家们一直在寻找方法设计可以满足某些医学、研究和工业特定用途的新蛋白质。现在，北卡罗来纳大学医学院的研究人员开发出了一种方法，通过将已存在蛋白质的片段拼接在一起来生成新蛋白质。这一叫做SEWING的技术发表在2016年5月的Science杂志上(Science发布突破性蛋白质技术)。

通用医疗(GE)大力赞助第五届中国蛋白质组学大会成功召开 以积极促进我国蛋白质组学的研究与发展为宗旨，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，南方医科大学、暨南大学、香港大学、香港中文大学和北京蛋白质组研究中心共同承办的第五届中国蛋白质组学大会暨首届粤港蛋白质组学学术交流会于2007 年8 月20～24 日在广州南方医科大学顺利召开并圆满闭幕。会议吸引了来自全国各地蛋白质组研究领域的科研专家300多人。 会议主要讨论蛋白质组学研究的现状及其进展，内容包括：人类蛋白质组计划、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，蛋白质组微分析与蛋白质芯片以及蛋白质组学研究的新技术新方法等研究领域。 GE Healthcare 作为全球蛋白质组科学的主要供应商，积极促进和支持中国蛋白质组技术平台的发展，公司本着”bring protein analysis solution to life”的宗旨提供从样品制备（sample prep），双向电泳，蛋白质纯化(protein purification)到荧光蛋白质定量差异分析(DIGE)以及蛋白质相互作用(Biacore)的完整地蛋白质组研究平台和相关技术。此次大会上GE Healthcare 展出了最新多维快速蛋白纯化仪器AKTAxpress 和凝胶成橡系统ImageQuant RT ECL,并做了实地演示，吸引了众多老师的目光。蛋白质组学产品经理丁晓平女士在19日的蛋白质组学新技术培训讲座中，就“Practical Consideration for successful 2D Electrophoresis”为题作了精彩的报告，很多研究者对此表示浓烈的兴趣。会议期间GE的展台内人头攒动，大家纷纷聚集在展台内询问相关技术并进行了热烈的讨论。 为了培养良好的学术氛围，促进先进的研究技术在国内的发展，GE Healthcare一如既往地赞助了此次会议的优秀墙报奖，共有10位老师，学生获得此项奖励， GE Healthcare 生命科学部的执行总裁余德建（Yu Duncan）先生参与为获奖老师颁奖。GE Healthcare 期待在下一届的全国蛋白质组会议中和大家再相聚。screen.width-300)this.width=screen.width-300"screen.width-300)this.width=screen.width-300"

