【蛋白组学研究服务】蛋白质组学——生物标志物及药物靶点筛选平台

蛋白质组学（Proteomics）旨在通过高分辨率质谱和生物信息学技术系统性研究特定环境或时间下细胞或组织内基因组所表达的全部蛋白质结构和功能，阐明生命在生理或病理条件下的变化机制。在生物学研究的早期阶段，人们就认识到蛋白质在维持生命方面的基本作用。1838年，贝采里乌斯第一次使用“蛋白质”这个名字来说明这些分子的重要性，这个名字来源于希腊语“proteios”，意思是“第一等级”[1]。随着人类基因组测序的完成，众多组学也应运而生，如蛋白质组、代谢组、转录组等。2000年后，各项蛋白质组计划启动实施，短短十几年间，蛋白质组学已经在细胞增殖、分化、肿瘤形成等方面进行了有力探索。这些信息对于全面了解复杂的生命活动规律有着重要的意义，蛋白质组学是生命科学进入后基因组时代的必然产物和未来的重点研究方向[2]。

● 表达蛋白质组学：组织样品中主要蛋白质、不同组织样品差异表达蛋白质的鉴定。

● 结构蛋白质组学：蛋白复合物结构、亚细胞蛋白质组分析。

● 功能蛋白质组学：蛋白质功能相关信号、机制、蛋白互作信息研究分析。

● 蛋白质鉴定；

● 不同样品中蛋白质的表达差异，定量分析；

● 蛋白质结构预测；

● 蛋白质分子交互作用、修饰分析；

● 不同样品间差异蛋白的筛选；

● 药物作用靶点的筛选和验证；

● 疾病生物标志物的筛选等。

● 样品准备：蛋白样品准备

● 样品处理：样品——蛋白的提取——胰蛋白酶酶切为肽段

● 质谱检测：肽段——质谱检测数据——数据处理（蛋白质鉴定及定量信息）

● 数据分析：蛋白定量信息——差异蛋白筛选——生物信息学分析

相关文献:

[1]KimMS, Pinto S, Getnet D, et al. A draft map of the human proteome. Nature, 509, 575–581, 2014.
[2]Wen B, Zeng WF, Liao Y, et al. Deep learning in proteomics. Proteomics, 21-22, 2020.
 

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