质谱和蛋白质组学领域简述
從事基于質譜的蛋白質組學信息分析也有一年多時間了,回過頭來還是需要縷一縷這個領域的方方面面,溫故知新。
簡要概述
蛋白質組學(Proteomics)是研究一種細胞乃至一種生物所表達的全部蛋白質的統稱。作為系統生物學中的重要組成部分,處于中心法則下游,相比于基因組和轉錄組學而言,發展比較緩慢。
蛋白質作為生命活動的執行者,表明了生物體正在發生的事件,這種狀態是基因最終真實表達的反應,因此將其作為研究對象是非常重要的。
但是呢,蛋白質組學的研究又處于比較尷尬的地位,因為它鑒定和定量的結果相比于基因組而言并不是那么準確,這主要還是工具的局限性決定的。工具是科學研究的基礎,試想如果沒有測序儀,基因組學會有現在的蓬勃發展嗎?
高通量蛋白質組學測序的利器就是質譜儀。如果說測序儀是一把尺,測出基因堿基序列的順序和長度,那么質譜儀就是一桿秤,稱出蛋白質碎裂離子的質量。
近百年來,質譜的發展離不開4次獲諾貝爾獎的6大猛男。1906年,湯姆森(J.J.Thomson)由于在氣體導電方面的理論和實驗研究獲得諾貝爾物理學獎,第一臺質譜儀就是他發明的,更牛逼的是,他的七個研究助手和他的兒子后來都獲得諾貝爾獎。1922年,弗朗西斯·阿斯頓(Francis William Aston)借助自己發明的質譜儀發現了大量非放射性元素的同位素,以及闡明了整數法則,因而被授予諾貝爾化學獎。1989年,沃爾夫岡保羅(Wolfgang Paul)和漢斯·喬治·德赫梅爾特(Hans G. Dehmelt)因共同開發了非磁性四極桿質量過濾器獲得諾貝爾物理學獎,為現在所謂的離子阱奠定了基礎。質譜領域最近的一次獲諾獎是2002年,美國的約翰貝內特芬恩(John B. Fenn)和日本的田中耕一(Koichi Tanaka)因分別發明了電噴霧電離(ESI)和基質輔助激光解吸/電離(MALDI)獲得了諾貝爾化學獎,使得通過質譜分析生物大分子成為可能。目前質譜儀的主要電離方式也還是這兩種。
學術界
目前比較公認的領域權威是瑞士蘇黎世聯邦理工大學的Ruedi Aebersold教授和德國馬普所的Mathias Mann(曾師從John B. Fenn)。兩人幾乎同步引領著蛋白質組學發展的方向,干濕實驗都有涉及。比如最早的母離子標記定量,Ruedi和Mann分別發明了ICAT和SILAC。后來Ruedi還發明了子離子標記定量iTRAQ和DIA技術,目前已經成為了蛋白質組學主要定量方法。Mann則開發了MaxQuant和Perseus等系列搜庫、鑒定、定量和下游數據分析軟件。
其實還有很多其他大牛。簡單羅列下:
首次用三重四級桿質譜Top-down(自上而下)分析完整蛋白的Richard D. Smith;開發SEQUEST MS/MS數據庫搜索軟件的John Yates III,今年的美國質譜年會(ASMS)的杰出貢獻獎就頒給了他。電子轉移解離技術(ETD)的hua Coon;研究Top-down蛋白質組學的Neil Kelleher;研究蛋白質組學定量技術的劍橋大學的Kathryn Lilley;應用生物質譜和蛋白質組學到細胞生物學的Pierre Thibault;開發穩定同位素標記技術的Michael MacCoss;研究基于質譜的結構生物學的Albert Heck;HUPO前任主席,熱衷于質譜技術發展及應用的Catherine Costello;領導研發Orbitrap質譜儀的Thermo質譜研發總監Alexander Makarov;哈佛醫學院的Steven Gygi教授,長期從事蛋白質組學定量領域,等等。
國內蛋白質組學領域的大牛就比較尷尬了。怎么說呢?沒有什么創新性的工作吧,一直都是跟著人家后面走。不過根據二八法則,知名的專家還是有的。最有名的非軍事醫學科學院院長賀福初院士(還是中將)莫屬。其次復旦大學的楊芃原、喬亮;國家蛋白質科學中心(鳳凰中心)的秦鈞、楊小紅等;中科院計算技術研究所的賀思敏、付巖(國產搜庫軟件pFind開發者),西湖大學的郭天南(Reudi的學生),華科的薛宇(專做修飾),南方醫科大學的田瑞軍,BGI的劉斯奇等。北大清華都有自己的蛋白質組學平臺,但沒有很大亮眼的工作。以上團隊各自偏向于組學整合、疾病研究或軟件開發,整個蛋白質組學在國內還在起步階段,有很長的路要走。
工業界
質譜儀基本被AB SCIEX、安捷倫、賽默飛、布魯克等國外企業壟斷,四大傳統分析儀器制造龍頭占有超過70%的質譜儀市場,此外還有waters和島津等實力公司占據很大份額。盡管目前質譜儀中的很多關鍵技術已經國產化,但國內產品性能及價格方面仍不敵國外產品,中高端質譜完全依賴進口。
國內目前在做的比較知名的廠商有:鄭州的安圖生物,北京的博暉創新,江蘇的天瑞儀器,北京東西分析,廣州禾信儀器等。這些公司產出的儀器偏小型化,在臨床檢測(如MLADI核酸SNP檢測)、微生物檢測、代謝物鑒定等方面應用比較多,但分辨率和準確率還遠遠不夠。
困境
質譜數據上游的譜圖解析使用的都是與各儀器廠商配套的質譜儀開發的軟件,各公司產出的質譜數據格式眾多,都不統一。因為都是商業軟件,并非開源,比如DDA模式常用的Mascot軟件和DIA模式常用的Spectronaut軟件等,都被國外儀器廠商所壟斷。雖然目前也漸漸開發出免費的開源軟件(PS:MaxQuant免費但不開源,而且主要支持Windows),但由于譜圖文件格式是廠家決定的,幾乎只能支持他們開發的軟件或Windows平臺處理,這樣對大數據處理效率和體驗度來說都極不友好。所以這也是蛋白質組學數據分析落后于基因組學數據分析的主要原因之一吧,其實下游的分析和基因組基本上是一個套路。
質譜儀和譜圖解析軟件等核心的東西都掌握在人家的手上,所以中國蛋白質組學發展還是很受限的。我們的優勢似乎仍和幾年前的基因組發展一樣,砸錢買儀器,然后做大隊列研究。蛋白質組學作為后基因組學時代產物,開始慢慢發力,尤其是在精準醫療的推動下,在臨床上的研究和應用只會越來越普遍。不過,如今的蛋白組研究還是不如當年基因組研究那么火熱和亟需吧。不會再出現第二個華大來和世界玩這種競賽游戲了。
一孔之見,很多東西還要去完善。
Ref: 科學網—wsyokemos的個人資料
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的质谱和蛋白质组学领域简述的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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