记第四届中国计算蛋白质组学研讨会（CNCP-2016）新技术　　仪器信息网讯 2016年8月10日-11日，第四届中国计算蛋白质组学研讨会(CNCP-2016)在中国科学院大连化学物理研究所盛大召开。(相关新闻：第四届中国计算蛋白质组学研讨会(CNCP-2016)在大连开幕)。本届研讨会邀请了26个大会报告，报告嘉宾是来自国内外的计算蛋白组学领域专家和奋战在第一线的青年科研工作者，嘉宾中的绝大多数是首次登上CNCP讲坛。报名参加本届会议的人员首次超过了200人。CNCP2016C参会代表合影张丽华研究员为研讨会致开幕辞　　本届会议的开幕式只有简短的5分钟，没有领导讲话，没有任何仪式，充分体现了会议的简洁办会特色。开幕式由中国科学院大连化学物理研究所的张丽华研究员致欢迎词，她提到：“中国计算蛋白质组学研讨会在业界享有很高盛誉。每次会议的演讲嘉宾都是由会议发起者和主办方——中国科学院计算技术研究所贺思敏研究员、北京蛋白质组研究中心徐平研究员、北京生命科学研究所董梦秋研究员等资深学者以及往届会议报告人鼎力推荐的。本次研讨会的26个报告将由来自国内外相关领域的顶级专家和奋战在科研第一线的青年才俊精彩呈现。相信在这两天的会议中，大家不仅能够收获知识，也能收获友谊。”研讨现场　　CNCP-2016会议邀请的26个报告多数都是最近一两年的研究成果，部分还没有发表，新技术频繁现身，特别是在交联质谱技术与蛋白质复合体，蛋白质相互作用、翻译后修饰技术、蛋白质鉴定数据处理、定量蛋白质组技术等领域报告较多，下面对这26个报告的内容逐一进行简介总结。　　UCI(美国加利福尼亚大学尔湾分校)黄岚博士 报告题目《Developing Cross-Linking Mass Spectrometry (XL-MS) Strategies to Define Interaction and Structural Dynamics of Protein Complexes》　　了解蛋白质复合物的相互作用和结构动力学对于揭示病理的分子学细节非常有帮助。交联质谱(XL-MS) 是目前研究大量多亚基蛋白复合物PPIs的重要技术，而精确的肽段鉴别是XL-MS分析一直以来面临的挑战。为了促进这方面的研究，黄岚博士研究组研发了DSSO 及一系列含亚砜(sulfoxide-containing)可分裂质谱交联剂以揭示蛋白质复合物表面相互作用机理。研究者通过这些(MS-cleavable reagents)质谱可分裂试剂在多级串联质谱上建立了实用的XL-MS工作流，快速、准确的鉴别交联肽段去研究体内和体外的PPIs。同时，研究者也研发了新的定量XL-MS途径，用以分析多种生理条件下蛋白质间的相互作用和蛋白质复合体的结构动态变化。据介绍，该课题组最近研发了新的羧基交联剂DHSO主要用来与酸性氨基酸反应，反应中需要DMTMM共同作用。 这样可以得到更广的蛋白相互作用信息。北京生命科学研究所 谭丹博士 报告题目《Trifunctional Cross-Linker for Mapping Protein-Protein Interaction Networks and Comparing Protein Conformational States》　　该研究组最近有一项研究工作围绕一种含生物素标签的赖氨酸富集交剂Leiker，谭丹博士在报告中详细展示了课题组的相关研究，研究表明Leiker能够有效改进蛋白质化学交联质谱技术(CXMS)。研究组将以Leiker为交联剂的CXMS用于E.coli全细胞裂解液的分析，发现了3656种相互作用，是之前已有研究方法的10倍。Leiker CXMS比BS3得到的信息要立体很多，能得到更全面的蛋白质相互作用网络。研究者还将Leiker为基础的CXMS用于RNA结合位点鉴定与定量，该方法能够深入揭示蛋白质构象变化。在将Leiker CXMS用于大肠杆菌和秀丽线虫裂解液中的研究中，分别鉴定出3130和893个互补赖氨酸对，并各自发现了677和121种PPIs。Utrecht University (荷兰乌德勒支大学) 刘凡博士 报告题目《Charting the Cellular Interactome by Proteome-Wide Cross-Linking Mass Spectrometry》　　据刘凡博士介绍，针对交联数据分析的n-square和交联肽段低效裂解这两大难题，该研究组建立了一种新XL-MS工作流-质谱可分裂交联剂法。该法是一种混合MS2-MS3裂解途径与专用的交联搜索数据库结合的方法。研究者将质谱裂解交联剂DSSO应用于测定每个交联肽段的前体质量，解决了n-square问题。交联裂解前体离子可通过质量差异确定数据的MS3采集方向，这些工作都可以在Oribitrap Fusion 和 Lumos Tribrid质谱上完成。这种采集途径提高了MS3实验的成功率，能够解决低效裂解问题和显著改善数据质量。与先前方法相比，报告中介绍的新方法包含以下三个优势。1)能够完成整体蛋白组数据库的交联鉴别 2)包括多种翻译后修饰的交联鉴别 3)在MS2和 MS3水平都有高质量范围。该研究组将此新XL-MS方法用于多种复杂样本，包括大肠杆菌裂解物、HeLa裂解物、排阻色谱分馏的HeLa细胞核提取物与细胞器。采用这种方法能够从每种样本得到成千上万个交联点。中国科学院计算技术研究所 刘超博士 报告题目《Development of the Cross-Linked Peptides Identification in Large Scales》　　由于检索空间过于庞大，蛋白组范围内交联肽段(双肽)的鉴定一直都是一项挑战。刘超博士和其团队考察了用于大范围交联肽段鉴定的普通搜索工具的应用效果，并开发了一种新的计算软件技术pLink 2.0。此技术比先前技术有三方面的改进：1)提高了双肽中单同位素鉴定的精度 2)由肽段索引升级为离子索引 3)引入机器学习(SVM在线训练)。该团队研究表明，通过使用离子索引pLink2.0检索人类数据库，在一小时以内可以完成5000张谱图的检索。干湿结合方法在人库检索1万张二级谱图仅用时不到2分钟。将pLink 2.0与美国西雅图研究人员研发的Kojak相比较，pLink2.0的分析速度约为Kojak的6倍，在精度方面也有一定优势。pLink2.0支持可碎裂交联，可减少可搜索空间和减少谱图数目。华中师范大学 万翠红博士 报告题目《Mapping Conserved Metazoan Protein Complexes with Biochemical Fractionationand LC/MS/MS》　　对多蛋白复合物的了解对于生理进程探索非常重要。然而，对多蛋白复合物种类的分布特别是大规模网状图的发现比较困难。万翠红博士研究组通过高分辨生化分离与定量质谱直接分析了可溶性多蛋白复合物的组成，分析C.elegans、D.melanogaster、M.musculus、S.purpuratus和人类的可溶性细胞提取物。研究组采用以人类为中心的综合计算分析，鉴别出2153种蛋白，并新鉴定出7699种成对相互作用和981种共复合作用。这些相互作用能够反映后生动物生理过程相关的核心生理基础。重建的生理作用网有助于深入了解特殊的分子生物机理以及动物细胞的进化。国家蛋白质科学中心 郑勇博士 报告题目《Scaffold Protein-Mediated Dynamic Assembly of Protein Complexes in Normal and Cancer Cells》　　很多细胞表面受体通过催化多组分蛋白复合物的形成开始信号传导过程。这个过程通过与受体结合的scaffold蛋白来传导。然而，目前这种scaffold的生物学基本原理仍不明晰。针对这个问题，郑勇博士研究组通过以IP-MRM为基础的方法，根据Shc1复合信号跟踪其空间和实时变化。研究人员进一步将这种方法与生化和基因技术结合，研究组发现Shc1以特殊的方式对EGF有即时的反应，包括明显的磷酸化和蛋白质相互作用。研究人员成功发现Shc1与一种抑制蛋白产生相互作用，是一种快速绑定蛋白基团能够激活促有丝分裂/存活通路，蛋白复合物围绕Shc1的装配变化在细胞间非常显著。对EGFR/Shc1复合物蛋白组分析能为以pTyr为基础的致肿瘤信号导致的乳腺癌提供诊断依据。暨南大学 张弓博士 报告题目《High-Throughput De Novo Proteome Identification Aided by Translatome Sequencing》　　De novo肽段序列鉴定能够避免依赖数据库的检索法的缺点，但由于由于没有背景库，无法评估FDR，且极易受到干扰信号误导，因此长期以来无法应用于复杂样品的大规模鉴定。张弓教授介绍了研究团队研发的利用翻译组测序数据作为蛋白质de novo鉴定质量控制新方法，使肽段de novo鉴定能首次应用在蛋白质组复杂样品的实用化鉴定。研究人员在HCD质谱上应用此方法检测三种肝癌细胞(Hep3B, MHCC97H, MHCCLM3)，单次实验鉴定出12000-13000种蛋白质，其灵敏度几乎达到了翻译组测序的水平 而用6种搜库软件鉴定到的真阳性蛋白并集也才7000-8000种。只能用新策略鉴定的4000余蛋白中随机挑选几十个进行MRM验证，几乎都能验证成功。这证明翻译组指导的de novo鉴定效能很高，能鉴定到大量搜索库法无法鉴定到的肽段和蛋白。De novo鉴定的大规模化可引致一系列新的蛋白质组应用。上海生命科学院　李辰博士 报告题目《De Novo Identification and Quantification of Single Amino-Acid Variants in Human Hepatocellular Carcinoma Tissues》　　肿瘤蛋白质组-基因组学研究非常关注变异的发现。单核苷酸的多变性(SNPs) 数据库能够给单个氨基酸变体(SAVs)的检测提供依据。李辰博士在报告中介绍了一种在蛋白组水平发现SAVs的新方法。该法基于de novo算法，肽段的可能候选者可被鉴别并与理论蛋白数据库比较。在人类肝癌(HCC)组织中，研究者成功的应用此方法鉴别和定量已知和新的突变蛋白。在肝组织当中，在细胞核内的突变比较低，突变在内质网和线粒体的富集比例较高。这种新方法为病人提供了高通量的定制检测途径，可能为潜在临床生物标志物发现和机理研究提供帮助。中山大学 肖传乐博士 报告题目《Improving Peptide Identification for Tandem Mass Spectrometry by Incorporating Translatomics Informatio》　　目前很多数据库检索方法是利用谱学数据而忽略能用于肽段鉴定的生物系统的其他信息。最近，转录物组RNA-seq的界面信息能提高肽段鉴别的灵敏度已经证实。与转录物组信息相比，翻译物组体现出与蛋白质的关系更为紧密，所以其可能对肽段鉴别更有效。在此报告中，肖传乐博士介绍了该研究组设计的高灵敏度肽段鉴定手段IPomics，其以翻译组学信息为主要蛋白鉴定参考。方法得到的推荐蛋白质优先性整合进了新的评分功能。与Mascot和pFind相比，IPomics方法蛋白质鉴定准确度更高，并能够增加整体肽段的鉴定率、谱学信息利用率，并已经利用LC-MS/MS数据集在人类和小鼠蛋白鉴定取得了显著效果。华大基因(BGI-Shenzhen) 闻博 报告题目《Protein Identification and Quantification based on Multiple Search Engines》　　闻博在报告中介绍了团队有关以多搜索引擎为基础的蛋白鉴定和定量软件的研究进展。目前，串联质谱技术产生的质谱数据解析率往往不高，不同蛋白质鉴定软件由于谱图预处理、打分算法不同等原因导致对同一个数据的解析结果往往存在一定的互补性。虽然有一些开源的软件可以通过精巧的运算将多个鉴定引擎的鉴定结果整合起来取得与单引擎相比更好的鉴定效果，但由于操作往往较为复杂、下游软件比较缺乏等原因，故没有在蛋白鉴定与定量中推广开来。为了促进多引擎整合方法在蛋白鉴定和定量中的应用，该研究组研发了一种多引擎综合鉴定的开源软件IPeak和同重同位素(如iTRAQ、TMT)标记定量软件IQuant，并将IQuant升级到IQuant2。IQuant2采用精妙的算法和mzIdentML标准，整合多引擎搜索结果进行蛋白质定量。在分析水稻蛋白样品(用Q-Exactive分析)和人细胞系蛋白(用TripleTOF 5600分析)样本时，与单个引擎定量结果相比，IQuant2定量的蛋白能提高28.8%，检测的差异蛋白数量能提高多大40%。多引擎搜索不但能够提高蛋白鉴定效果，也能提高蛋白定量效果。中国科学院水生生物研究所 葛峰博士 报告题目《GAPP: a Proteogenomic Software for Genome Annotation and Global Profiling of Posttranslational Modifications in Prokaryotes》　　葛峰博士在前期蓝细菌的蛋白基因组学研究工作的基础上，开发了一种用于原核生物的基因组注释和翻译后修饰全局发现的蛋白基因组分析软件GAPP。该软件最大的特点就是简单高效，具备初步生物信息学知识的研究者就能应用该软件进行原核生物的蛋白基因组数据的深度分析，利用该软件可以高效完成原核生物的全蛋白质组解析和翻译后修饰的全局发现的工作，该软件的开发和应用将有助于原核生物的基因组的精准鉴定，并有望成为原核生物基因组注释的一项标准流程。今后研究组还将根据用户的要求和体验继续对该软件进一步升级。复旦大学 周峰博士 报告题目《Genome-Wide Quantitative Proteomic and Transcriptomic Analysis Reveals Post-Transcriptional Regulation of Mitochondrial Biogenesis in Human Hematopoiesis》　　蛋白质组学样品分析需要高分辨分离平台，周峰博士研究组搭建了一种长色谱柱三维蛋白组学定量分析平台(GWPQ), 整套系统完全在线和实现操作自动化。研究者将在此平台建立的蛋白质组学方法与Ribosome profiling相比较，水平相当，在分析模型样品时有80%的重叠。研究者还用此方法开展了人体造血相关细胞的研究，二代测序与应用该平台的蛋白质组方法重叠率达到92%。研究团队利用此方法比较了人体最重要的造血干细胞和红细胞发育中14502个基因蛋白表达变化和17127个基因mRNA表达变化。mTORC1信号极大的促进了红细胞进化中线粒体蛋白的翻译，线粒体和mTORC1的遗传和药理学干扰削弱了体内和体外的红细胞生成。该研究支持了线粒体理论机理，可能与线粒体疾病和老化相关的血液缺陷有关。研究者用模式生物小鼠实验验证了线粒体在血红细胞发育中起到关键作用，找到了全新控制血红细胞发育的通路。Johns Hopkins University(美国约翰霍普金斯大学) 张会博士 报告题目《Comprehensive Analyses of Glycoproteins》　　已有不少实验证明，糖蛋白的变化与很多疾病相关。张会博士介绍了糖蛋白的生物合成、结构和功能以及分析糖蛋白的最新方法。糖蛋白的分析是蛋白质分析中最复杂的一种。研究者常把糖和蛋白分开分析，如已有的SPEG(固相提取糖基位点肽)法。该研究组建立了N-糖蛋白数据库，该库可用于检索已鉴定蛋白、通过精确质量数检索候选肽段、鉴定糖蛋白源等。该研究组最近还建立了分析N-linked糖链，糖基化位点，糖基化位点特异糖链，及O-linked糖链分析方法和软件，并探索了用糖基化酶推测多糖的方法。中国科学院大连化学物理研究所 于龙博士 报告题目《Isolation and Structural Analysisof N-Linked Glycansby Using Two-dimensional Chromatography, Mass Spectrometry and Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy》　　糖蛋白糖链的纯化合物对糖链的结构分析、精准检测以及功能研究都具有十分重要的意义。然而，目前糖链纯化合物仍处于严重匮乏的状态。来自大连化物所的于龙博士介绍了该团队根据自身优势，采用纯化制备方法来获取N-糖链纯化合物并对其结构进行解析的相关研究进展。研究者首先介绍了糖链的结构特点并对其分离分析中存在的难点问题进行了阐述。针对这些难点问题，研究者结合课题组的材料优势，构建了以二维亲水作用色谱分离体系为核心的糖链纯化制备流程，该流程包括糖蛋白糖链的释放、富集、二维分离、质谱表征以及核磁结构分析等技术单元。在二维色谱分离体系中，第一维度主要根据糖链的羟基数量而实现不同聚合度糖链的分离，第二维度主要用于同分异构体的分离。由于串联质谱技术并不能得到糖链准确的结构信息，因此，研究者目前正在探索核磁共振技术进行准确结构的分析。以现有的糖链纯化合物为基础，研究者接下来将分别在功能、结构和定量三方面开展相关研究以拓展糖链样品库的应用。青岛大学 李磊博士 报告题目《Ultra-Deep Tyrosine Phosphoproteomics Enabled by a Phosphotyrosine Superbinder》　　酪氨酸磷酸化网络应用在蛋白组学中不容忽视，如何找到pY尤为重要,但之前方法需要大量抗体才能富集pY。为解决业内这一问题，李磊博士研究组做了不少相关研究，团队研发的Superbinder(超亲体)易于制备，能够有效减轻实验室经济负担。研究者合成了pTyr1和pTyr2两个肽段，比较了SH2 superbinder法与其他几种方法的效果，又增加了Ti4+IMAX的去噪功能，证明其能有效富集pY。与抗体相比，src和grb2超亲体都能有效发现更多pTyr位点。研究者还应用superbinder富集方法进行了Tyr 磷酸化蛋白组学研究。如探索人细胞磷酸化蛋白不同功能分类和Tyrosine kinase (TK)的生物活性等。该项研究是与中科院大连化学物理研究所邹汉法团队、加拿大西安大略大学李顺成团队多方合作完成的。University of Minnesota (美国明尼苏达大学) 陈悦博士 报告题目《Discovery and Characterization of Short-chain Lysine Acylations with Mass Spectrometry and Quantitative Proteomics》　　赖氨酸是细胞内蛋白质翻译后修饰的重要靶点。最近，除了赖氨酸乙酰化以外还有一些短链酰基化修饰逐渐被发现。在陈悦博士的早期研究工作中，他从细致的质谱分析中发现了组蛋白赖氨酸丙酰化和丁酰化，两种新的短链酰基化修饰。进一步的研究表明，这两类短链酰基化修饰都是广泛存在的，并可以被特定的酶所调控。最近最新的研究表明赖氨酸丁酰化在Bromo domain识别和精子发育过程中起到重要的调控作用。为了进一步探索质谱信息中隐藏的其他新的修饰，研究者设计了PTMap软件,用来分析非限定性搜索，得到了一些可靠的新蛋白质修饰鉴定，包括琥珀酰化，巴豆酰化，羟基丁酰化等。在定量研究方面，该团队比较关心蛋白质修饰丰度，因为普遍使用的相对定量的分析方法对解释蛋白质修饰的生物学意义有一定的局限性，但是质谱分析得到的离子峰强度并不能直接比较来计算蛋白质修饰的丰度。研究者针对此问题开发了稳定同位素标记为主的新的蛋白质修饰丰度定量方法，可以直接比较离子峰强度，通缩计算得到每个位点上赖氨酸位点丰度，准确性和重现性都很好。中国科学院昆明动物研究所 赖仞博士 报告题目《Mite Allergen Diversity Identification by Proteomics Coupling with Pharmacological Testing》　　螨虫、马蜂、牛虻和蟑螂等带有很多种过敏原，一些过敏甚至会导致死亡。过敏的标准治疗方式就是利用过敏原进行脱敏治疗，现在很多机构希望把过敏原纯化出来进行过敏治疗，因此对过敏原发现和提取纯化都有更多要求。屋尘螨(HDM) 是最常见的室内过敏原。赖仞博士希望结合蛋白质组学、药理和病理学手段来进行过敏原的多样性研究。过敏原蛋白组学研究一般是将分离提取出的过敏原与病人血清进行IgE反应。赖仞研究组将蛋白组学技术和二维免疫印迹法结合，从粉尘螨提取物中鉴定出分属于12个组群的17种过敏原，由Edman降解、质谱分析和cDNA克隆等技术鉴定出其一级结构。通过酶联免疫吸附试验抑制测试、免疫印迹、粒细胞活化试验、皮肤点刺试验测定，该研究组发现了8种新的尘螨过敏原。中国医学科学院基础医学研究所 邵晨博士 报告题目《Opportunities and Challenges for Urinary Biomarker Discovery Using Proteomic Approaches》　　邵晨博士对业内目前围绕尿蛋白质组生物标志物的发现研究进展进行了综述。据介绍，现在很多科研和医疗开始倾向于做尿液，因其具有易得性和稳定性，且含有丰富蛋白信息。邵晨博士研究组曾通过二维液相与串联质谱鉴定做了一些尿中蛋白质组的研究，尿液蛋白质组可以包括其他体液70%的蛋白质。研究组也通过3DLC-MS/MS鉴定出尿液中的6400多种蛋白，并发现与尿蛋白重合率最高的是脑组织中的高表达蛋白。尿蛋白能够反映很多远端的变化，如帕金森症和脑肿瘤等脑部疾病。在肾脏病中，肾小球损伤病人的肾小球会失去过滤功能而造成尿蛋白显著上升。目前很多研究发现尿蛋白中的生物标记物与一些疾病相关，主要集中在泌尿系统疾病的发现，如膀胱癌和急性肾损伤的标志物已获FDA批准，也有在消化系统疾病、肿瘤等疾病中的相关发现。其中，肺癌的研究比较成熟且已进入临床阶段。厦门大学 钟传奇博士 报告题目《Investigation of Signaling Pathway Using Data-Independent Acquisition Proteomics》　　研究组希望用质谱鉴定动态相互作用蛋白,而实际上这种蛋白随着时间变化非常快，很难用常规质谱方法做到定量。最近出现的蛋白定量新技术SWATH-MS(DIA的一种)具有可以进行多个样品之间的定量且定量精度很高的优点。DIA与DDA不同之处在于，DIA是把所有的母离子都打碎，而DDA只是随机地选择母离子进行二级分析。虽然SWATH-MS有众多的优点，但是其数据分析是领域内难点。钟传奇博士介绍了其课题组开发的Group-DIA软件，可以同时对SWATH-MS数据进行定性和定量分析。研究者利用SWATH-MS分析TNFR1复合物，以及后续利用Group-DIA进行数据分析，发现了一个TNFR1复合体上的新蛋白。钟传奇博士还在报告中举研究实例介绍了DIA的应用效果，证明了SWATH-MS是在信号通路中鉴定动态蛋白的有效方法。中国科学院遗传与发育生物学研究所 王秀杰博士 报告题目《Ubiquitously Expressed Genes Participate in Cell Specific Functions via Alternative Promoter Usage》　　王秀杰博士通过生物信息方法比较了小鼠胚胎干细胞和分化的体细胞的转录组差异，发现104个在胚胎干细胞和体细胞中普遍表达的基因可以产生110个在胚胎干细胞中特异表达的转录本(SATS转录本)。这些SATS转录本在胚胎干细胞中的表达受到Oct4, Sox2，Nanog等关键多能因子的调控，其中61.8%SATS蛋白以不同的ORF编码蛋白。干扰SATS转录本的表达可以影响小鼠胚胎干细胞的多能性水平，提示SATS转录本在决定胚胎干细胞特性方面的重要功能，也表明广谱表达的基因可以通过SATS转录本参与细胞类型特性的功能调节。王秀杰博士还介绍了发生在RNA的6位N原子甲基化修饰m6A修饰)的形成机制研究及对mRNA的稳定性与翻译的影响，RNAm6A修饰也是影响转录组进而导致蛋白质组动态变化的一个重要因素。南方科技大学 田瑞军博士 报告题目《Proteomics toolbox for profiling intercellular signaling》　　田瑞军博士研究团队做了很多体系中特定环境细胞-细胞相互作用的研究。也在不断探索如何用尽量少的样品做出更多的功能分析。为此，团队建立了SISPROT样品前处理方法，用于蛋白质组学样品前处理，样品经过SISPROT前处理可直接用质谱进行分析。此方法的优化过的消化时间仅需15min，其与质谱联用在分析10万个细胞耗时22小时，能够定量近90000个肽段，近8000个蛋白。另外，研究者还进行了免疫刺激的两种信号模型的研究。　　中国科学院大连化学物理研究所 王方军博士 报告题目《New Chemical Isotope Labeling and Electrospray Ionization Strategies for Intact Proteins Analyses》　　整体蛋白质分析可以区分不同蛋白质异构体，但是与Bottom-up相比难度较大，国际上进行相关研究的团队也相对较少。王方军博士研究团队不断探索整体蛋白高效色谱分离和质谱表征新技术新方法，目前对30K以下整体蛋白的分析表征已经有相对完善的解决方案。该研究团队利用浙江好创生物的密闭性可调气氛离子源，消除了三氟乙酸(TFA)的离子抑制效应，同时实现了高效色谱分离和高灵敏度质谱检测，在对大肠杆菌提取蛋白质样品进行分析时有效质谱信号提高了95%。另外，他们以二甲基化同位素标记原理对整体蛋白进行高效同位素标记和定量分析，目前已经能够在一次实验中实现约3000个蛋白质异构体的准确定量分析。中国科学院大连化学物理研究所 赵群博士 报告题目《Ionic Liquid Based Sample Preparation Strategy for Efficient Proteome Analysis》　　膜蛋白在细胞内外的物质运输、信号传导等过程发挥着重要生物学功能。但由于具有组成复杂、疏水性强和丰度低等特点，不易分析。目前很多研究者致力于探索能更有效分析膜蛋白的溶解体系。膜蛋白溶解体系需要具备强溶解能力、较好的酶活兼容性和容易去除等特点。该研究组发现了离子液体体系非常适合膜蛋白分析，在探讨了离子液体结构对膜蛋白质的增溶机理之后，筛选出C12离子液体，并与目前主流增溶体系(SDS、尿素、Rapigest、SDC等)分析效果进行了比较。发现相同浓度下的C12比SDS有更加优秀的溶解能力，更保持了更好的酶活兼容性。研究组在C12离子液体基础上进行HeLa细胞膜蛋白的蛋白组学分析，鉴定出12234个蛋白，包含3785个膜蛋白和1916个跨膜蛋白质。研究者还建立了以C12离子液体为基础的i-FASP前处理方法，能够有效扩大蛋白质组鉴定及定量的覆盖度、准确度和精密度。上海交通大学陶生策博士报告题目《Protein Microarrays for Systems Biology: Construction, Application and Technology Development》　　陶生策和他的团队长期致力于蛋白质芯片技术的研究和应用。蛋白质芯片具有通量高、样品用量少、高灵敏度等优势，目前该实验室有酵母、大肠杆菌和人类的蛋白质芯片。陶生策博士以结核菌蛋白芯片为例介绍了高密度蛋白芯片的构建，目前全国很多机构都在使用这种芯片。该研究组将蛋白质芯片应用于砷蛋白的鉴定，发现了360个ATO，为指导ATO在肿瘤治疗上的应用提供指引，建立的流程也可用于其他药物靶标蛋白的全局性发现。研究者利用蛋白芯片寻找胃癌的生物标记物，研究过程中采用1400个医学样品，找到了7个胃癌生物标质物。　　尹沛源 中国科学院大连化学物理研究所 报告题目《Liquid Chromatography-Mass Spectrometry based Metabolomics Strategies Towards Clinical Applications》　　目前的代谢组学研究正在从样品走向临床诊断应用。针对LC/MS代谢组学在临床中的应用难题，大连化物所代谢组学中心建立完善了新一代的代谢组分析技术，即样本导向的拟靶向方法。该分析法具有线性范围比较宽，重复性好，数据处理简单等优点，适用于大规模临床样本的研究。围绕拟靶向代谢组技术，研究组开发了系列数据处理软件，实现自动化的离子融合，离子对筛选等过程，简化了拟靶向方法建立的流程，使之更易于推广。同时，研究组发展了QC校正算法，使得拟靶向代谢组方法能够一次性实现多批次样本分析，每批次样本容量近300例，一次性完成千例以上样本的分析，同时多批次样本间数据稳定性，重复性均符合代谢组研究需要，为大批量代谢组临床研究提供了稳定可靠的工具。　　ThermoFisher Scientific(赛默飞世尔科技)李静博士 报告题目《Orbitrap based Clinical Proteomics for Precision Medicine and Translational Research》　　本报告中李静围绕如何实现和推动蛋白质组学的临床转化与应用这一热点问题进行了综述。每年文献报道的通过蛋白质组学发现的潜在癌症标志物均超过千种，但是通过最终验证、审批、并用于临床的仅仅只有卵巢癌标志物OVA1一个。为了跨越蛋白质组学从研究到临床的巨大鸿沟，多个实验室都开始致力于简单易用、高自动化、高重复性的蛋白质组分析流程的建立，比如Matthias Mann、Hanno Steen等研究组就分别针对血浆、唾液和尿液临床样本建立了快速的蛋白质组分析流程，为蛋白质组学临床转化指明方向。同时，在下游临床检测方面，李静介绍了美国针对临床检验新技术采用的兼顾监管和鼓励创新的LDT模式，以及一系列基于质谱检测的生物标志物LDT项目，包括Xpresys Lung、TG等，并针对生物标志物临床检测，指出了质谱取代免疫学方法的四个方向，全面展示了蛋白质组学和质谱技术的临床应用潜力。中国科学院计算技术研究所副研究员孙瑞祥致闭幕辞　　在为期两天的26位邀请嘉宾的精彩报告之后，中科院计算所的孙瑞祥博士为本届研讨会致闭幕辞。孙瑞祥博士首先代表所有参会者感谢中科院大连化物所张丽华老师团队为会议提供的精心安排与服务。孙瑞祥博士将会议的简短开幕和闭幕仪式比作会议报告的“假阳性时间”，本届会议的“FDR(错误检出率)”极低，CNCP今后也将延续这一风格。另外，孙瑞祥博士还表示，第五届CNCP计划在2018年的下半年召开，并向大家发出报告嘉宾推荐邀请。最后，孙瑞祥博士祝愿我国的科研人员在国际计算蛋白组学领域能做出更出色的成绩。编辑：郭浩楠

