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發(fā)布日期:2023/7/24 9:34:00

一、蛋白質(zhì)組學概述

 

“蛋白質(zhì)組”一詞的英文是Proteome,它是proteins 和genome 兩個詞的組合,意思是proteins expressed by a genome,即為基因組表達的蛋白質(zhì)。蛋白質(zhì)組的概念是1994 年由Wilkins首先提出,并在1995 年7月的“Electrophoresis”上發(fā)表,指“一個細胞或一種組織基因組所表達的全部蛋白質(zhì)”, 蛋白質(zhì)組學(proteomics) 是從整體水平上研究細胞內(nèi)蛋白質(zhì)的組成及其活動規(guī)律。與基因固定不變的基因組不同,蛋白質(zhì)組作為相應(yīng)基因組所表達的產(chǎn)物隨時間、地點、環(huán)境等條件變化。在同一機體不同的組織和不同細胞中、蛋白質(zhì)的種類、數(shù)量不同; 即使同一組織或細胞在不同的發(fā)育階段、生理狀態(tài)、甚至不同的外界環(huán)境下,其蛋白質(zhì)組也是在不斷的變化之中; 在病理或治療過程中, 與正常生理過程也不同。因此, 蛋白質(zhì)組是一個動態(tài)的概念。其目的是從整體的角度分析機體內(nèi)動態(tài)變化的蛋白質(zhì)組成成分、表達水平、修飾狀態(tài),了解蛋白質(zhì)之間的相互作用和, 揭示蛋白質(zhì)功能與生命活動的規(guī)律。

 

蛋白質(zhì)組學的研究分為3方面:
(1) 蛋白質(zhì)大規(guī)模鑒定和轉(zhuǎn)錄后修飾的微特征研究。
(2) 差異顯示蛋白質(zhì)組學,即蛋白質(zhì)表達水平的研究, 對腫瘤等疾病的應(yīng)用有著廣闊的前景。
(3) 蛋白質(zhì)間相互作用和翻譯后修飾的研究。分析不同蛋白質(zhì)的表達可用來比較正常組織和腫瘤組織之間的差別,蛋白組學將成為鑒別疾病的標記物,可以闡述某種機制,這種機制在越來越多的分析中被應(yīng)用。人類的基因組比預(yù)期要小的多,并且基因組計劃中的腫瘤相關(guān)基因現(xiàn)在才被知道,然而較小的基因不能反映單一的蛋白質(zhì)組。通常,廣泛的翻譯后修飾例如磷酸化、糖基化,蛋白水解處理作用都是很常見的方式。蛋白質(zhì)翻譯后修飾能夠顯著地改變蛋白質(zhì)的功能,因此可以表達出細胞和組織特征。因此,在基因組中,蛋白組學的挑戰(zhàn)之一就是通過蛋白效應(yīng)器的知識理解組織特征,并且把它應(yīng)用到臨床中。

 

、蛋白質(zhì)組學分析方法

 

蛋白質(zhì)組學可以利用蛋白微數(shù)列、電泳和質(zhì)譜分析法檢測、識別和特征標記的蛋白進行分析。這些方法有其獨特的優(yōu)點和局限性,根據(jù)各自能力評估蛋白質(zhì)組譜。

 

1.蛋白微數(shù)列技術(shù)
蛋白微數(shù)列是將大量抗體或者大量組織蛋白質(zhì)樣品一次標記在載玻片上進行檢測分析。這種方法能夠檢測大量蛋白質(zhì)的存在或者大量組織樣本表達的水平,但是這種技術(shù)在特異性和敏感性抗體的可用性方面是有限的。此外抗體的特異性必須通過免疫印跡證實,并且需要內(nèi)部的對照,尤其是抗體的微數(shù)列沒有預(yù)測的親和力和特異性。盡管如此,大量商品化抗體的應(yīng)用使得應(yīng)用蛋白微數(shù)列成為可能。

 

2.雙向凝膠電泳
雙向電泳在1975年由O’Farrell發(fā)明,其原理是:*向基于蛋白質(zhì)的等電點不同,用等電聚焦分離.第二向則按分子質(zhì)量的不同用十二烷基硫酸鈉-聚丙烯酰胺凝膠把復(fù)雜蛋白混合物中的蛋白質(zhì)在二維平面上分離,這種方法尤其適用于分子量相似的蛋白質(zhì)。采用蛋白質(zhì)組重疊群 , 即利用多個不同pH梯度和分子量上相互重疊的2-DE 圖譜, 拼接成一張完整2-DE 圖譜, 大大提高了分辨率和進樣量, 這對于低豐度蛋白的檢出十分有利。個別蛋白質(zhì)可以被染色水解為肽,這些可以通過質(zhì)譜分析法進行分析。肽的酶解圖譜可以根據(jù)蛋白質(zhì)的數(shù)據(jù)庫進行分析。

 

3.質(zhì)譜分析法
蛋白組學主要的工具之一就是質(zhì)譜分析法。這種方法是將基因轉(zhuǎn)變成氣體離子后,根據(jù)投料比例分析蛋白質(zhì)。吸解作用和離子化技術(shù)例如基質(zhì)輔助的激光解吸離子化技術(shù),為檢測和分辨蛋白質(zhì)提供了高水平的敏感度和度,這種技術(shù)的高敏感度和樣品的簡化使得這項技術(shù)便利化,但是它也存在局限性。分析復(fù)雜的樣品例如血清相比檢測蛋白困難大的多。

 

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