你知道蛋白质组学曾经和现在有什么不同吗?
20世纪的下半叶,以分子生物学为代表,生命科学通过对基因复制、转录、翻译以及遗传密码的分析与破译,最终提出“中心法则”作为引领生物学发展的航标。到20世纪90年代,全球性基因组计划特别是人类基因组计划规模空前、速度惊人的发展,人类对细胞和生命有了更深刻的认识。
当人类基因组以及多种模式生物、重要生物基因组全序列的完成,标志着生命科学研究进入“后基因组时代 (Postgenome era)”,即功能基因组学(Functional Genomics)如蛋白质组学、代谢组学、营养组学。功能基因组学从基因整体水平上对生命的活动规律进行阐述,并力求从细胞水平上解决基因组问题,通过建立对生命现象的整体认识,阐明生物体内蛋白质表达模式与功能模式、解决细胞水平上的基因组问题;蛋白质组逐渐成了功能基因组学的最重要部分之一。
1.蛋白质组(proteome)早在1994年由澳大利亚科学家Wilkins和Williams提出,1995年7月早诸见Electrophoresis 杂志,主要只是指一个细胞或组织中由基因组表达的全部蛋白质。蛋白质组学(proteomics)则是通过高通量技术研究某一类细胞、组织所有蛋白的组成、功能及相互作用。事实上,早在2005年就有超过4000篇的关于蛋白质组的研究报告和综述文章发表,蛋白质组学杂志种类比如Proteomics、Practical Proteomics 、Journal of Proteome Research、Molecular and Cellular Proteomics等也是这种现象产生的主要原因,这也预示这蛋白质组学已经成为探索生物系统的一种有价值的手段。
2.蛋白质组学已经不在是不可知的。与质谱相结合的双向凝胶电泳到鸟枪法和串联质谱方法的蛋白表达谱的大量研究,已经帮助我们理解在特定细胞或组织中存在的全部蛋白,当然并不是说我们了解蛋白质组中的每个蛋白的功能,而是至少现在可以在任一时间存在的蛋白有较大程度的了解。
3.采用蛋白质组学技术对细胞中的蛋白和蛋白的相互作用,这部分研究成果也开始显现,这个领域的迅速发展依赖于人们要更全面的认识蛋白质,并认同蛋白质并不是单独行为,而是通过参与细胞中蛋白质与蛋白质相互作用形成功能单位的认识。
4.蛋白质组学正提供一条发现对诊断、预防有重要意义的医学生物标记物的新途径,蛋白质组适合分析可溶性蛋白,而其中体液蛋白质分析已经得到大幅度发展,如血清和血浆的蛋白质的表达谱已经被广泛应用,这种体液很容易获得,并被认为包含了大部分人类蛋白质组中绝大部分的数蛋白质。随着基础的蛋白质组学和临床研究需要更密切的协作,动态(on-the-fly)生物标记的MS鉴定和高密度抗体芯片等新技术的发展,未来蛋白质组学在常规诊断中应有的潜力会逐渐凸显出来。
5.蛋白质组学也正提供高分辨的数据,以补充利用现有生物学医学技术所能获得的结果。
传统的依赖与组织病理学和对少量血液相关蛋白质和代谢物进行评价的毒理学研究,正转变为基于蛋白质组学来更好的了解药物的作用和副作用。免疫蛋白质组学,正使我们很好的了解机体如何将自身和非自身区分开来,以及当无法区分时,又会发生什么。
1. 蛋白质分离
1)电泳在20世纪80年代晚期,让人我们了解蛋白、看见蛋白质组织样品中蛋白质感到非常兴奋;随后,人们也意识到从蛋白质组样品中分离所有蛋白并非简单的事。
2)20世纪90年代中期,人们将第一个基因组和预测蛋白质结合,实现了蛋白质组双向凝胶分离的理论计算,从而显示蛋白质主要分布的两个区域,一部分为等电点(PI)在4-6.5的蛋白质,另一部分为等电点在8-12的蛋白质,而且大部分蛋白指的分子量小于100kDa。
3)研究人员将大肠杆菌、酿酒酵母和枯草芽孢杆菌的基因组得到的理论图谱和凝胶电泳得到的图谱再进行分析,发现蛋白质在双向凝胶电泳的两个缺陷:一、大部分疏水性蛋白质在双向凝胶电泳上缺失。二、双向凝胶电泳的上样量和染色法检测灵敏度的限制,导致每个细胞中低于1000个拷贝数的低丰度蛋白检测不到。
4)人们可能从1998年Venter等发展的DNA鸟枪法测序得到灵感,提出一个全新的策略-鸟枪法,采用已知的特异性切割位点的蛋白酶将复杂的蛋白质混合物或者蛋白质组酶解成肽段,最后将肽段碎片与序列数据库比对。
2.质谱分析
在最近20年中,质谱的技术快速推动蛋白质组学的发展。它不仅具有高质量的准确性和分辨率,而且可以分析摩尔级的肽段和蛋白质。
1)质谱作为蛋白的鉴定几乎完全取代了的Edman降解法(从多肽链游离的N末端测定氨基酸残基的序列),而现在质谱蛋白的鉴定基于两种技术,即肽质量指纹谱和肽段碎片。肽质量指纹谱已被应用许多研究中,如在酵母蛋白质组大规模分析中,采用该方法分析了20000多个蛋白质。