1．蛋白质组学研究的研究意义和背景 随着人类基因组计划的实施和推进，生命科学研究已进入了后基因组时代。在这个时代，生命科学的主要研究对象是功能基因组学，包括结构基因组研究和蛋白质组研究等。尽管现在已有多个物种的基因组被测序，但在这些基因组中通常有一半以上基因的功能是未知的。目前功能基因组中所采用的策略，如基因芯片、基因表达序列分析(Serial analysis of gene expression, SAGE)等，都是从细胞中mRNA的角度来考虑的，其前提是细胞中mRNA的水平反映了蛋白质表达的水平。但事实并不完全如此，从DNA mRNA 蛋白质，存在三个层次的调控，即转录水平调控(Transcriptional control )，翻译水平调控(Translational control)，翻译后水平调控(Post-translational control )。从mRNA角度考虑，实际上仅包括了转录水平调控，并不能全面代表蛋白质表达水平。实验也证明，组织中mRNA丰度与蛋白质丰度的相关性并不好，尤其对于低丰度蛋白质来说，相关性更差。更重要的是，蛋白质复杂的翻译后修饰、蛋白质的亚细胞定位或迁移、蛋白质－蛋白质相互作用等则几乎无法从mRNA水平来判断。毋庸置疑，蛋白质是生理功能的执行者，是生命现象的直接体现者，对蛋白质结构和功能的研究将直接阐明生命在生理或病理条件下的变化机制。蛋白质本身的存在形式和活动规律，如翻译后修饰、蛋白质间相互作用以及蛋白质构象等问题，仍依赖于直接对蛋白质的研究来解决。虽然蛋白质的可变性和多样性等特殊性质导致了蛋白质研究技术远远比核酸技术要复杂和困难得多，但正是这些特性参与和影响着整个生命过程。 传统的对单个蛋白质进行研究的方式已无法满足后基因组时代的要求。这是因为：(1) 生命现象的发生往往是多因素影响的，必然涉及到多个蛋白质。(2) 多个蛋白质的参与是交织成网络的，或平行发生，或呈级联因果。(3) 在执行生理功能时蛋白质的表现是多样的、动态的，并不象基因组那样基本固定不变。因此要对生命的复杂活动有全面和深入的认识，必然要在整体、动态、网络的水平上对蛋白质进行研究。因此在上世纪90年代中期，国际上产生了一门新兴学科－蛋白质组学（Proteomics），它是以细胞内全部蛋白质的存在及其活动方式为研究对象。可以说蛋白质组研究的开展不仅是生命科学研究进入后基因组时代的里程碑，也是后基因组时代生命科学研究的核心内容之一。 虽然第一次提出蛋白质组概念是在1994年，但相关研究可以追溯到上世纪90年代中期甚至更早，尤其是80年代初，在基因组计划提出之前，就有人提出过类似的蛋白质组计划，当时称为Human Protein Index计划，旨在分析细胞内的所有蛋白质。但由于种种原因，这一计划被搁浅。90年代初期，各种技术已比较成熟，在这样的背景下，经过各国科学家的讨论，才提出蛋白质组这一概念。 国际上蛋白质组研究进展十分迅速，不论基础理论还是技术方法，都在不断进步和完善。相当多种细胞的蛋白质组数据库已经建立，相应的国际互联网站也层出不穷。1996年，澳大利亚建立了世界上第一个蛋白质组研究中心：Australia Proteome Analysis Facility ( APAF )。丹麦、加拿大、日本也先后成立了蛋白质组研究中心。在美国，各大药厂和公司在巨大财力的支持下，也纷纷加入蛋白质组的研究阵容。去年在瑞士成立的GeneProt公司，是由以蛋白质组数据库“SWISSPROT” 著称的蛋白质组研究人员成立的，以应用蛋白质组技术开发新药物靶标为目的，建立了配备有上百台质谱仪的高通量技术平台。而当年提出Human Protein Index 的美国科学家Normsn G. Anderson也成立了类似的蛋白质组学公司，继续其多年未实现的梦想。2001年4月，在美国成立了国际人类蛋白质组研究组织（Human Proteome Organization, HUPO）,随后欧洲、亚太地区都成立了区域性蛋白质组研究组织，试图通过合作的方式，融合各方面的力量，完成人类蛋白质组计划（Human Proteome Project）。2．蛋白质组学研究的策略和范围 蛋白质组学一经出现，就有两种研究策略。一种可称为“竭泽法”，即采用高通量的蛋白质组研究技术分析生物体内尽可能多乃至接近所有的蛋白质，这种观点从大规模、系统性的角度来看待蛋白质组学，也更符合蛋白质组学的本质。但是，由于蛋白质表达随空间和时间不断变化，要分析生物体内所有的蛋白质是一个难以实现的目标。另一种策略可称为“功能法”，即研究不同时期细胞蛋白质组成的变化，如蛋白质在不同环境下的差异表达，以发现有差异的蛋白质种类为主要目标。这种观点更倾向于把蛋白质组学作为研究生命现象的手段和方法。 早期蛋白质组学的研究范围主要是指蛋白质的表达模式（Expression profile）, 随着学科的发展，蛋白质组学的研究范围也在不断完善和扩充。蛋白质翻译后修饰研究已成为蛋白质组研究中的重要部分和巨大挑战。蛋白质-蛋白质相互作用的研究也已被纳入蛋白质组学的研究范畴。而蛋白质高级结构的解析即传统的结构生物学，虽也有人试图将其纳入蛋白质组学研究范围，但目前仍独树一帜。3．蛋白质组学研究技术 可以说，蛋白质组学的发展既是技术所推动的也是受技术限制的。蛋白质组学研究成功与否，很大程度上取决于其技术方法水平的高低。蛋白质研究技术远比基因技术复杂和困难。不仅氨基酸残基种类远多于核苷酸残基（20/ 4）, 而且蛋白质有着复杂的翻译后修饰，如磷酸化和糖基化等，给分离和分析蛋白质带来很多困难。此外，通过表达载体进行蛋白质的体外扩增和纯化也并非易事，从而难以制备大量的蛋白质。蛋白质组学的兴起对技术有了新的需求和挑战。蛋白质组的研究实质上是在细胞水平上对蛋白质进行大规模的平行分离和分析，往往要同时处理成千上万种蛋白质。因此，发展高通量、高灵敏度、高准确性的研究技术平台是现在乃至相当一段时间内蛋白质组学研究中的主要任务。当前在国际蛋白质组研究技术平台的技术基础和发展趋势有以下几个方面：3.1 蛋白质组研究中的样品制备 通常可采用细胞或组织中的全蛋白质组分进行蛋白质组分析。也可以进行样品预分级，即采用各种方法将细胞或组织中的全体蛋白质分成几部分，分别进行蛋白质组研究。样品预分级的主要方法包括根据蛋白质溶解性和蛋白质在细胞中不同的细胞器定位进行分级，如专门分离出细胞核、线粒体或高尔基体等细胞器的蛋白质成分。样品预分级不仅可以提高低丰度蛋白质的上样量和检测，还可以针对某一细胞器的蛋白质组进行研究。 对临床组织样本进行研究，寻找疾病标记，是蛋白质组研究的重要方向之一。但临床样本都是各种细胞或组织混杂，而且状态不一。如肿瘤组织中，发生癌变的往往是上皮类细胞，而这类细胞在肿瘤中总是与血管、基质细胞等混杂。所以，常规采用的癌和癌旁组织或肿瘤与正常组织进行差异比较，实际上是多种细胞甚至组织蛋白质组混合物的比较。而蛋白质组研究需要的通常是单一的细胞类型。最近在组织水平上的蛋白质组样品制备方面也有新的进展，如采用激光捕获微解剖(Laser Capture Microdissection, LCM) 方法分离癌变上皮类细胞。3.2 蛋白质组研究中的样品分离和分析 利用蛋白质的等电点和分子量通过双向凝胶电泳的方法将各种蛋白质区分开来是一种很有效的手段。它在蛋白质组分离技术中起到了关键作用。如何提高双向凝胶电泳的分离容量、灵敏度和分辨率以及对蛋白质差异表达的准确检测是目前双向凝胶电泳技术发展的关键问题。国外的主要趋势有第一维电泳采用窄pH梯度胶分离以及开发与双向凝胶电泳相结合的高灵敏度蛋白质染色技术，如新型的荧光染色技术。 质谱技术是目前蛋白质组研究中发展最快，也最具活力和潜力的技术。它通过测定蛋白质的质量来判别蛋白质的种类。当前蛋白质组研究的核心技术就是双向凝胶电泳－质谱技术，即通过双向凝胶电泳将蛋白质分离，然后利用质谱对蛋白质逐一进行鉴定。对于蛋白质鉴定而言，高通量、高灵敏度和高精度是三个关键指标。一般的质谱技术难以将三者合一，而最近发展的质谱技术可以同时达到以上三个要求，从而实现对蛋白质准确和大规模的鉴定。3.3 蛋白质组研究的新技术 做过双向凝胶电泳的人一定会抱怨它的繁琐、不稳定和低灵敏度等缺点。发展可替代或补充双向凝胶电泳的新方法已成为蛋白质组研究技术最主要的目标。目前，二维色谱 (2D-LC)、二维毛细管电泳 (2D-CE)、液相色谱－毛细管电泳 (LC-CE) 等新型分离技术都有补充和取代双向凝胶电泳之势。另一种策略则是以质谱技术为核心，开发质谱鸟枪法(Shot-gun)、毛细管电泳-质谱联用 (CE-MS)等新策略直接鉴定全蛋白质组混合酶解产物。随着对大规模蛋白质相互作用研究的重视，发展高通量和高精度的蛋白质相互作用检测技术也被科学家所关注。此外，蛋白质芯片的发展也十分迅速，并已经在临床诊断中得到应用。3.4 蛋白质组生物信息学 蛋白质组数据库是蛋白质组研究水平的标志和基础。瑞士的SWISS-PROT拥有目前世界上最大，种类最多的蛋白质组数据库。丹麦、英国、美国等也都建立了各具特色的蛋白质组数据库。生物信息学的发展已给蛋白质组研究提供了更方便有效的计算机分析软件；特别值得注意的是蛋白质质谱鉴定软件和算法发展迅速，如SWISS-PROT、Rockefeller大学、UCSF等都有自主的搜索软件和数据管理系统。最近发展的质谱数据直接搜寻基因组数据库使得质谱数据可直接进行基因注释、判断复杂的拼接方式。随着基因组学的迅速推进，会给蛋白质组研究提供更多更全的数据库。另外，对肽序列标记的从头测序软件也十分引人注目。4． 蛋白质组学发展趋势 在基础研究方面，近两年来蛋白质组研究技术已被应用到各种生命科学领域，如细胞生物学、神经生物学等。在研究对象上，覆盖了原核微生物、真核微生物、植物和动物等范围，涉及到各种重要的生物学现象，如信号转导、细胞分化、蛋白质折叠等等。在未来的发展中，蛋白质组学的研究领域将更加广泛。 在应用研究方面，蛋白质组学将成为寻找疾病分子标记和药物靶标最有效的方法之一。在对癌症、早老性痴呆等人类重大疾病的临床诊断和治疗方面蛋白质组技术也有十分诱人的前景，目前国际上许多大型药物公司正投入大量的人力和物力进行蛋白质组学方面的应用性研究。 在技术发展方面，蛋白质组学的研究方法将出现多种技术并存，各有优势和局限的特点，而难以象基因组研究一样形成比较一致的方法。除了发展新方法外，更强调各种方法间的整合和互补，以适应不同蛋白质的不同特征。另外，蛋白质组学与其它学科的交叉也将日益显著和重要，这种交叉是新技术新方法的活水之源，特别是，蛋白质组学与其它大规模科学如基因组学，生物信息学等领域的交叉，所呈现出的系统生物学（System Biology）研究模式，将成为未来生命科学最令人激动的新前沿。

