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北京蛋白质组研究中心/蛋白质组学国家重点实验室系列新技术新方法在《自然》子刊等发表

　　

军事医学科学院放射与辐射医学研究所主建的北京蛋白质组研究中心/蛋白质组学国家重点实验室在开展人类重要生理功能与重大疾病蛋白质组学研究的同时，非常重视具有自主知识产权的核心技术的研发，在此方面通过国内外合作，近期取得系列重要进展，4项成果最近相继发表于国际核心刊物《分子与细胞蛋白质组学》（Molecular & Cellular Proteomics）、《自然－方法》（Nature Methods）和《自然－实验手册》（Nature Protocols）。

一、创建了核心岩藻糖化蛋白质规模化精确鉴定策略
糖基化蛋白质的核心岩藻糖化修饰既参与多种重要生理过程（如转化生长因子-β1和表皮生长因子信号通路等）的调节，也与多种疾病特别是癌症（如肝癌、胰腺癌、肺癌、卵巢癌、前列腺癌等）密切相关。在疾病诊断上，越来越多的研究表明，监测某些糖基化蛋白质核心岩藻糖化形式的表达水平变化，较检测这些蛋白质的总体表达水平变化，具有更好的特异性和灵敏度。但现有的糖蛋白质组学研究方法无法实现核心岩藻糖化蛋白质的规模化鉴定，因而限制了该类糖蛋白作为疾病标志物的有效筛选。为解决此问题，该中心钱小红研究员课题组与中国科学院计算技术研究所贺思敏研究员课题组等合作，通过发展和优化目标糖肽富集方法、中性丢失依赖的三级质谱采集方法、不依赖数据库的图谱筛选方法和图谱优化方法，建立了一种规模化、精确鉴定核心岩藻糖化蛋白质的崭新策略，并经过临床样本的检验。结果表明，该研究策略不但鉴定结果可信度高，而且鉴定蛋白质及其修饰位点的数目均超过以往文献报道方法的4－6倍，实现了在复杂血浆体系中的规模化鉴定。相关工作近期发表于国际蛋白质组学顶级刊物《分子与细胞蛋白质组学》。作为国际上第一个专门用于核心岩藻糖化蛋白质规模化精确鉴定的策略，人们预计它将在肿瘤标志物筛选中发挥重要作用。

二、在国际上率先发展出蛋白质组网络中信号流方向性的规模化预测理论及方法
生命系统复杂性最重要的特征不仅在于其组成成分的复杂性，更在于各组成成分之间的关系，而在所有的这些关系中，蛋白质之间的相互作用在形成几乎所有生命系统、调控各种生理/病理进程中发挥至关重要的作用。近来，人们发展了许多高通量的实验方法，并以此发现、建立了越来越多的蛋白质相互作用网络。但是，现有的蛋白质相互作用网络只能反映蛋白质之间存在连接关系，而真实生命体系中大部分的蛋白质相互作用具有信号转导、转录激活/抑制等明显的信号流方向性。准确、高效、大规模预测蛋白质相互作用网络中相互作用的信号流方向、发现潜在的信号转导通路，为众多领域的生物科学工作者所期待，但一直是未能破解的世界性难题。
该中心朱云平研究员、贺福初院士课题组刘伟博士等第一次提出蛋白质间结构域的相互作用在一定程度上决定了它们之间的信号流走向的假设；进而基于这个假设发展了一种新的理论方法来预测蛋白质组网络中信号流的方向性，并被成功地用于网络中未知信号转导通路的规模化挖掘。该方法不需要其它任何先验知识，仅根据蛋白质中包含的结构域就可以快速地推断出相互作用蛋白质间的信号流方向、系统地发掘出蛋白质组网络中潜在的大量信号通路。该方法应用范围广泛，其预测结果可为实验研究提供重要的研究线索。该方法已被成功地用于大规模预测和揭示人类蛋白质组成员间相互作用的信号流方向，并构建第一个具有明确作用方向的人蛋白质组相互作用网络，揭示了大量未知的信号转导通路。它们将为人们理解生命系统中的信息网络等重要理论问题提供全新的视野。相关工作近期在线发表于《分子与细胞蛋白质组学》。

三、发展了单核苷酸多态性分型的新型测定方法
单核苷酸多态性（简称SNP）是导致不同个体间生物学性状（如疾病的易感性、临床转归和药物治疗的敏感性等）差异的遗传学基础，是造成遗传性疾病的主要原因之一，有望成为预测疾病发生、病程进展、治疗效果以及预后的重要遗传标记。但是，SNP的快速、准确分型仍是当前迫切需要解决的重大技术问题。
该中心周钢桥研究员课题组与中国科学院化学研究所王树研究员课题组合作，发展了一种联合运用水溶性共轭聚合物（简称CCP）和单碱基引物延伸反应技术的新的SNP分型方法。该方法既利用单碱基引物延伸反应具有特异性的优势，又利用CCP 具有的高效荧光共振能量转移（简称FRET）所产生的高敏感性的独特优点，大幅提高了SNP基因型分辨的特异性和敏感性。与现有的基于凝胶电泳、普通荧光和质谱等技术的SNP分型方法相比，该方法还具有无需引物标记、操作更简便和无需昂贵检测仪器等优点。优化后的SNP分型实验全程仅需5.5-7.5小时左右。上述研究成果对于提高SNP分型技术的效率、扩展水溶性共轭聚合物的应用范围等均有重要意义，将有力促进我国人群疾病易感性等的研究和防治。相关工作已在线发表于《自然－实验手册》上。

四、 合作发现了制约当前蛋白质组学发展的共性技术问题
液相色谱－串联质谱分析已经成为蛋白质组研究中应用最广泛的技术策略。但是，不同的实验室由于采用不同的仪器、不同的搜索引擎和不同的数据库，对同一样品的分析往往得到不同的结果。为探讨这一问题，该中心钱小红研究员、贺福初院士课题组与国际蛋白质组学领域26家重要实验室，共同参与国际人类蛋白质组组织（HUPO）发起的针对以生物质谱为基础的蛋白质组学研究共性技术问题的系统分析，通过比较不同实验室对20种标准蛋白样本的鉴定结果，发现即使采用高度纯化的蛋白质作为样本，大部分实验室还是不能提供完全正确的鉴定结果。通过对原始数据的进一步分析表明，产生上述问题的关键在于所用数据库与搜索引擎的区别。随着数据库和搜索引擎的改进，蛋白质组分析结果的可靠性会大大提高。相关工作新近发表于《自然－方法》。

北京蛋白质组研究中心/蛋白质组学国家重点实验室在“国际人类肝脏蛋白质计划”和“中国人类肝脏蛋白质组计划”的实施过程中，已逐步建立一系列进入国际领先行列的蛋白质组学技术平台；提出和发展的一系列技术策略和数据标准逐渐被国际同行所采用；产出的高质量、大规模蛋白质组数据引起国际同行高度关注与广泛应用。此次在上述全球27家著名实验室比对测试中，该中心实验室是首批结果完全正确的六家实验室之一，位列“六甲”，其技术水平和研究实力再次得到国际公认。

另值一提的是，该中心在《自然－细胞生物学》（Nature Cell Biology）发表的两篇论文最近分别被国际重要刊物引用，且获高度评价。其中关于Apak选择性调控p53活性的工作今年5月份刚发表即被国际顶级刊物《细胞》（Cell）关于p53发现30周年的纪念性综述引用；去年8月份发表的关于CKIP-1调控Smurf1活性的工作被国际顶级综述类刊物《自然综述－分子细胞生物学》（Nature Review Molecular Cell Biology）引用。

参考文献
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