2) 质谱作为对蛋白质两个或多个样品的定量分析也发展的迅速,早期在两个或多个样品中蛋白质表达差异的比较主要基于二维凝胶电泳,而基于质谱的定量分析是技术上的突破,其原理是使用不同的稳定的同位素来标记两个或多个样品中的蛋白质,然后将样品混合合并共同分析。而质谱的相对定量已经发展成多种方法,包括酶催化引入稳定的同位素、通过生物学的代谢标记引入稳定的同位素。还有不使用稳定同位素的标记的相对定量的方法,如差异同位素标记法(ICAT、SILAC或ITRAQ/TMT)。被广泛应用的相对定量的(iTRAQ/TMT、SILAC)和非标记定量(Label free)是两种主流方法,这些方法都是基于数据依赖性采集模式(data-dependent acquisition, DDA)来采集蛋白质谱数据的,随着DDA技术的不断发展、完善,近几年出现的DIA技术(data-independent acquisition,数据非依赖性采集)具有高通量又定量精准、重复性高的特点,一代代技术不断的迭代更新、取长补短助力于蛋白质组学的发展。
全谱分析仍然是生物学基础研究的一个焦点,生物学研究的目的是为医学、农业和工业带来有益的影响,蛋白质组学技术正在获得一些有用的发现 1利用蛋白质组学来进一步发展诊断和预警技术,以识别和监测疾病的治疗过程。2以蛋白质组学为基础发展新药。
1.诊断
与疾病相关的变化可以分两类,出现与疾病相关的特异性分子,但是量往往很少;肺结核为例,可应用蛋白质学来鉴定源自患者血液或者唾液的结合分枝杆菌的蛋白质。而对于癌症而言,很多研究都在寻找能反映癌症的少数特异性标志物或一种变化模式,人们更可能会使用丰度更高一些的蛋白作为个体疾病的监测,如患有囊肿性纤维症,可能需要某种炎症蛋白进行监测。
2.药物
蛋白质组学一个明确的目的就是发现新一代的药物靶点,几乎所有的药物的靶点都是蛋白质,因此蛋白质组的的研究结果是发展药物的关键。当然大多数情况下对与许多蛋白质,修饰就占据了很大部分,并且蛋白质在不同的组织中有以不同的形式存在,了解靶蛋白的修饰会减少一些因药物副作用的问题。
蛋白质组学在功能基因组学时代会发挥越来越重要的作用,虽然技术革命引领着时代和蛋白质组学的发展,但是无论是解决医学和农学问题还有很长的路要走。不管怎样,对于我们步入生命科学的年轻人来说亦或是从事蛋白质组学的研究,当下无非是一个令人兴奋和激动的时刻。
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参考文献:
1.M.R R.D et. al Proteome research concepts,technology and Application (Second Edition)
2. Pandey A, Mann M. Proteomics to study genes and genomics[J]Nature, 2000, 405(6788):837-846.
3. Lei T, Zhao X, Jin S, et al. Discovery of Potential bladder cancer biomarkers by comparative urine proteomics and analysis[J].Clin Genitourin Cancer, 2013, 1(1):56-62.
4.Wilkins MR, How Proteomics Can Assist in the Detection and Avoidance of Adverse Drug Reactions.Transfus Med Hemother 2006 33:97-105
5.Purcell AW,Gorman JJ Immunoproteomics: mass spectrometry-based methods to study the targets of the immune response . Mol Cell Proteomics 2004 3:193-208
6.Gavin AC,Bosche M et. al. Functional organization of the yeast protome by systematic analysis of protein expression in yeast. Nature 2002 425:737-741
7.SymAtlas Genomics Institute of the Novartis Research Foundation ,San Diego Cited 14 Mar 2007
8. Lin L. et al., High throughput and accurate serum proteome profiling by integrated sample preparation technology and single-run data independent mass spectrometry. 2018, J Proteomics
9. Wen JJ, Zago MP, Nuñez S, et al. Serum proteomic signature of human chagasic patients for the identification of novel potential protein biomarkers of disease[J]. Mol Cell Proteomics, 2012, 11:435-452.