蛋白质组学研究是我国目前生命科学研究的前沿和重点研究项目，“十一五”期间我国蛋白质组学研究取得多项重大成果，以北京蛋白质组研究中心为代表的国内科研机构更是将我国蛋白质组研究提升到世界领先地位!2009年9月科技部中国生物技术发展中心在深圳组织召开了有关蛋白质组研究战略研讨会，标志着“十二五”发展战略规划蛋白质组研究项目正式启动!我国的蛋白质组研究将迎来一个新的发展机遇期。　　为了积极促进我国蛋白质组学的研究与发展，中国生物化学与分子生物学会蛋白质组学专业委会主办、北京蛋白质组研究中心和德国慕尼黑国际博览集团承办的“2010蛋白质组学与疾病”专题研讨会定于9月16-18日慕尼黑上海分析生化展期间在上海新国际博览中心召开。　　此次研讨会由北京蛋白质组研究中心技术总监钱小红教授担任会议主席，中国生物化学与分子生物学会蛋白质组学专业委员会主任贺福初院士担任名誉主席。 大会将重点围绕蛋白质组学及其在疾病研究中的应用取得的新进展进行研讨。演讲嘉宾将包括：中南大学湘雅医院院长陈主初教授，复旦大学化学系杨芃原教授，中国协和医科大学赵晓航研究员，北京蛋白质组研究中心魏开华研究员，徐平研究员，姜颖副研究员等。　　安捷伦科技公司作为大会的金牌赞助商将全程支持此次大会的召开。在同期举办的analytica China 慕尼黑上海分析生化展上，安捷伦科技公司也将向广大用户全面展示包括在蛋白质组学与疾病研究领域的高端仪器在内的各类仪器产品以及“以先进的技术和整体解决方案为用户提供一站式服务”的理念。欢迎届时参观安捷伦科技的展台1202。　　“2010蛋白质组学与疾病”专题研讨会：http://www.a-c.cn/ac/Conference/Proteomics/　　关于安捷伦科技　　安捷伦科技(NYSE: A)是全球领先的测量公司，是通信、电子、生命科学和化学分析领域的技术领导者，公司的18,000名员工在110多个国家为客户服务。在2008财政年度，安捷伦的业务净收入为58亿美元。要了解安捷伦科技的信息，请访问：http://www.instrument.com.cn/netshow/SH100320/。

