Nature综述：蛋白质组新时代

CNIO蛋白质组学中央研究所所长Javier Munoz，与荷兰的研究人员一道，介绍了后基因组时代的关键技术，他们将其命名为“新一代蛋白质组学”，并且这些研究人员还通过了几个蛋白质组学研究的例子，解析了几种生物医药研究方案中的关键数据。

　　西班牙国家癌症研究中心(CNIO)蛋白质组学中央研究所所长Javier Munoz，与荷兰的研究人员一道，修订了后基因组时代的关键技术，以及其对生物医学研究进步的贡献。

生物通报道：生物过程非常复杂，需要利用到各种高科技技术，也就是称为“omics（组学）”的技术工具，这些方法能进行细胞中成千上万个分子的整体分析，并且追踪它们在疾病中作用。

在后基因组时代，研究人员发现细胞整体蛋白，也就是蛋白质组学研究需要提到到一个新的层面，由于蛋白是基因的分子执行者，因此如果我们希望能更全面了解细胞的工作机制，就需要找到这个最找到的拼图。

西班牙国家癌症研究中心Javier Munoz与荷兰乌得勒支大学，以及荷兰蛋白质组学研究中心的研究人员在本周（1月18日）公布的Nature Review Genetics杂志上，进行了蛋白质组学研究领域的最新技术的修订，这些技术包括生物学样品制备中的技术进展，质谱技术创新，以及生物信息学数据分析的发展。

为了介绍这些技术进展，作者参考了新一代基因组测序技术，将其命名为“新一代蛋白质组学”，并且这些研究人员还通过了几个蛋白质组学研究的例子，解析了几种生物医药研究方案中的关键数据。

在这一修订版最后，作者强调了这些研究在临床操作中的主要应用，比如寻找有用的新生物标志物，改进癌症的诊断和预后判断，或者在分析了需要研究的细胞数量后，设计患者的个体化治疗方法。

Nature年度技术：定向蛋白质组学

今年Nature Methods挑选的年度技术与往年都不同，往年强调的是非常新的尖端技术，比如2007年的新一代测序技术，2008年的超高分辨率显微镜，以及2010年的光遗传学技术。从广义上讲，定向蛋白质组学分析技术其实可以追溯到上个世纪60年代出现的放射免疫分析技术（radioimmunoassay，RIA）。抗体试剂早已被认为是不可或缺的研究工具——能帮助生物学家从复杂生物样品中，筛选出兴趣蛋白，或者从组织切片或Western Blot实验中检测他们的蛋白。

蛋白质组技术：各类质谱方法优缺点

“一些科学家指出，蛋白质组的复杂性是无限的”，来自美国巴克老年研究所（Buck Institute for Age Research ）Bradford Gibson解释道，像是剪切变化，磷酸化修饰，蛋白表达时序变化，蛋白翻转，以及蛋白相互作用，都是造成蛋白质组复杂的原因。尽管蛋白质组存在许多变化，但现代的高尖端技术图谱也能帮助科学家们更好的了解细胞中的一举一动。The Scientist杂志近期就总结了一些利用质谱技术进行蛋白质组研究的新成果。

Cell重要成果：绘制凋亡蛋白质组图谱

磷酸化和蛋白质水解是细胞中最重要的蛋白质修饰机制。它们由酶介导，发生在蛋白质从遗传物质翻译过来并进行折叠之后。一些蛋白质水解和磷酸化事件可作用激活蛋白质，使其能够参与到重大的细胞过程中；另一些则起失活蛋白质的作用。

定量蛋白质组学之SILAC技术（一）

作为蛋白质组学研究中一种强有力的工具，质谱在过去很长一段时间内只是用于定性研究，鉴定蛋白质和翻译后修饰。于是，科学家们不断开发出定量蛋白质组学方法，来了解细胞、组织或生物体的整体蛋白质动力学。

原文摘要：

Next-generation proteomics: towards an integrative view of proteome dynamics

Next-generation sequencing allows the analysis of genomes, including those representing disease states. However, the causes of most disorders are multifactorial, and systems-level approaches, including the analysis of proteomes, are required for a more comprehensive understanding. The proteome is extremely multifaceted owing to splicing and protein modifications, and this is further amplified by the interconnectivity of proteins into complexes and signalling networks that are highly divergent in time and space. Proteome analysis heavily relies on mass spectrometry (MS). MS-based proteomics is starting to mature and to deliver through a combination of developments in instrumentation, sample preparation and computational analysis. Here we describe this emerging next generation of proteomics and highlight recent applications.