p style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "strongspan style="text-indent: 2em "仪器信息网讯/span/strongspan style="text-indent: 2em " 蛋白质组学是生命科学领域中的一门新兴学科，可以高通量的分析正常及病理条件下机体、组织、细胞或亚细胞成分中全部蛋白质，对不同空间、不同时间上动态变化的蛋白质组的整体进行比较，分析不同蛋白质组之间在表达数量、表达水平和修饰状态下的差异。蛋白质组学可以发现与疾病相关的特异性蛋白质，对病变相关蛋白的研究可以为探索病毒本身及其感染机制提供信息，且这些蛋白还可能作为疾病诊断潜在的生物标志和治疗的药物靶点。/span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "span style="color: rgb(0, 112, 192) "strong蛋白质组概念的提出及常用技术/strong/span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "蛋白质组（proteome）这一概念由Wilkins和Williams等在1994年首次提出，以它作为研究对象的蛋白质组学是后基因组时代产生和发展的一门新兴学科，其从整体上分析组织，细胞内动态变化的蛋白质组成、表达水平与翻译后修饰，探索蛋白质的功能及蛋白质之间相互作用与联系。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "蛋白质组学中对蛋白表达分析方面的研究应用较多的技术有双向凝胶电泳（two-dimensional electrophoresis,2-DE）、基于2-DE将其重复性和精确性加以改进的双向差异凝胶电泳（two-dimensional difference electrophoresis,2D-DIGE），以及对筛选到的差异表达蛋白进行快速精确鉴定的串联质谱技术（mass spectrometry,MS），其中质谱技术是蛋白质组学研究中的核心技术。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "在质谱技术中的基质辅助激光解吸电离飞行时间质谱（matrix-assisted laser desorption ionization time-of-flight mass spectrum,MALDI-TOFMS）是分析多肽和蛋白质混合物的主要方法，此外，使用标记的氨基酸在细胞中进行稳定同位素标记（stable-isotope labeling by amino acids in cell culture,SILAC） 是一种鉴定和定量病毒感染后细胞蛋白中表达差异的有效方法。蛋白质组学技术在病毒学中的应用有助于病毒感染及病毒宿主间的相互作用机制研究。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "span style="color: rgb(0, 112, 192) "strong蛋白组学技术在及其感染机制研究中的应用案例/strong/span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "病毒寄生于宿主细胞中，需要不断地适应和改变宿主的环境。他们能够编码多种多功能蛋白质，这些蛋白能与宿主蛋白发生一系列的相互作用以完成病毒的各种功能。目前，许多病毒的基因组已完成测序，但由于受到病毒影响而发生相应改变的宿主蛋白组、宿主蛋白翻译后修饰等还未被完成阐明。近年来，高通量技术的兴起，如基于质谱技术的定量或半定量蛋白组方法，已被广泛应用于病毒宿主相互作用的研究中。依托质谱技术的蛋白质组学飞速发展，不仅促进了病毒蛋白质组学研究的不断进步，同时也加快了对于病毒相关的宿主蛋白鉴定。今后相关研究数据仍会急速增加，这需要更加先进的生物信息学技术对数据进行处理，更全面地了解病毒感染过程。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "span style="color: rgb(255, 0, 0) "案例1: SARS（severe acute respiratory syndrome-associated coronavirus,SARS-CoV）冠状病毒研究中的蛋白组学技术/span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "SARS基因组的基因产物包括20多种蛋白质，据报道，有研究学者首次应用DIGE技术分析了SARS-CoV感染的Vero E6细胞，鉴定出355个在SARS-CoV感染后表达发生变化的蛋白，其中186个显著差异表达蛋白，为理解SARS-CoV的感染和致病机制提供了线索。对感染SARS-CoV的BHK21细胞进行SILAC定量分析及进一步功能分析表明，BAG3可以抑制SARS-CoV的复制。对感染病人的血清蛋白质组分析，有助于返现可用于病毒感染的诊断、预后及治疗的生物标记。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "span style="color: rgb(255, 0, 0) "案例2: 禽流感病毒（avian influenza virus,AIV）研究中的蛋白质组学技术/span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "据报道，研究学者利用2-DE技术筛选H9N2感染人源细胞系后不同时间点的差异表达蛋白，运用质谱技术鉴定到22种蛋白，主要包括细胞骨架蛋白、RNA加工途径相关蛋白和代谢相关蛋白等，其中表达差异显著的蛋白主要参与细胞骨架网络的构成。这些蛋白的鉴定有助于理解禽流感病毒在哺乳动物中的复制及其宿主之间的相互作用。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "span style="color: rgb(255, 0, 0) "案例3: 揭示新型寨卡病毒宿主因子的蛋白质组学技术/span/pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "寨卡病毒(ZIKV)是一种与登革热病毒，西尼罗河病毒和丙型肝炎病毒（HCV）有关的黄病毒，具有单链RNA基因组，编码多蛋白，共翻译和翻译后加工成三个结构蛋白，前体膜和包膜以及七种非结构蛋白。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "据报道，有研究学者使用人类神经前体细胞和神经细胞 SK-N-BE2 进行整合蛋白质组学方法，以表征细胞在病毒侵染后的蛋白质组和磷酸化蛋白质组变化，并使用亲和蛋白质组学来鉴定ZIKV蛋白的细胞靶标。通过亲和纯化结合液相色谱和串联质谱技术（AP-LC-MS / MS）鉴定与人SK-N-BE2神经母细胞瘤细胞中表达的10种ZIKV蛋白中的每一种相互作用的细胞蛋白和相关复合物，研究鉴定到了386种 ZIKV 相互作用蛋白、ZIKV 特异性和泛黄病毒活性相关的宿主因子，这些宿主因子已知与神经元发育、视网膜缺陷和不育相关。由此，相关论文作者绘制了神经元细胞中的ZIKV蛋白-宿主蛋白相互作用网络。此外，研究还分析确定了在 ZIKV 感染后特异性上调或下调的1,216个磷酸化位点，表明病毒感染引起基本信号传导通路为 ZIKV 感染引起的增殖停滞提供了新的见解。/pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "当前，span style="text-indent: 2em "通过比较蛋白质组学对病毒感染前后的蛋白表达图谱进行鉴定，进一步对病毒感染引起的差异表达蛋白进行功能分析和验证，探索其在病毒感染中的潜在作用机制、寻找病毒的作用靶标，为病毒的预防诊治提供理论依据和解决途径。 /span因此，在继病毒感染细胞的差异蛋白质组分析后，为更能反映真实的变化规律，更到位的解释病毒感染和致病机制，进行病毒感染宿主机体的差异及功能蛋白质组分析将是研究发展的趋势。/ppbr//ppbr//ppbr//pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "span style="text-indent: 2em "/spanbr//pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "strong参考文献：/strong/pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "董 书 伟 ，荔 霞 ，刘 永 明 ，等 .蛋 白 质 组 学 研 究 进 展 及 其 在 中 兽 医 学 中 的 应 用 探 讨 [J ] . 中 国 畜 牧 兽 医 ， 2 0 1 2 ， 3 9 (1 ) : 4 5 ~ 4 9 ./pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "Liu H.Advances of SARS-Cov genome[J].Journal of Chinese General Practice，2003，2(11):1~4./pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "Liu N，Song W，Wang P，et al.Proteomics analysis of diferen- tial expresion of celular proteins in response to avian H9N2vi- rus infection in human cels[J].Proteomics，2008，8(9):1851~ 1858./pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em "Pietro S ,Alexey S , Haas D A , et al. An orthogonal proteomic survey uncovers novel Zikavirus host factors[J]. Nature, 2018./pp style="text-align: justify text-indent: 2em line-height: 1.75em " /ppbr//p

21世纪是生命科学的世纪，随着人类基因组计划的完成，人类蛋白组研究成为了生命科学乃至自然科学领域下一步的重大科学命题。在这一背景下，2004年6月30日，由军事医学科学院院长贺福初院士牵头，军事医学科学院、中国科学院、中国医学科学院、清华大学、北京大学、北京生物技术和新医药产业促进中心及江中集团共同发起，组建成立BPRC，并于2005年10月29日正式入驻中关村生命科学园。 　　2012年7月26日，仪器信息网编辑和我要测工作人员走访了中关村生命科学园内的北京蛋白质组研究中心(Beijing Proteome Research Center以下简称BPRC)。走访得到了BPRC技术部史冬梅部长的热情接待，不但了解了BPRC的一些具体情况，还参观了部分实验室。　　据了解，BPRC专注于具有自主知识产权的蛋白质组和功能基因组的研究与开发，经过5年的建设，已经成为国际人类肝脏蛋白质组计划执行总部、蛋白质组学国家重点实验室、全军蛋白质组学重点实验室、蛋白质组学北京市重点实验室、“首都科技条件平台”和“中关村开放实验室”。另外，申报的蛋白质药物国家工程研究中心、国家蛋白质科学基础设施也已获得国家发改委批准，即将启动建设。BPRC建成“产、学、研、用”四维一体的综合基地的目标正在逐步实现中。 　　BPRC取得的部分资质　　BPRC内部办公区　　BPRC部分专家简介　　BPRC实验室部分仪器：AB SCIEX三重四极杆质谱　　BPRC实验室部分仪器：赛默飞三重四极杆质谱　　BPRC实验室部分仪器　　仪器信息网编辑和史冬梅部长(中)合影　　科研项目　　BPRC现有蛋白质分离鉴定、翻译后修饰蛋白质组、多肽组、蛋白质相互作用、蛋白质定位、功能蛋白质组、功能基因组、肝脏免疫学、脑/神经蛋白质组、模式生物蛋白质组、抗体工程、蛋白质工程、蛋白质组新技术、生物信息学、网络与信号转导共15个研究室，仅拥有的大型设备总价值就达六、七百万，研究团队200多人，包括1名中科院院士、16名研究员、23名副研究员，还有国际人类蛋白质组组织理事1人、亚太地区人类蛋白质组组织副主席1人、蛋白质组学国际权威刊物Proteomics编辑4人，CNHUPO委员12人。　　目前，BPRC承担的各类科研任务共计172项，其中由中心牵头承担的重大项目包括973有4项，863项目4项，国际合作项目4项，国家自然科学基金项目13项，国家自然基金创新群体1项，“艾滋病和病毒性肝炎等重大传染病防治”专项2项，国家重大新药创制和军用特需新药创新专项7项。　　在接受任务的同时，BPRC也取得了很多骄人的成绩：多人多次获得国际、国家、军队和北京市的科研奖项，仅2011年，BPRC就有10名科技人员获奖，其中贺福初院士获得由人类蛋白质组组织颁发的“杰出贡献奖”，张令强研究员一人获得了“国家杰出青年科学基金” 、“中国科协求是杰出青年实用工程奖”和“贝时璋青年生物物理学家奖”3个奖项 在国际刊物Nature、Science、Mol Cell Proteomics等发表了多篇文章，平均影响因子达5.7 除此之外，BPRC还获得了40项国家、欧盟专利及软件著作权，并将部分开发的软件放到互联网上，供有需要的人免费使用。　　人才培养　　人才是科研的关键和未来，BPRC对人才的培养主要分三个方面进行：一、对现有人员的扶持和激励，设立“凤凰”杰出人才奖励基金、“雏鹰计划”、“青苗计划”、“重点实验室青年研究项目”和“绿叶奖”等各类人才基金，鼓励人才大胆创新 二、对生力军的大力培养，除军事研究科学院招收的部分研究生外，BPRC还接受访问学者、留学生和进修生，至今已培养出100余名博士、80余名硕士、20余名博士后，其中2人获得全国百篇优秀博士学问论文 三、面向蛋白质相关研究人员的技术培训，BPRC已举办各类培训班50余期，培训学员近万人次，包括医疗、制药等多个行业的从业人员，对推进中国蛋白质组学领域的研究和应用起到了推动。　　在人才的培养的同时，BPRC也不忘交流和互动，先后主办了多次大型学术会议和科研交流活动。一方面鼓励科研人员走出去，参加国外的高端科研会议学习、取经，如2011年9月4-7日，贺福初院士等一行十余人赴瑞士日内瓦参加第十届国际蛋白质组大会 另一方面欢迎国外的专家学者来BPRC进行学术交流，如世界知名制药企业罗氏和默克公司，都曾由全球研发总裁带队，带领公司高层和技术人员到BPRC参观、考察。　　对外服务　　BPRC充分发挥自身技术平台的人力、技术和设备优势，本着资源共享的宗旨，接受委托研究并对外提供技术服务。资质方面，BPRC参与了国际人类蛋白质组组织(HUPO)组织的全球27家实验室比对评估实验，是首批获得100%正确结果的6家实验室之一，并通过了ISO/IEC17025:2005(CNAS-CL01)实验室认可，有着完善的质量控制体系，是首都科技条件平台和中关村开放实验室成员，可提供蛋白质组学、多肽组学及相关药物结构确认等多项服务。目前为止，服务范围已覆盖全国各省市，为500余家研究院所、高校、医院、食品及生物医药企业提供过技术服务。　　另外，BPRC还对外提供一些科研检测试剂盒和毛细管液相色谱填充柱。这些都是BPRC自主研发，平时应用于研究中的一些成熟产品，对于特定实验有着更高的灵敏度和更短的检测时间，并可根据客户需要量身订制，满足客户实际需求。　　附录：北京蛋白质组研究中心　　http://www.bprc.ac.cn

1 人类蛋白质组草图公布　　之前，尽管不少大型的蛋白质组数据集，已经收集约上万个蛋白数据，然而覆盖80%的人类蛋白质组的草图却并未绘制。此次的研究，则突破了这一局限。　　该图谱由德国慕尼黑工业大学、约翰霍普金斯大学/印度生物信息研究所等机构的两个团队独立完成。其中，在印度生物信息研究所和美国约翰霍普金斯大学等机构绘制了17 924个基因编码的蛋白质草图，其总数约占人类基因总数的84% 而慕尼黑理工大学领衔的团队，则对19 629个基因编码的蛋白质绘制草图，其总数约占人类基因总数的92%。不过，印度和美国团队，与德国团队所采用的实验数据来源略有不同，印度和美国的研究者从30个人体组织的许多不同的样品及细胞系(包括7种胎儿组织和6种血细胞类型)中提取、纯化所有蛋白质，并用质谱技术揭示组成各蛋白片段的氨基酸序列，因而两种数据的分析方法相对统一 德国的团队所采用的数据从公共数据库收集获得，而后与实验室生成的数据合并完成分析。在德国的研究中，慕尼黑工业大学的Bernhard Kü ster等人建立了搜索性公共数据库ProteomicsDB，而公共数据库收集获得的质谱分析数据约占ProteomicsDB数据的60%，其他的数据来自于60个人类组织体液，13个体液，147个癌细胞系。　　这些蛋白大多为健康人群中组织和器官中表达的蛋白，对于理解疾病状态下发生的变化，具有现实的意义，如德国团队完成的数据能用于识别数百个翻译的基因间非编码RNAs(lincRNAs)，比较分析通过蛋白质对癌症药物的敏感性，发现mRNA和组织中蛋白的定量关系等。同时，这两项研究也发现了许多新蛋白，而编码这些蛋白的基因之前被认为位于基因组的非编码区域，因而也丰富了对于遗传学研究的认识。　　2 研究团队的基本背景　　此次研究的美国和印度团队，由约翰霍普金斯大学的副教授Akhilesh Pandey领衔，而他也是印度生物信息学研究所首席科学顾问。此前，印度生物信息学研究所和约翰霍普金斯大学的生物信息学团队就有广泛的合作，例如两个机构的26名科学家经过18个月的努力，排列出了人类的X染色体顺序，并将其与黑猩猩、老鼠的基因组相比较，发现了新基因。　　慕尼黑工业大学的化学和功能蛋白质组学分析者Bernhard Kü ster，其研究的主要领域是探索蛋白质的相互作用及其与活性药物成分的相互作用，分析癌症发生发展的分子机制，以及开发相应的临床治疗方法。作为研究者，Bernhard Kü ster也曾参与了蛋白质组技术平台上具有雄厚基础的Cellzome公司的发明(新的酶相互作用化合物的方法)。而Cellzome公司的药物研发平台，可对于特定蛋白相互作用的药物进行筛选，其具有高度的灵敏性，而葛兰素史克(GSK)公司也正在看中了这一点已将其并购。　　3 中国人类蛋白质组计划(CNHPP)　　在人类蛋白质组草图公布的同时，&ldquo 中国人类蛋白质组计划(CNHPP)&rdquo 已经由科技部正式批准启动实施。此前，中国科学家已倡导并领衔人类第一个器官(肝脏)国际蛋白质组计划(HLPP)。　　在&ldquo 中国人类蛋白质组计划&rdquo 中，&ldquo 激光解析基体辅助离子源-蛋白测序仪器&rdquo 课题是重点研究方向之一，致力于蛋白质测序仪器和试剂国产化，从而加速蛋白质组学和生物质谱技术在临床领域的研究与应用。　　4 蛋白质组测序技术的开发　　蛋白质组是一个细胞、组织、有机体在一定时间内表达的所有蛋白质(总蛋白质)。对蛋白质组进行系统的、全面的研究，而快速、准确、低成本的蛋白质分离纯化技术(如双向电泳、计算机图像分析与大规模数据处理技术以及质谱技术等)的发展，则是系统、全面研究的基础。有了基因组计划和基因组测序技术的发展经验，人类在蛋白质组草图公布的前后，也就有了对低成本、高效率的蛋白质组测序技术的格外重视。例如，亚利桑纳州立大学的Stuart Lindsay团队正在致力于研究让单链肽段穿过纳米孔的技术，从而将纳米孔单分子DNA测序技术(第三代基因测序技术，采用纳米孔的单分子读取，与之前的测序技术测序时间长、价格比较昂贵、测序分子需要大量扩增、还需要进行荧光标记等相比，第三代测序技术读取数据更快，测序成本明显降低)的设计理念应用于蛋白质组的测序，开发蛋白质单分子测序技术。　　5 蛋白质组学与个性化医疗　　人类蛋白质组草图的成果表明，有数百种蛋白质是由此前认为不具备相关功能的DNA片段(脱氧核糖核酸)及&ldquo 假基因&rdquo 形成。这也说明了基因组和蛋白质组之间的巨大差别。例如，表观遗传研究的核心内容即是基因的拼接和翻译后修饰，而蛋白质随时间和空间的动态变化等，使得蛋白质组的研究远比基因组研究复杂。　　尽管目前的个性化医疗以基因解析为特征，然而真正衔接基因型与疾病表型的还是蛋白质。随着蛋白质组测序技术的快速发展，也许蛋白质组学的研究会带动个性化医疗新的发展阶段。　　本文作者：中国科学院上海生命科学信息中心 于建荣 江洪波。

2006年8月21日到23日，中国蛋白质组学第四届学术大会在西安建国饭店召开，该会议由中国生化与分子生物学会中国人类蛋白质组组织和中国生化与分子生物学会蛋白质组学专业委员会主办，由第四军医大学、北京蛋白质组研究中心和西北大学承办。国内外的专家学者和厂商代表共计四百余人参加了此次盛会。军事医学科学院贺福初院士、南开大学饶子和院士、中国科学院大连化物所张玉奎院士等著名专家分别就人类肝脏蛋白质组计划的最新进展、结构蛋白质组学研究和液相色谱技术在蛋白质组中的应用等方面做了专题报告。大会也在三个不同主题分会场对目前蛋白质组学研究的热点方向进行了深入的探讨：疾病蛋白质组； 蛋白质翻译后修饰、生物信息学、微分析、亚细胞相关技术；动物植物微生物、功能蛋白质组、抗体制备。GE Healthcare的产品经理俞丽华女士的“采用DIGE技术和DeCyder MS/MDLC技术研究帕金森氏症”的报告吸引众多专家学者的目光，很多研究者表示出了对两套技术平台的极大兴趣，他们纷纷聚集在公司展台前和GE医疗集团的技术人员热烈的讨论相关技术及最新进展。这次会议GE Healthcare 赞助了本次会议的优秀墙报奖， 由GE Healthcare负责亚太区Protein Science 产品推广的marketing Director, Atsushi Iimuro，为获奖老师颁奖。GE Healthcare长期致力于和国内广大科研人员通力合作，及时为他们提供国际上最为先进的产品和技术。我们也会一如既往地将GE Healthcare优秀的产品、技术和平台介绍给广大用户，共同推动国内蛋白质组技术的进步和发展！

仪器信息网讯 近日，中国科学院大连物理研究所生物分子高效分离与表征研究组(1810组)张丽华研究员和张玉奎院士团队，蛋白组组学分析最新成果发表于《自然-通讯》(Nature Communications)上。团队发展了N-磷酸化肽段高选择性富集新方法，并结合肽段的高效分离和高灵敏度鉴定，实现了N-磷酸化蛋白质组的深度覆盖分析。　　与研究相对深入的发生在丝氨酸、苏氨酸和酪氨酸侧链氨基上的蛋白质O-磷酸化修饰相比，发生在蛋白质组氨酸、精氨酸和赖氨酸上的N-磷酸化修饰，由于P-N酰胺键具有较高的吉布斯自由能，且易发生水解，目前仍缺乏有效的N-磷酸化蛋白质组分析方法，制约了人们对其生物学功能的认识。　　团队研制了具有核壳结构的亚二微米硅球，并通过在硅球表面键合双二甲基吡啶胺双锌分子，在中性条件下实现了N-磷酸化肽段的高效、高选择性、快速富集 通过基于该材料的on-tip富集方法和液质联用分离鉴定的结合，不仅从HeLa细胞中鉴定到3384个N-磷酸化位点(目前最大的哺乳动物N-磷酸化数据集)，而且还发现N-磷酸化位点附近亮氨酸高度表达 建立的N-磷酸化蛋白质组分析新方法不仅为深入研究其生物学功能提供了基础数据，而且也为推动精准医学、合成生物学等领域的发展提供了技术支撑。　　上述工作得到国家自然科学基金、国家重点研发计划、中科院大连化物所创新基金等项目的资助。文章链接：《自然-通讯》(Nature Communications)。

时间：2014年5月20-23日　　地点：北京蛋白质组研究中心(北京市昌平区科学园路33号，中关村生命科学园内)　　主办单位：　　北京蛋白质组研究中心(BPRC)　　蛋白质组学国家重点实验室(SKLP)　　中国生物化学与分子生物学会蛋白质组学专业委员会(CNHUPO)　　北京蛋白质组研究中心是蛋白质组学国家重点实验室，国际联合研究中心，国际人类肝脏蛋白质组计划(HLPP)执行总部。建立了世界上最大的人类蛋白质组数据库及数据管理平台，和国际领先的蛋白质相互作用网络构建和分析平台。对人类肝脏蛋白质组进行了系统的生物信息研究，包括蛋白质鉴定、修饰、定位、相互作用网络、代谢通路及肿瘤标志物发现等研究。讲师团队长期致力于蛋白质组数据分析及相关知识发现，为国际人类肝脏蛋白质组计划提供了全方位的生物信息支持。2012年，集体获中国电子学会电子信息科学技术奖一等奖：蛋白质组学计算方法的研究及其支撑平台的构建和应用 2007年，集体获北京市科学技术一等奖：蛋白质组支撑技术及其在人类重要疾病与生理过程研究中的应用。　　前言　　本课程为生命科学研究人员介绍如何合理利用和开发蛋白质生物信息学资源。课程着眼于实际数据库搜索、工具使用、大型数据库分析、生物学网络构建、可视化和数据分析等。采取小班授课，专人指导 理论课与实践课相结合，讲师与学员研讨的方式进行 精心挑选相应的上机软件，提供充足的实际操作机会 让每位学员学有所成。　　培训对象　　从事生命科学、农学、医学等领域科研工作者和高校教师及研究生　　迫切希望提升生物信息分析能力的学者　　培训内容　　质谱数据深度分析、蛋白质注释及功能分析、蛋白质相互作用网络构建及分析、蛋白质组研究主题信息服务和专业数据库研发。　　课程安排时间培训内容2014年5月20日9:00-10:00蛋白质组信息学概论10:00-12:00质谱数据处理－搜库与质控13:00-15:00蛋白质组定量分析（以无标定量为主）15:00-16:00蛋白质翻译后修饰分析16:00-17:00蛋白质鉴定上机实习2014年5月21日9:00-11:00质谱数据深度挖掘11:00-12:00蛋白质定量上机实习13:00-15:00蛋白质组数据分析/生物标志物发现15:00-17:00蛋白质组数据分析上机实习2014年5月22日9:00-10:30 蛋白质组数据库/数据提交10:30-12:00数据库及数据提交实习13:00-15:00蛋白质组软件包的使用（TPP等）15:00-17:00TPP安装及使用实习2014年5月23日9: 00-10:30蛋白质相互作用网络和蛋白质组学知识挖掘的基础知识10:30-12:00蛋白质相互作用的生物信息学资源介绍13:00-14:00Cytoscape软件使用介绍14:00-17:00蛋白质相互作用数据分析上机　　培训费　　4月18日前注册：每人4200元，学生3900元。　　4月19日至5月20日之间注册：每人4500元，学生4200元。　　其他优惠：同一单位2人以上参加，每人优惠200元。　　提前注册截止日期：2014年4月18日，以银行汇款凭证为准。　　网上注册地址： http://61.50.138.116/training/cn/　　培训费用包含：培训资料、培训期间的午、晚餐。　　可协助安排住宿，住宿费用自理。需住宿的学员请在网上注册时填写住宿信息。　　报到时间和地点　　报到：5月19日全天，北京扬子江药业海诺康会馆(北京市昌平区生命园路16号，中关村生命科学园内) 20日8:30-10:00，北京蛋白质组研究中心。　　住宿：北京扬子江药业海诺康会馆，标准间298元/天(含早餐)。　　学生报到时须持学生证。　　学员自备笔记本电脑(具有WiFi无线网络功能)用以操作练习。　　注意事项　　培训结束后颁发北京蛋白质组研究中心和蛋白质组学国家重点实验室培训证书，需要中国生物化学与分子生物学会继续教育证书的学员报到时需要另交1张2寸免冠照片及20元工本费。　　中心通过了ISO/IEC 17025实验室认可，为社会各界提供科研技术服务。参加本期培训班的学员可以享受中心提供的技术服务优惠政策。技术服务项目请看网站： http://www.bprc.ac.cn/guidance/list.php?catid=27　　汇款信息　　帐 号：0200004909200041055　　账户名称：北京蛋白质组研究中心　　开户银行：工商银行北京市永定路支行　　注：汇款时请务必注明&ldquo 信息学培训班&rdquo 和学员姓名。汇款后将汇款凭据传真至中心，或将扫描电子版发送至邮箱bprctrain@163.com，以确保汇款安全到账。　　如需发票请注明发票抬头，培训结束后统一开具发票(培训费、注册费、会议费、技术服务费等)，有其他特殊要求请声明。　　联系方式　　联系电话： 注册：周建平(010)80705277　　咨询：史冬梅(010)80705888　　传 真：(010)80705155　　电子邮件：bprctrain@163.com　　通信地址：北京市昌平区科学园路33号(102206)

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

16年来，他们针对肝脏疾病、恶性肿瘤、免疫系统疾病、骨质疏松等重大疾病潜在药靶及蛋白质药物方面创造了一批引领世界的创新成果，一篇篇科研论文登上了《自然-遗传学》、《自然-细胞生物学》、《自然-医学》、《自然-免疫学》等国际著名期刊的殿堂。16年来，中国科学院院士、973项目首席科学家、总后科技金星、&ldquo 千人计划&rdquo 科学家、&ldquo 万人计划&rdquo 科学家等一座座学术&ldquo 桂冠&rdquo 在这里扎根，国家创 新团队奖、国家自然科学奖、国家科技进步奖、何梁何利奖、求是奖、中国青年女科学家奖、中国青年科技奖等一座座丰碑在这里崛起。16年来，一个个年富力强的杰出&ldquo 海归&rdquo 和国内著名高校的骄子们从这里踏上了为&ldquo 中国梦&rdquo 、&ldquo 强军梦&rdquo 奋斗的新征程。这就是军事医学科学院蛋白质组学创新团队。10日，在国家科技奖励大会上，这个创新团队被授予国家科技进步奖框架下的创新团队奖。梦想，瞄准最浩瀚的&ldquo 生命海洋&rdquo 蝴蝶从卵变虫、成蛹、化蝶，变幻诡异。让科学家们意想不到的是，其幕后操盘者竟是蛋白质组，而非基因组。2003年，记录人类生命&ldquo 天书&rdquo 的基因组计划宣告完成，但&ldquo 蝴蝶迷案&rdquo 更加扑朔。全球科学家愈来愈意识到一项更艰巨、更宏大的任务&mdash &mdash 解读&ldquo 天 书&rdquo ，即基因组功能的阐明已经摆在面前。人类经过百年跋涉，重返近代生命科学的发源地之一：蛋白质，但不仅关注个体，而是全面揭示数以万计的整体。1838年，荷兰科学家发现了蛋白质。这是生物体内一种极为重要的高分子有机物，占人体干重的54%。&ldquo 蛋白质组&rdquo 一词，1995年最早由澳大利亚科学家正式提出，其含义是指一个基因组、一种生物或一种细胞/组织所表达的全套蛋白质。&ldquo 1998年初，我在科学海洋里寻觅更有效的研究工具与策略。机缘巧合之下，敏锐地关注到刚刚出现的蛋白质组学，并逐渐把精力投入到这个新兴领域。&rdquo 国际人类蛋白质组计划的奠基人和开拓者之一、中国科学院院士贺福初介绍说。蛋白质是基因的编码产物，科学家将它们的关系，比作建筑材料与设计图纸。就人体而言，基因组固定，蛋白质组就能变幻出形态、功能各异的不同器官。由此可见，蛋白质组对进一步阐释&ldquo 生命天书&rdquo 的重要性不言而喻。拼搏，为中国科学开辟&ldquo 新天地&rdquo 2002年4月，人类蛋白质组计划开始孕育。贺福初院士在华盛顿筹备会议上提出了&ldquo 两谱两图三库&rdquo 的研究策略，阐述了人类肝脏蛋白质组计划暨 &ldquo HLPP蓝图&rdquo ，打动了各国与会学者。他们接受邀请，来到北京香山继续研讨。2002年11月，第一届国际人类蛋白质组学大会在五四运动爆发的源头&mdash &mdash 法国凡尔赛召开，40岁的贺福初院士在这里当选为&ldquo HLPP&rdquo 首任执行主席，成为该领域全球科研大军统帅。时任国家科技部部长徐冠华说，这是首次由我国科 学家牵头负责的重大国际合作计划。 &ldquo 酝酿之初争议非常大。&rdquo 贺福初院士回忆到。&ldquo 2002年，在华盛顿，论证中我们提出：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。否则，就是一盘散沙。这个策略从华盛顿争到凡尔赛，争到蒙特利尔，然后再争到北京，后来是德国慕尼黑，一直在争。可现 在，国际上不少科学家已逐步按照这个方式进行了。&rdquo 在华盛顿会议上，中国学者的发言激起了千层浪，来自世界各国的科学家议论纷纷，有赞赏、有疑惑、更有激辩，可是唯独没有无动于衷！事实证明，中国科学家在蛋白质组学领域最终赢得国际尊重和广泛支持。

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

p　　作为一名生长在齐鲁大地、深受儒家文化熏陶的青年学者，即便在海外求学多年，孙士生始终心系国家、情牵母校。伴随着时代的召唤，入选国家“千人计划”青年项目的孙士生毅然回到母校西北大学，希冀将他在美国掌握与研发的先进技术应用到西北这片广袤的大地上，以期为母校、为西北地区乃至为整个中国的科研水平真正实现与世界一流接轨尽一份力。br//pp　　“在我看来，在西部地区开展工作有一定的好处及空间，这里受到的外界诱惑和干扰应该会相对少一些，这份安静其实对于基础科学研究颇有助益。”对于未来，“我将继续在自己擅长的方向——糖蛋白质组学和生物标志物发现研究领域开展前沿研究”，为破译人类癌症的密码贡献力量。在接受《中国科学报》记者采访时，孙士生这样表示到。/pp　　和糖蛋白的缘分/pp　　2005年本科毕业后，孙士生进入西北大学攻读研究生，并在那里获得了硕士和博士学位。/pp　　“还在读大学的时候，我就对糖蛋白比较感兴趣。这个领域研究的人还比较少，但其实相当重要。当时教科书上关于糖蛋白的介绍还非常有限，从那时起我就开始注意搜集这方面的资料，没想到有一天还真的从事了这方面的研究。”孙士生回忆说。/pp　　糖蛋白是被聚糖共价修饰的一类蛋白质，糖蛋白上的寡糖链与肽链中的特定氨基酸残基侧链以糖苷键共价连接.糖蛋白普遍存在于动物、植物，真核微生物和各种病毒表面，种类繁多，功能广泛。其中N-连接的糖链合成起始于内质网，完成于高尔基体。其整个合成和分解过程受到各种酶类的特异催化和精确调控。其主要生物学功能为细胞或分子的生物识别，如人类ABO血型和精卵结合过程 另外，受体蛋白、肿瘤细胞表面抗原等亦均属糖蛋白。/pp　　近年来，科学界逐渐认识到，糖蛋白与很多疾病如感染、肿瘤、心血管病、肝病、肾病、糖尿病以及某些遗传性疾病等的发生、发展有关。再者，细胞表面的糖蛋白及糖脂可“脱落”到周围环境或进入血循环，它们可以作为相关组织或细胞异常的标志为临床诊断提供信息 患某些疾病时体液中的糖蛋白亦常有特异性或强或弱的改变,这些糖蛋白的发现和应用将有助于疾病诊断或预后的判断。/pp　　读研伊始，孙士生从事的是生物芯片方面的研究，“后来因为参与一个糖芯片检测流感病毒宿主范围的项目，我有幸进入了糖蛋白的研究领域，或许这就是缘分吧”，孙士生说。/pp　　2011年，从西北大学毕业后，孙士生选择前往美国约翰· 霍普金斯大学Dr. Hui Zhang实验室做博士后，继续从事糖蛋白质组的方法学和生物标志物发现研究。/pp　　Dr. Zhang建立了经典分析糖蛋白方法，这在世界上属于蛋白质组学领域的权威。他所领导的实验室，有着很多国际前沿的技术和研究。有幸在这样的实验室工作，孙士生深觉受益匪浅。/pp　　“在国外，感触比较深的一点是，国外做科研，比较强调原创性。在美国，张老师会说，这个领域已经有人在做，而且做得不错，我们应该选择一些新的领域去探索。很多学者认为别人没做过的研究会更困难，其实不然，正是因为没人做过，发挥的空间才会更大”。/pp　　糖蛋白组学意义重大/pp　　在美多年，孙士生所做的诸多研究也产生了不小的国际影响力。/pp　　孙士生介绍说，随着蛋白质组学研究的日益成熟和规模化，蛋白翻译后修饰谱成为了新的研究焦点。蛋白糖基化修饰作为最重要、最普遍的蛋白质翻译后修饰之一，主要参与细胞间识别、调控、信号传导、免疫应答、细胞转化和疾病的发生发展。而系统高通量的糖蛋白质组研究方法是蛋白糖基化分析的基础。在美期间，他在Dr. Zhang建立的经典分析糖蛋白方法基础上，通过改变分析策略，创建了一种全面系统分析N-糖蛋白质组的新方法。该方法可广泛应用于肿瘤标记物筛查，蛋白抗体、病毒以及其他各种生物样品中的蛋白糖基化分析。同时，孙士生还建立了一些其他基于质谱分析的糖蛋白质组学新方法。/pp　　在蛋白质组/糖蛋白质组学在疾病生物标记物和致病机理研究中的应用方面，孙士生也取得了一定的进展。他与合作者将蛋白质组/糖蛋白质组相关方法学成功应用于各种临床样本分析中。其应用范围包括：人流感病毒、艾滋病病毒(HIV)及其感染的细胞和宿主，不同年龄和性别的人唾液，肝癌细胞系和HCC病人血清，前列腺癌细胞系、组织和血清，卵巢癌细胞系和组织、肺癌细胞系模型和肾衰竭动物模型。/pp　　“其中值得一提的是，我在博士后期间作为样本制备主要负责人之一参与了美国临床蛋白质组肿瘤分析(CPTAC)项目。我所在的实验室是全美参与此项目的五个核心实验室之一。在此项目中,我一直负责实验室内样品分析方法的建立，标准流程的制定，样品制备，质量监控和问题解决。目前已顺利完成本轮所有临床样本的蛋白质组和糖蛋白质组图谱的解析,其中蛋白质组的研究成果已在Cell杂志发表”，孙士生说。/pp　　回国的“青年千人”/pp　　梁园虽好，终非故土。在美国学习和工作多年后，孙士生最终选择回到西北大学，并在2017年顺利获得了中组部 “千人计划”青年项目的资助。/pp　　“我选择回西北大学，很大程度上是出于对母校的热爱。这儿有我老师、同学和朋友的帮助和支持。有着悠久历史的西北大学近年来综合实力也在蒸蒸日上”，孙士生指出，西北大学学术氛围相对自由，对青年学者没有设置太多限制，“选择西北大学，也有这方面的考量。”/pp　　回到母校后，孙士生希望能将本人所学，特别是他在糖蛋白质组学及新的肿瘤标志物发现等领域所积累的研究经验及学术成果服务于祖国，同时将母校建设的更好。/pp　　展望未来，孙士生表示，他将继续致力于糖蛋白质组学新技术的开发并将其应用于新的生物标志物发现、致病机制研究和蛋白糖基化调控机制研究中。他已针对这些设想制定了详细的工作计划。/pp　　孙士生表示，蛋白质组研究技术在癌症、早老性痴呆等人类重大疾病的临床诊断和治疗方面具有诱人的应用前景。糖类作为重要的生物大分子之一，参与各种重要的生物学过程。然而系统糖生物学研究包括系统的糖链解析、高通量的糖蛋白和糖脂分析等才刚刚起步：“在中国从事这方面的研究，必然会大有可为。”/ppbr//p

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

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

大家好，本周为大家分享一篇最近发表在Journal of The American Chemical Society上的文章，A Chemical Proteomic Map of Heme−Protein Interactions1。该文章的通讯作者是美国斯克利普斯研究所的Christopher G. Parker研究员。高铁血红素（heme）是人体中许多蛋白质的辅助因子，也是血液中氧气的主要转运体。最近的研究也证实了高铁血红素可以作为一种信号分子，通过与伴侣蛋白质结合而不是通过其金属中心反应来发挥其作用。然而，目前关于血红素结合蛋白的注释还不够完整。因此，本文采用化学蛋白质组学的方法去揭示人体中与高铁血红素发生互作的蛋白质谱。化学蛋白质组学是揭示蛋白质功能和发现药物靶标的重要工具。其中，最常用的是基于活性的蛋白质分析（Activity-based protein profiling，ABPP），通过结合活性分子探针标记及串联质谱分析，实现对靶标蛋白的鉴定。如图1b，本文设计了一个“全功能”活性分子探针（HPAP），共包含3个部分：1. Hemin母核，用于与靶蛋白非共价结合；2.光活化基团-双吖丙啶，可在UV光照下生成卡宾，促使分子探针与蛋白发生共价交联；3. 炔基，可在铜催化下与含有叠氮的试剂（荧光标签，生物素）发生点击化学反应，后两者组成FF-control。具体实验流程如下图1a所示，用HPAP处理不同细胞（In Situ）或不同细胞来源的蛋白质组（In vitro），HPAP中的hemin母核可与靶蛋白发生非共价结合，经UV光照，HPAP-蛋白间形成共价交联，再利用点击化学可将HPAP-蛋白与荧光素（TAMRA）或者生物素标签相连，用于后续的荧光成像（In-gel fluorescence）或者链霉亲和素纯化、LC-MS鉴别定量（MS-based I.D. and quantitation）。 图1. (a)使用基于高铁血红素的光亲和探针(HPAP)识别血红素结合蛋白的流程示意图。(b) HPAP、hemin和FF-control的结构；(c) HEK293T裂解物中与HPAP结合的蛋白的荧光成像；(d) hemin加入对HPAP与蛋白结合的影响。作者首先使用了SDS-PAGE去评估了HPAP标记蛋白的能力。如图1c所示，随着HPAP浓度的提高，胶图上条带颜色也逐渐加深，说明HEK293T细胞裂解液中与HPAP结合的蛋白在逐渐增加。如图1d所示，在10 μM HPAP的条件下，逐渐加入hemin，可以看到胶图上条带颜色逐渐变浅，说明hemin与HPAP之间发生了竞争，HPAP模拟了hemin与蛋白的结合过程。随后，作者又使用已知的hemin结合蛋白来确认HPAP捕获目标蛋白的能力。如图2所示，这些已知蛋白被HPAP成功的标记上，但由于hemin的加入，条带的颜色在逐渐变浅（TAMRA）。Western blot的结果显示，蛋白的总量并无太大变化，但hemin的竞争结合，导致与HPAP结合的蛋白量在下降。以上实验均说明，HPAP具有较好的选择性标记能力，能够模拟hemin与靶蛋白的结合，并以共价交联的方式标记在蛋白上。 图2. 用已知的高铁血红素结合蛋白确认HPAP捕获目标蛋白的能力。验证了方法的可行性后，作者将HPAP与定量蛋白质组学结合用于绘制高铁血红素-蛋白质互作谱。考察了多种细胞系，包括：人胚胎肾细胞（HEK293T）、人慢性髓系白血病细胞（K562）以及人原代外周血单个核细胞（PBMCs）。每种细胞系设置了两种实验形式：1）特异性结合实验（Enrichment）：通过将HPAP识别出蛋白与FF-Control识别出的蛋白进行对比，排除非特异结合的干扰（图1b），如果同一蛋白通过HPAP富集到的量是FF-control富集到的量4倍以上，则认为该蛋白是HPAP特异性结合蛋白。2）竞争性结合实验(Competition)：观察HPAP富集的蛋白在hemin和HPAP同时存在时富集到的量的变化，变化大于3倍且具有显著性差异（p＜0.05)的蛋白被认为是HPAP与hemin竞争性结合的蛋白。最终确定的高铁血红素结合蛋白应满足以上两种实验的筛选标准(图3a)。如图3b-d所示，总共鉴定出378个的高铁血红素结合蛋白，其中214个来自HEK293T, 182个来自K562, 107个来自PBMC。尽管三种细胞类型之间的结合蛋白有一些重叠，但大多数靶点蛋白只存在于一种或两种细胞类型中(图3b)，这暗示血红素在不同细胞中可能发挥不同的功能。其中，19个靶点蛋白是在UniProt上已经注释为高铁血红素的结合蛋白，剩余都是未揭示的结合蛋白。这些结合蛋白按照功能可划分为：转运蛋白，转录因子，支架蛋白和酶（图3c），根据代谢通路又可进一步划分（图3d）。作者最后对几个新发现的结合蛋白进行了验证，并选择IRKA1进行进一步的作用机制研究。IRKA1在调节炎症信号通路中起着关键作用，IRAK1被IRAK4磷酸化，然后自磷酸化，产生NFkB介导的炎症反应。经实验确认（图4），hemin是IRKA1的一种变构活化配体，可增强其酶活性，促进IRAK1的自磷酸化。 图3. 基于蛋白质组学的HPAP-蛋白互作分析。 图4. Hemin对IRKA1的调节作用。总之，本文设计开发了一种基于高铁血红素的光亲和探针，它可以与化学蛋白质组工作流程结合，以识别不同蛋白质组中的高铁血红素结合蛋白。利用该方法也可拓展至其他分子配体靶标蛋白的识别。 撰稿：刘蕊洁编辑：李惠琳原文：A Chemical Proteomic Map of Heme-Protein Interactions参考文献1. Homan, R. A., Jadhav, A. M., Conway, L. P., & Parker, C. G. (2022). A Chemical Proteomic Map of Heme-Protein Interactions. Journal of the American Chemical Society, 144(33), 15013–15019.

中国，广州（2007年8月21日）服务科学世界领先的赛默飞世尔科技（原热电公司）延续与蛋白质组学会议的长期合作，支持并参与了第五届中国蛋白质组学大会暨首届粤港蛋白质组学学术交流会。期间，进一步推广其在蛋白质组学领域的新产品和新应用。包括基于LTQ Orbitrap平台的LTQ Orbitrap Discovery™ 和 LTQ Orbitrap XL™ 组合式质谱，以及EDT电子转移解离裂解源这一创新技术。 第五届中国蛋白质组学大会在广州南方医科大学开幕。姚开泰院士、贺福初院士等500多名专家、学者出席了开幕式。此次盛会，首次汇集了来自内地和港、澳及国际蛋白质组学研究的专家、学者的参加。 会议期间，赛默飞世尔科技特别在21日晚特别举办了Thermo Scientific Night－高峰会，邀请80多位业界精英，旨在建立前沿科技的交流平台，畅谈蛋白质组学研究的现状及其进展。同时，赛默飞世尔科技也通过大会报告，技术交流会（lunch seminar）等多种形式着重介绍了最新推出的两款基于LTQ Orbitrap组合式质谱平台上的产品：LTQ Orbitrap DiscoveryTM 和 LTQ Orbitrap XLTM。蛋白质组学研究专家John Yates教授曾经评价“LTQ Orbitrap的问世是近10多年来质谱界最令人振奋的技术突破。” 以及ETD技术为组学研究带来的全新机遇。EDT是由电子捕获解离ECD电子捕获解离ECD发展而来，其裂解方式可以提供蛋白质翻译后修饰的重要序列信息，但ECD仅能在高端的FTICR高分辨质谱上使用，而ETD的诞生，可以较为经济的方式在低分辨的离子阱质谱上实现同样的功能。它将极大有助于当今许多重要和未解决的生物学问题，是完成复杂蛋白质鉴定的有效分析方案。 欲了解更多蛋白质组学的相关信息，请浏览我们的网站www.thermo.com/proteomics, 或Email： sales.china@thermofisher.com Thermo Fisher Scientific（赛默飞世尔科技，原热电公司） 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90亿美元，拥有员工约30000人，在全球范围内服务超过350000家客户。主要客户类型包括：医药和生物公司，医院和临床诊断实验室，大学、科研院所和政府机构，以及环境与工业过程控制装备制造商等。公司借助于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。欲获取更多信息，请浏览公司的网站：www.thermofisher.com